Đo lường rủi ro tín dụng trong hoạt động cho thuê tài chính sử dụng kỹ thuật chọn mẫu có hoàn lại

9 CTTC Cho thuê Tài chính 10 CAR Vốn tự có trên tổng tài sản có rủi ro 11 CMR Tỷ lệ vỡ nợ tích lũy Tiếng anh : Cumulative mortality rate 12 Chailease Công ty CTTC Quốc tế Chailease 13

LÊ NGUYỄN HÒA ĐỒNG

ĐO LƯỜNG RỦI RO TÍN DỤNG TRONG HOẠT ĐỘNG CHO THUÊ TÀI CHÍNH _SỬ DỤNG KỸ

THUẬT CHỌN MẪU CÓ HOÀN LẠI

LUẬN VĂN THẠC SĨ KINH TẾ

Thành phố Hồ Chí Minh - Năm 2012

LÊ NGUYỄN HÒA ĐỒNG

ĐO LƯỜNG RỦI RO TÍN DỤNG TRONG HOẠT ĐỘNG CHO THUÊ TÀI CHÍNH _SỬ DỤNG KỸ

THUẬT CHỌN MẪU CÓ HOÀN LẠI

Chuyên ngành : Tài chính – Ngân hàng

Mã số : 60.34.0201

LUẬN VĂN THẠC SĨ KINH TẾ

NGƯỜI HƯỚNG DẪN KHOA HỌC :

TS Nguyễn Thị Thúy Vân

Thành phố Hồ Chí Minh - Năm 2012

được đúc kết từ quá trình học tập và các kết quả nghiên cứu trong thực tiễn Các số liệu, kết quả nêu trong luận văn là trung thực và có nguồn gốc trích dẫn rõ ràng

TP Hồ Chí Minh, ngày 30 tháng 11 năm 2012

Học viên

Lê Nguyễn Hòa Đồng

đỡ, hỗ trợ của Thầy cô, gia đình và bạn bè Không biết nói gì hơn, Tôi xin chân thành cám ơn

Chân thành cám ơn Cô TS Nguyễn Thị Thúy Vân đã tận tình hướng dẫn, rất cám ơn những ý kiến đóng góp quý báu của Cô đã giúp tôi hoàn thành luận văn này

Cũng xin gởi lời cám ơn các quý thầy, quý cô đã truyền đạt kiến thức cho tôi trong suốt ba năm học cao học vừa qua

Chân thành cám ơn gia đình, bạn bè đã tạo điều kiện thuận lợi nhất và hỗ trợ tôi trong suốt quá trình nghiên cứu

Trân trọng cám ơn

Tác giả luận văn

Lê Nguyễn Hòa Đồng

LỜI CAM ĐOAN

MỤC LỤC

DANH MỤC CHỮ CÁI VIẾT TẮT

DANH MỤC BẢNG BIỂU

DANH MỤC HÌNH MINH HỌA

PHẦN MỞ ĐẦU 1

1 Vấn đề nghiên cứu 1

2 Mục tiêu nghiên cứu đề tài 2

3 Đối tượng nghiên cứu 2

4 Phạm vi nghiên cứu 2

5 Phương pháp nghiên cứu 3

6 Kết cấu luận văn 3

CHƯƠNG 1 : LÝ THUYẾT MÔ PHỎNG ĐO LƯỜNG RỦI RO TÍN DỤNG BẰNG KỸ THUẬT CHỌN MẪU HOÀN LẠI TRONG HOẠT ĐỘNG CHO THUÊ TÀI CHÍNH 4

1.1. Rủi ro tín dụng 4

1.1.1 Khái nhiệm Rủi ro tín dụng 4

1.1.2 Rủi ro vỡ nợ 4

1.2. Các phương pháp đo lường rủi ro tín dụng 5

1.2.1 Giới thiệu chung về Giá trị có rủi ro (VaR- Value at Risk) 5

1.2.2 Các phương pháp tính VaR 6

1.3 Giới thiệu chung về hoạt động cho thuê tài chính 9

1.4 Các rủi ro trong hoạt động CTTC 10

1.5 Mô phỏng đo lường rủi ro tín dụng bằng kỹ thuật chọn mẫu có hoàn lại trong hoạt động Cho thuê Tài chính 13

1.5.1 Khái niệm về kỹ thuật chọn mẫu có hoàn lại (viết tắt là Re – Sampling method) 13

1.5.5 Phương pháp tính toán của phân phối tổn thất 16

1.5.5.1 Ứng dụng Kỹ thuật Bootstrap method 16

1.5.5.2 Áp dụng kỹ thuật Bootstrap trong đề tài nghiên cứu 18

1.6 Lý thuyết về các phương pháp tiếp cận đề xuất bởi Ủy ban Basel 19

Kết luận Chương 1 20

CHƯƠNG 2 : KIỂM ĐỊNH MÔ PHỎNG ĐO LƯỜNG RỦI RO VÀ TỔN THẤT TÍN DỤNG TRONG HỌAT ĐỘNG 21

CHO THUÊ TÀI CHÍNH 21

2.1 Ứng dụng mô phỏng chọn mẫu có hoàn lại (Re – Sampling) cụ thể tại Công ty CTTC Ngân hàng TMCP Ngoại thương Việt Nam – Chi Nhánh TP.HCM 21

2.1.1 Khái quát chung về Công ty CTTC NH TMCP Ngoại thương VN 21

2.1.1.1 Lý do chọn nghiên cứu VCBL – Chi nhánh TP.HCM 21

2.1.1.2 Giới thiệu về Công ty CTTC Ngân hàng TMCP Ngoại thương VN 21

2.1.1.3 Tình hình hoạt động cho thuê tài chính tại VCBL 23

2.1.1.4 Bài học kinh nghiệm của VCBL 26

2.1.2 Thiết lập dữ liệu danh mục cho thuê 27

2.1.3 Kết quả chạy mô phỏng (The Results) 30

2.1.3.1 Xác suất vỡ nợ (the Probability of deafault ) 30

2.1.3.2 Tỷ lệ thu hồi ( Recovery Rate) 31

2.1.3.3 Phân phối tổn thất các danh mục thuê (Loss distribution) 32

Kết luận chương 2 37

CHƯƠNG 3: THẢO LUẬN MÔ PHỎNG VỚI HIỆP ƯỚC BASEL VÀ MỘT SỐ GIẢI PHÁP GÓP PHẦN HOÀN THIỆN 38

HOẠT ĐỘNG CHO THUÊ TÀI CHÍNH 38

3.1 Thảo luận Kỹ thuật Re-Sampling 38

3.1.1 Đánh giá về cách chọn mẫu danh mục nghiên cứu 38

3.2 Sự so sánh với Hiệp ước Basel (QIS3) Các ý nghĩa của việc quy định 39

3.2.1 Tác động đa dạng hóa của nhóm dư nợ khách hàng Retail 39

3.2.2 Sự so sánh giữa các yêu cầu vốn bắt nguồn từ mô phỏng nội bộ đề xuất và sự bắt nguồn khác từ nguyên tắc quy định vốn 40

3.2.2.1 Không có sự phân biệt hai nhóm khách hàng Retail và Corporate 40

3.2.2.2 Sự phân biệt hai nhóm khách hàng Retail và khách hàng Corporate 44

3.3 Một số giải pháp để hoàn thiện việc đo lường rủi ro và phát triển của hoạt động cho thuê tài chính 45

3.3.1 Giải pháp hoàn thiện cho mô phỏng đo lường rủi ro bằng phương pháp chọn mẫu có hoàn lại 45

3.3.2 Giải pháp thúc đẩy sự phát triển bền vững của hoạt động cho thuê 46

3.3.2.1 Quản trị rủi ro và xử lý nợ nấu : 46

3.3.2.2 Giải pháp nâng cao khả năng cạnh tranh của các Công ty CTTC 48

3.3.2.3 Các chính sách tạo điều kiện hỗ trợ cho hoạt động CTTC phát triển 49

3.4 Kiến nghị đối với cơ quan nhà nước 50

3.4.1 Đối với cơ quan quản lý nhà nước 50

3.4.2 Đối với Công ty CTTC 51

Kết luận chương 3 53

KẾT LUẬN 54

PHỤ LỤC 56

Phụ lục 1 Bảng thống kê kết quả kinh doanh của các Công ty CTTC 56

Phụ luc 2 Thống kê phân phối tổn thất cho Automotive thuộc tuổi 00 -11 57

Phụ luc 3 Thống kê phân phối tổn thất cho Automotive thuộc tuổi 12-23 57

Phụ luc 4 Thống kê phân phối tổn thất cho Automotive thuộc tuổi 24 -35 57

Phụ luc 5 Thống kê phân phối tổn thất cho Automotive thuộc tuổi trên 36 58

Phụ luc 6 Thống kê phân phối tổn thất cho Equipment thuộc tuổi 00-11 58

Phục lục 10 Lý thuyết về các phương pháp tiếp cận đề xuất bởi Ủy ban Basel 60

Phụ lục 11 Tổng quan của ba phương pháp theo khung đề nghị mới của Ủy ban Basel 62

Phụ lục 12 Công thức xác định sự quy định vốn yêu cầu 63

TÀI LIỆU THAM KHẢO 66

A Tài liệu tiếng việt : 66

B Tài liệu tiếng anh : 67

STT VIẾT TẮT NỘI DUNG

1 ALC I Công ty CTTC Ngân hàng Nông nghiệp & PT NT VN I

2 ALC II Công ty CTTC Ngân hàng Nông nghiệp & PT NT VN II

3 ACBL Công ty CTTC Ngân hàng TMCP Á Châu

4 ANZL Công ty CTTC Ngân hàng ANZ

5 Automotive Tài sàn thuộc nhóm phương tiện

6 BLC 1 Công ty CTTC Ngân hàng Đầu tư Phát triển VN 1

7 BLC 2 Công ty CTTC Ngân hàng Đầu tư Phát triển VN 2

8 BIS Hiệp ước được đưa ra bởi tổ chức giám sát ngân hàng đại diện thẩm

quyền từ nhóm G10 thuộc các ngân hàng trung ương 11 nước

9 CTTC Cho thuê Tài chính

10 CAR Vốn tự có trên tổng tài sản có rủi ro

11 CMR Tỷ lệ vỡ nợ tích lũy

Tiếng anh : Cumulative mortality rate

12 Chailease Công ty CTTC Quốc tế Chailease

13 Corporate Nhóm khách hàng tập đoàn công ty, doanh nghiệp lớn

15 EAD Tổng dư nợ khách hàng tại thời điểm vỡ nợ

Tiếng anh : Exposure at Default

16 Equipment Tài sản thuộc nhóm máy móc, thiết bị

17 Kexim VN Công ty TNHH MTV CTTC Kexim Việt Nam

18 ICBL Công ty CTTC Ngân hàng TMCP Công thương VN

19 IRB Phương pháp đánh giá nội bộ -

Tiếng anh : The Internal Rating Based Approach

20 IRBF Phương pháp đánh giá nội bộ cơ bản

21 IRBA Phương pháp đánh giá nội bộ nâng cao

22 LGD Giá trị tổn thất

Tiếng anh : the marginal mortality rate

25 M Kỳ hạn hiệu lực hợp đồng

Tiếng anh : Maturity

26 NHTM Ngân hàng Thương mại

27 NHNN Ngân hàng Nhà nước

28 PD Xác suất vợ nợ

Tiếng anh : Probability of Default

29 QIS3 Chỉ số nghiên cứu định lượng thứ ba đưa ra bởi Ủy ban Basel vào

tháng 10 năm 2002

30 Re-Sampling Phương pháp chọn mẫu có hoàn lại

31 RR Tỷ lệ thu hồi

Tiếng anh : Recovery Rate

32 Retail Nhóm khách hàng cá nhân và doanh nghiệp nhỏ

33 SBL Công ty CTTC Ngân hàng Sacombank

34 SR(t) Tỷ lệ sống sót trong năm t

Tiếng anh : Survival rate in t

35 VILC Công ty CTTC Quốc tế Việt Nam

36 VCBL Công ty TNHH MTV CTTC NH TMCP Ngoại thương VN

37 WRR Tỷ lệ thu hồi bình quân

Tiếng anh : Weighted average Recovery Rate

STT VIẾT TẮT NỘI DUNG Trang

2 Bảng 2.2 Phân loại dư nợ theo thành phần kinh tế và loại tài sản 25

4 Bảng 2.4 Mô tả dữ liệu thống kê mẫu 628 hợp đồng thuê 29

5 Bảng 2.5 Bình quân tỷ trọng và độ lệch chuẩn của xác suất vỡ nợ 31

6 Bảng 2.6 Tỷ lệ thu hồi phân loại theo tài sản và tuổi hợp đồng vỡ nợ 32

7 Bảng 2.7 Tóm tắt các thống kê trong phân phối tổn thất với không sự phân

8 Bảng 2.8 Tần suất phân phối theo phân loại corporate và retail 34

9 Bảng 2.9 Tóm tắt thống kê phân phối tổn thất trong danh mục retail 35

10 Bảng 3.1

So sánh của sự yêu cầu vốn kết quả từ mô hình nội bộ chọn mẫu hoàn lại và các mô hình đề nghị của Ủy ban Basel cho 2 phân khúc tài sản (phương tiện và máy móc thiết bị) với không sự phân biệt Retail và Corporate

39

11 Phụ lục 1 Bảng thống kê kết quả kinh doanh của các Công ty CTTC 56

12 Phụ lục 11 Tổng quan của ba phương pháp theo khungđề nghị mới của Ủy

13 Phụ lục 13 So sánh của sự yêu cầu vốn kết quả từ mô hình nội bộ chọn mẫu

hoàn lại và các mô hình đề nghị của Ủy ban Basel cho 2 phân khúc tài sản với sự phân biệt Retail và Corporate

65

STT VIẾT TẮT NỘI DUNG Trang

2 Hình 3.1 Yêu cầu/đòi hỏi vốn cho nhóm nợ khách hảng Retail và

3 Hình 3.2

Quy định yêu cầu vốn dưới 4 phương pháp (tiêu chuẩn hóa, IRBF, IRBA, mô hình nội bộ theo mô phỏng lấy mẫu hoàn lại) cho phân khúc danh mục phương tiện

43

4 Hình 3.3

Quy định yêu cầu vốn dưới 4 phương pháp (tiêu chuẩn hóa, IRBF, IRBA, mô hình nội bộ) theo mô phỏng lấy mẫu hoàn lại) cho phân khúc danh mục máy móc thiết bị

43

5 Hình 3.4 Quy định yêu cầu vốn dưới 4 phương pháp cho nhóm khách

PHẦN MỞ ĐẦU

1 Vấn đề nghiên cứu

Dựa trên bài nghiên cứu “Credit Risk in the Leasing Business – Năm 2004 ”

của Ông Mathias Schmit về ước lượng tổn thất rủi ro tín dụng bằng kỹ thuật

Bootstrap trong lĩnh vực CTTC thông qua các mô hình đo lường rủi ro nội bộ ở khu vực Châu Âu Ông Mathias Schmit cho rằng đối với lĩnh vực cho thuê sẽ mang lại tổn thất rủi ro tín dụng thấp và đánh giá sự lựa chọn tài sản vật chất bảo đảm tốt hơn bất động sản Ngoài ra, Ông Mathias Schmit còn đưa các quy định yêu cầu về an toàn vốn tối thiểu thuộc lĩnh vực cho thuê, nhằm mang lại hiệu quả trong hoạt động kinh doanh

Mục tiêu thứ nhất của Ông Mathias Schmit, là cung cấp những kinh nghiệm hiểu biết tốt hơn về rủi ro tín dụng, liên quan đến danh mục cho thuê Qua đó xác định phương pháp tiếp cận hiểu quả nhất Mục tiêu thứ hai là ước tính lợi ích tiềm năng của sự phân bổ vốn bằng cách thiết lập sự phân biệt tính rủi ro giữa tập

đoàn/doanh nghiệp lớn (viết tắt là Corporate) và cá nhân/doanh nghiệp nhỏ (viết tắt là Retail)

Hiện nay trong bối cảnh thị trường tài chính tiền tệ đang diễn biến phức tạp và nảy sinh nhiều rủi ro tiềm ẩn, các tổ chức tín dụng thuộc lĩnh vực cho thuê cũng không tránh khỏi sự ảnh hưởng này Do đó việc áp dụng các mô phỏng ước lượng rủi ro cần phải tăng cường nhằm phòng ngừa rủi ro hiệu quả Đặc biệt trong lĩnh vực CTTC còn khá mới mẻ tại nước ta và chưa được quan tâm giám sát nhiều bởi Ngân hàng Nhà nước, luôn có sự tiềm ẩn rủi ro gây tổn thất lớn Vì vậy Ngân hàng Nhà nước cần phải chú trọng việc giám sát, xây dựng mô phỏng ước lượng rủi ro tổn thất và đưa ra các tiêu chuẩn an toàn vốn

Từ đó, chúng ta sử dụng phương pháp chọn mẫu có hoàn lại để xây dựng mô phỏng mức độ tổn thất tín dụng tại Công ty CTTC Ngân hàng TMCP Ngoại thương

VN – CN Tp.HCM, qua đó xác định mức vốn yêu cầu tối thiểu cho từng danh mục đầu tư

Tính cấp thiết của đề tài:

Từ năm 2011 - 2012, tình hình nợ xấu tại các tổ chức tín dụng có xu hướng tăng mạnh, trong đó Công ty CTTC có mức nợ xấu cao nhất bình quân gần 50%, đã bộc lộ nhiều hạn chế, khuyết điểm, đặc biệt trong khâu giám sát và quản lý vốn đầu

tư danh mục cho thuê Theo đó, để đảm bảo cho hoạt động đầu tư cho thuê phát triển bền vững, chúng ta cần xây dựng các quy định an toàn vốn tối thiểu cho mỗi

danh mục đầu tư Vì vậy tôi quyết định chọn đề tài “ Đo lường rủi ro tín dụng trong hoạt động Cho thuê Tài chính_Sử dụng kỹ thuật chọn mẫu có hoàn lại”

cho luận văn tốt nghiệp của mình

2 Mục tiêu nghiên cứu đề tài

Mục tiêu đề tài nghiên cứu tập trung các bước sau :

Ban đầu, đề tài tập trung đi vào tính toán các chỉ số đo lường rủi ro, bao

gồm: Xác suất vỡ nợ, Tỷ lệ tổn thất và phân loại danh mục đầu tư theo tính chất loại tài sản và thời gian cho thuê tài chính

Thứ hai, dựa trên các kết quả đo lường rủi ro, đề tài xây dựng mô phỏng đo

lường rủi ro của các danh mục đầu tư cho thuê bằng kỹ thuật chọn mẫu có hoàn lại

Thứ ba, đề tài tiếp tục so sánh các kết quả tổn thất với các quy định an toàn

vốn đòi hỏi của Hiệp ước Basel trong hoạt động CTTC

Từ đó, đề tài rút ra kết luận về mức độ rủi ro và tiêu chuẩn an toàn vốn cần thiết cho các danh mục đầu tư cho thuê nhằm hạn chế rủi ro

3 Đối tượng nghiên cứu

Xem xét kết quả hoạt động tại thị truờng CTTC Việt Nam và chọn mẫu mô phỏng danh mục đầu tư cho thuê tại Công ty CTTC Ngân hàng TMCP Ngoại thương Việt Nam – Chi nhánh TP.HCM

4 Phạm vi nghiên cứu

Hệ thống công ty CTTC tại thị trường Việt Nam mà chủ yếu là tại Công ty Cho thuê Tài chính Ngân hàng TMCP Ngoại thương Việt Nam

5 Phương pháp nghiên cứu

Sử dụng nhiều phương pháp định tính và định lượng :

- Phương pháp định tính bằng bảng : Nêu lên kết quả kinh doanh của các công ty CTTC và thống kê số liệu các danh mục cho thuê

- Phương pháp định lượng bằng phần mềm SPSS 20: chạy phân phối tổn thất tín dụng tại mức tin cậy 99.5% dựa trên phương pháp lấy mẫu có hoàn lại bằng kỹ thuật Bootstrap

- Nguồn dữ liệu : Từ các nguồn Hiệp hội CTTC, Ngân hàng Nhà nước cho việc phân tích ngành cho thuê trong khoảng thời gian 8 năm từ 2003 đến

2011 Còn đối với nguồn dữ liệu đáp ứng cho việc nghiên cứu đo lường tại Công ty CTTC NH TMCP Ngoại thương VN – CN HCM trong khoảng thời gian 5 năm từ 2007 đến 30/06/2012

6 Kết cấu luận văn

Luận văn gồm có 3 chương ngoài phần giới thiệu và kết luận

GIỚI THIỆU CHUNG

CHƯƠNG 1: LÝ THUYẾT MÔ PHỎNG ĐO LƯỜNG RỦI RO TÍN DỤNG

BẰNG KỸ THUẬT CHỌN MẪU CÓ HOÀN LẠI TRONG HOẠT ĐỘNG CHO THUÊ TÀI CHÍNH

CHƯƠNG 2 : KIỂM ĐỊNH MÔ PHỎNG ĐO LƯỜNG RỦI RO TRONG HOẠT

ĐỘNG CHO THUÊ TÀI CHÍNH

CHƯƠNG 3 : THẢO LUẬN MÔ HÌNH VỚI HIỆP ƯỚC BASEL VÀ MỘT SỐ

GIẢI PHÁP GÓP PHẦN HOÀN THIỆN HOẠT ĐỘNG CHO THUÊ TÀI CHÍNH

KẾT LUẬN

CHƯƠNG 1 : LÝ THUYẾT MÔ PHỎNG ĐO LƯỜNG RỦI RO TÍN DỤNG BẰNG KỸ THUẬT CHỌN MẪU HOÀN LẠI TRONG

HOẠT ĐỘNG CHO THUÊ TÀI CHÍNH

1.1 Rủi ro tín dụng

1.1.1 Khái nhiệm Rủi ro tín dụng

Rủi ro tín dụng là rủi ro quan trọng nhất trong hoạt động của các tổ chức tín dụng, đó là rủi ro đối tác vi phạm nghĩa vụ trả nợ Theo các quy định, rủi ro tín dụng được chia ra như sau :

Rủi ro vỡ nợ là khi người đi vay không thể đáp ứng được nghĩa vụ trả nợ Vỡ

nợ gây ra thua lỗ một phần hoặc toàn phần đối với khoản tiền được cho vay

Có nhiều sự kiện vỡ nợ : chậm trễ trong nghĩa vụ trả nợ, tái cấu trúc nghĩa vụ trả nợ do sụt giảm uy tín tín dụng của người đi vay bị phá sản Chậm trễ trả nợ không giống như vỡ nợ đơn thuần, tức là khả năng không thể đáp ứng nghĩa vụ trả

nợ Sự chậm trễ này có thể được giải quyết trong thời gian ngắn Riêng tái cấu trúc, nếu bắt nguồn từ sự mất khả năng trả nợ (trừ khi cấu trúc nợ thay đổi), rất giống với

vỡ nợ Vỡ nợ đơn thuần có nghĩa là không trả nợ vĩnh viễn

Về mặt khái niệm, vỡ nợ được coi như một “trạng thái hấp thụ”, khi xác suất tránh được vỡ nợ bằng không Điều này không thực tế, bởi vì cá nhân có thể vỡ nợ

cho khoản vay để tiêu dùng, nhưng có thể đáp ứng nghĩa vụ tài chính của họ vào một thời điểm khác Ở Mỹ và các nước, luật phá sản được đặt ra để tối đa hóa khả năng sống sót của một công ty vỡ nợ, và đòi hỏi một kế hoạch kinh doanh có khả năng thành công, có thể với các doanh nghiệp khác Do đó, tình trạng vỡ nợ có thể chỉ tạm thời

Vỡ nợ tùy thuộc vào luật lệ và quy ước Luật phổ biến là việc không trả nợ kéo dài, ít nhất 90 ngày, tuy nhiên định nghĩa này không áp dụng ở tất cả mọi nơi

Ví dụ, các đơn vị xếp hạng cho các nhà đầu tư vỡ nợ tính từ ngày đầu tiên vi phạm nghĩa vụ trả nợ Ở đây, rủi ro của người phát hành liên quan rủi ro tín dụng của người phải trả nợ, khác biệt với rủi ro của cổ phần, tùy thuộc vào tính chất của công

cụ và đặc tính tín dụng

1.2 Các phương pháp đo lường rủi ro tín dụng

1.2.1 Giới thiệu chung về Giá trị có rủi ro (VaR- Value at Risk)

Giá trị có rủi ro (ký hiệu là VaR) là một phương pháp đánh giá rủi ro bằng

cách sử dụng các công cụ toán học và thống kê Một cách khái quát, VaR được đo lường như tổn thất tối đa ở tình huống xấu nhất trong một khoảng thời gian xác định với một xác suất cho trước (thường gọi là độ tin cậy), VaR được xác định theo cách này được gọi là VaR tuyệt đối

Trong hoạt động cho thuê tài chính, nhằm mục đích xác định vốn mà tổ chức cho thuê cần nắm giữ, VaR thường được xác định bằng chênh lệch giữa tổn thất ngoài dự tính (Unexpected Loss) và tổn thất dự tính (Expected Loss), trong đó tổn thất dự tính và tổn thất ngoài dự tính được xác định từ phân phối tổn thất trong tương lai của tổ chức cho thuê tài chính Trong hoạt động tín dụng, tổn thất dự tính được xem như là một chi phí, loại chi phí thể hiện bản chất của kinh doanh tín dụng

là kinh doanh rủi ro Các tổ chức tín dụng thường trích lập dự phòng để bù đắp chi phí này

VaR thường được các giao dịch sử dụng rộng rãi, ngay cả trong những trường hợp mà các chương trình phòng ngừa rủi ro của các nhà giao dịch gần như luôn luôn làm cho họ có độ nhạy cảm rất bé đối với thị trường Các nhà giao dịch

mà còn cảm nhận việc sử dụng VaR có tầm quan trọng đặc biệt như thế, huống hồ

gì những người sử dụng cuối cùng Trong thực tế, các nghiên cứu đã cho thấy rằng,

số lượng những người sử dụng cuối cùng dùng VaR để quản trị rủi ro ngày càng nhiều

Ý tưởng đằng sau VaR chính là xác định phân phối xác suất những nguồn gốc cơ bản của rủi ro và tìm cách cô lập tỷ lệ phần trăm xuất hiện các kết quả xấu nhất

Việc tính VaR trong thực tế hoàn toàn không đơn giản Vấn đề cơ bản là xác định phân phối xác suất gắn liền với giá trị danh mục Điều này đòi hỏi phải tính giá trị kỳ vọng, độ lệch chuẩn, hệ số tương quan trong số các công cụ tài chính Cơ chế xây dựng phân phối xác danh mục sẽ tương đối dễ dàng khi có các nhập liệu thích hợp

Giả định danh mục cho thuê tài chính có hai tài sản có tỷ suất sinh lợi kỳ vọng là E(R1) và E(R2) và độ lệch chuẩn là 1, 2.Hệ số tương quan của tỷ suất sinh lợi giữa chúng là Tỷ suất sinh lợi kỳ vọng của danh mục là bình quân gia quyền của tỷ suất sinh lời kỳ vọng của tài sản 1 và tài sản 2

E(Rp) = w1E(R1) + w2E(R2)

Trong đó, w1 và w2 là tỷ trọng đầu tư vào tài sản 1 và tài sản 2 Độ lệch chuẩn danh mục là

p= 2 1 2 1 2

2 2 2 2 1 2

Để ước lượng phân phối tổn thất của danh mục tín dụng, các thông số cần

thiết bao gồm: (1) Xác xuất không hoàn trả của khách hàng, (2) Tổn thất tín dụng trong trường hợp khách hàng không hoàn trả (có tính đến nợ được thu hồi khi khách hàng không hoàn trả, ví dụ như thanh lý tài sản đảm bảo), và (3) Tương quan không hoàn trả giữa các khách hàng Thông số (1) tương đối phức tạp và thường được ước lượng trực tiếp, xem như là một dữ liệu đầu vào cụ thể của các mô hình rủi ro tín dụng Thông số (2) được ước lượng bằng cách ấn định từ đầu thông qua đánh giá giá trị tài sản đảm bảo, hoặc có thể được ước lượng bằng cách mô phỏng Thông số (3) có thể được ước lượng trực tiếp như một dữ liệu đầu vào cụ thể của

mô hình, nhưng cũng có thể được ước lượng gián tiếp như một giá trị ẩn trong các thông số khác Các mô hình sử dụng các cách tiếp cận khác nhau để tìm ra các thông số này Khi tất cả các thông số trên đã được ước lượng, VaR tín dụng có thể được xác định dễ dàng

Các mô hình tính VaR trên đều phải dựa trên cơ sở tính toán của một trong ba phương pháp tính VaR chủ yếu sau :

a Phương pháp phân tích còn gọi là phương pháp hiệp phương sai –

phương sai, phương pháp này sử dụng những hiểu biết về các giá trị nhập liệu và những mô hình định giá có liên quan cùng với việc giả định đây là phân phối chuẩn Khi sử dụng phương pháp phân tích thực hiện cho danh mục lớn rất phức tạp Trong các định chế lớn, có hàng ngàn nguồn rủi ro Các bất ổn và hệ số tương quan của các nguồn rủi ro khác nhau phải được tính toán và kết hợp thành độ bất ổn riêng rẽ của danh mục Như vậy, thuận lợi và bất lợi chủ yếu của phương pháp phân tích đều chính là độ tin cậy của chúng trên giả định phân phối chuẩn

b Phương pháp lịch sử ước tính phân phối xác suất về kết quả danh mục

bằng việc thu thập số liệu kết quả trong quá khứ của danh mục và sử dụng kết quả này để đánh giá phân phối xác suất trong tương lai Rõ ràng phương pháp này dựa trên giả định phân phối xác suất quá khứ là một ước tính khá chính xác cho phân phối xác tương lai Vấn đề lớn nhất ở chỗ là liệu phân phối chuẩn trong quá khứ có được lập lại trong tương lai hay không Tuy nhiên, vấn đề này có thể giải quyết bằng cách sử dụng tỷ suất lợi nhuận lịch sử nhưng áp dụng trọng số mới chứ không

áp dụng trọng số lịch sử cho mỗi tài sản trong danh mục Một hạn chế khác của phương pháp lịch sử là phương pháp này đòi hỏi lựa chọn một thời kỳ mẫu Kết quả

có thể bị tác động do quy mô của mẫu được chọn lựa lớn như thế nào

Những lợi ích chính của phương pháp lịch sử :

 Không cần phải tìm công thức tương quan và độ biến động vì nó ẩn trong dữ liệu lịch sử

 Không cần dựa vào giả định phi thực tế về phân phối chuẩn

Quá trình gồm các bước sau :

 Xác định chuỗi dữ liệu giá trị lịch sử của các nhân tố rủi ro

 Biến chuỗi này thành những thay đổi phần trăm

 Áp dụng những thay đổi phần trăm này cho những giá trị nhân tố rủi

ro hiện tại để sao chép những thay đổi trong quá khứ vào giá trị hôm nay của các nhân tố rủi ro

 Tính giá trị của hợp đồng đầu tư từ mỗi thay đổi lịch sử của nhân tố rủi ro

 Xây dựng phân phối hàng ngày của danh mục đầu tư

 Tím bách phân thua lỗ của mỗi mức tin cậy từ 95% đến 99%

c Phương pháp mô phỏng Monte Carlo Phương pháp này dựa trên ý

tưởng là tỷ suất sinh lợi danh mục có thể được mô phỏng khá dễ dàng Việc mô phỏng đòi hỏi nhập liệu về tỷ suất sinh lợi kỳ vọng, độ lệch chuẩn, và hệ số tương quan cho mỗi công cụ tài chính Mô phỏng Monte Carlo có lẽ là phương pháp được các công ty chuyên nghiệp sử dụng một cách rộng rãi, là sự kết hợp nhiều đặc điểm tốt nhất của hai phương pháp trên Bởi vì nó cho phép người sử dụng giả định bất

kỳ mức phân phối xác suất nào và có thể nắm giữ các danh mục tương đối phực tạp Tuy nhiên, càng lưu ý rằng, danh mục càng phức tạp thì cần phải sử dụng đến máy tính càng nhiều Thực vậy, mô phỏng Monte Carlo là phương pháp đòi hỏi tính toán bằng máy tính nhiều nhất Có hai dạng mô phỏng Monte Carlo : mô phỏng Monte Carlo lưới và mô phỏng Monte Carlo toàn phần

 Mô phỏng Monte Carlo lưới :

Trước khi tạo ra một số lượng lớn các tình huống, để giới hạn các phép tính, nên giới hạn chỉ một số lượng nhỏ các tính huống Phương thức Monte Carlo lưới

sử dụng việc định giá chính xác cho mỗi điểm trên lưới và sử dụng nội suy tuyến tính giữa các điểm Mô phỏng lưới bao gồm sử dụng số lượng giới hạn các giá trị

mô phỏng Các giá trị được chọn lựa nên bao gồm khoảng tối đa các giá trị của mỗi tham số Quá trình bớt cồng kềnh hơn mô phỏng Monte Carlo toàn phần vì ta giới hạn số lượng các mô phỏng và sử dụng kỹ thuật nội suy giữa các điểm lưới

 Mô phỏng Monte Carlo toàn phần :

Theo mô phỏng Monte Carlo toàn phần, quy trình bắt đầu với mô phỏng những quá trình ngẫu nhiên của các tham số thị trường, đảm bảo gồm những tình huống xấu nhất gần đây Nó tương tự như mô phỏng lịch sử trừ việc ta đang tiên đoán về tương lai sử dụng các giá trị mô phỏng thay vì các giá trị lịch sử Mô phỏng đầu vào là một vấn đề quan trọng Đầu vào gồm các biến và tương quan Những phép đo này đặt ra những vấn đề về sự dao động của chúng theo thời gian

Giai đoạn tiếp theo là tạo ra những giá trị ngẫu nhiên của các nhân tố rủi ro tuân theo cấu trúc đầu vào này Bước cuối cùng, là tái định giá danh mục đầu tư cho mỗi tập hợp giá trị được tạo ra Vì các mô phỏng là những thông tin dự đoán về tương lai và thông tin quá khứ ẩn trong đầu vào của mô phỏng, ta có được lợi thế của cả hai Điểm yếu chính là nó đòi hỏi rất nhiều phép tính Tất cả công cụ nên được định giá cho tất cả các tập hợp giá trị tham số thị trường và số lượng các lần thực hiện đủ lớn để có độ chính xác phù hợp cho phân phối giá trị danh mục đầu tư

1.3 Giới thiệu chung về hoạt động cho thuê tài chính

Cho thuê tài chính là hoạt động tín dụng trung và dài hạn thông qua việc cho thuê máy móc, thiết bị, phương tiện vận chuyển và các động sản khác trên cơ sở hợp đồng cho thuê giữa bên cho thuê với bên thuê Bên Cho thuê cam kết mua máy móc, thiết bị, phương tiện vận chuyển và các động sản khác theo yêu cầu của bên thuê, và nắm giữ quyền sở hữu đối với các tài sản cho thuê Bên thuê sử dụng tài

sản thuê và thanh toán tiền thuê trong suốt thời hạn thuê mà được hai bên thỏa thuận

Hiểu theo nghĩa thông thường, thuê tài chính là một hình thức thoả thuận cho phép bên thuê được sử dụng tài sản thuộc quyền sở hữu của bên cho thuê, bằng việc thực hiện nghĩa vụ các khoản thanh toán tiền thuê định kỳ được quy định cụ thể trong thỏa thuận Trong đó, quyền sở hữu về mặt pháp lý đối với tài sản được tách khỏi quyền sử dụng về mặt kinh tế đối với tài sản đó Bên cho thuê chú trọng xem xét khả năng của bên thuê trong việc tạo ra lợi nhuận đủ để chi trả tiền thuê, không đặt nặng việc đánh giá lịch sử tín dụng, tài sản hay số vốn của bên thuê Hình thức tài trợ vốn như vậy đặc biệt thích hợp với các doanh nghiệp vừa và nhỏ, doanh nghiệp mới thành lập chưa có báo cáo tài chính nhiều năm Tài sản thế chấp

để bảo đảm cho giao dịch này chính là tài sản cho thuê

Ngoài ra, còn có một khái niệm khác về CTTC xuất phát từ Hiệp hội cho thuê thiết bị Anh quốc đang được dùng khá phổ biến trên thế giới “Cho thuê tài chính là một thỏa thuận giữa người cho thuê và người đi thuê về việc bên cho thuê cho bên thuê, thuê một tài sản do họ chọn lựa Bên cho thuê nắm giữ quyền sở hữu tài sản

đó trong suốt thời gian cho thuê, còn bên đi thuê được quyền sử dụng tài sản và có trách nhiệm thanh toán đầy đủ nhưng chia thành nhiều lần tổng chi phí mua tài sản

và một khoản lợi nhuận cho bên cho thuê”

Sau khi kết thúc thời hạn thuê, bên thuê được quyền lựa chọn mua lại tài sản

ấy với giá trị tượng trưng hoặc tiếp tục thuê theo các điều kiện đã thỏa thuận trong các hợp đồng CTTC Tổng số tiền thuê một loại tài sản được quy định tại hợp đồng,

ít nhất phải tương đương với giá trị của tài sản tại thời điểm ký hợp đồng

1.4 Các rủi ro trong hoạt động CTTC

Tuy hoạt động CTTC có sự phát triển nhanh trong những năm gần đây, nhưng

đã bộc lộ nhiều hạn chế và khuyết điểm, điều đó làm cho mức rủi ro của ngành CTTC tăng cao Trong CTTC, rủi ro được hiểu là khả năng không trả được nợ của bên thuê, hay là sự không thu hồi được đầy đủ giá trị dự kiến của bên cho thuê Rủi

ro cho thuê do bởi nhiều nguyên nhân khác nhau, từ phía khách hàng thuê, nhà cung

cấp tài sản, tình hình kinh tế vĩ mô, chính sách tài chính tiền tệ, tính thực thi pháp luật, năng lực bên cho thuê Cũng giống như loại hình tổ chức tín dụng khác, CTTC bao gồm rủi ro mang tính hệ thống và không hệ thống Trong đó, đối với các khoản thuê không mang tính rủi ro hệ thống thì ta có thể giảm thiểu rủi ro bằng cách đa dạng hóa trong danh mục đầu tư khách hàng

 Rủi ro từ bên đi thuê :

Rủi ro do năng lực quản lý điều hành của bên thuê Rủi ro này thường gặp ở doanh nghiệp mới thành lập, và sự thiếu kinh nghiệm của người quản lý trong ngành kinh doanh mới

Rủi ro do ý thức, đạo đức trả nợ của bên thuê Rủi ro này thường gặp ở các loại hình doanh nghiệp nhỏ và hộ kinh doanh cá thể Đối với CTTC, công tác thẩm định về uy tín, đạo đức của khách hàng thuê rất quan trọng Ngoài ra, có một số rủi

ro từ yếu tố gia đình, cuộc sống, làm ảnh hưởng ý chí, động lực kinh doanh của khách hàng thuê, nhằm đáp ứng việc trả nợ

Rủi ro từ tình hình hoạt động kinh doanh và tài chính của bên thuê Điều này phụ thuộc vào ngành nghề, thâm niên hoạt động, sự đa dạng của sản phẩm đầu ra, tính ổn định của nguồn đầu vào, trình độ năng lực cán bộ nhân viên, tính hiệu quả trong kinh doanh, tình trạng mức vay nợ và nguồn vốn ban đầu

 Rủi ro từ nhà cung cấp :

Rủi ro đạo đức từ phía nhà cung cấp Đây là loại rủi ro thường gặp trong lĩnh vực cho thuê bởi vì các tài sản cho thuê đều là động sản ( máy móc, thiết bị, phương tiện và một số động sản khác) Trong đó, chủ yếu các rủi ro về giá cả, chất lượng nguồn gốc tài sản, ngoài ra bên thuê và nhà cung cấp cùng thỏa thuận với nhau gây bất lợi đối với bên cho thuê

Rủi ro về năng lực, quy mô của nhà cung cấp Một số nhà cung cấp nhỏ không

đủ năng lực tư vấn, bảo trì sử dụng tài sản thuê, điều đó làm ảnh hưởng đến khả năng khai thác kinh doanh của bên thuê, cũng như gây thiệt hại về tài sản của bên cho thuê

 Rủi ro từ nền kinh tế đến ngành nghề kinh doanh :

Đây là loại rủi ro có mức ảnh hưởng lớn đến khách hàng thuê, ảnh hưởng trực tiếp đến doanh số đầu ra, và tình hình thu nợ các đối tác kinh doanh Do đó, trong danh mục đầu tư cho thuê, bên cho thuê cần đánh giá các mức tỷ trọng rủi ro ngành nghề khi đầu tư cho thuê, nhằm tránh lựa chọn ngành nghề có yếu tố rủi ro cao Hiện nay, nền kinh tế đang trong giai đoạn khó khăn, các chính sách nhà nước đều cắt giảm chi tiêu công, điều đó gây nên sự ảnh hưởng chung đến một số ngành, đặc biệt là ngành xây dựng, ngành vận chuyển đường thủy (do lượng hàng hóa xuất nhập khẩu có xu hướng giảm)

 Rủi ro từ bên cho thuê :

Rủi ro về đạo đức của cán bộ cho thuê Đây là một rủi ro được đánh giá ảnh hưởng nghiêm trọng trong ngành CTTC hiện nay, và có xu hướng tăng lên, đây cũng chính là nguyên nhân làm cho nợ xấu của ngành tăng cao Đó là sự cố ý làm sai quy định cho thuê, lợi dụng quyền hạn để tự ý điều chỉnh giá cả tài sản, tăng tỷ

lệ tài trợ, đánh giá sai về năng lực khách hàng thuê, gây thiệt hại lớn bên cho thuê Ngoài ra, rủi ro về trình độ năng lực của cán bộ cho thuê, dẫn đến thẩm định khách hàng và tài sản cho thuê bị sai lệch, gây rủi ro mất vốn cao

 Rủi ro do thiên tai : Đây là loại rủi ro hiếm gặp, nhưng đối với lĩnh vực cho

thuê tài sản, với số lượng tài sản lớn và đang khai thác trên mọi vùng miền, địa hình, đặc biệt là các loại tài sản : tàu thuyền, sà lan, xe máy xây dựng, rất dễ bị mất mát khi thiên tai bão lụt xảy ra, làm cho tài sản thuê bị hư hại và gây khó khăn trong kinh doanh đầu ra của khách hàng thuê, ảnh hưởng đến việc thanh toán tiền thuê

 Rủi ro về tài sản : Ở đây ta chú trọng đến tính thanh khoản của tài sản khi

thanh lý và sự kiểm soát quản lý tài sản trong thời gian cho thuê Đây là một yếu tố luôn phải được xem trọng khi quyết định cho thuê, ưu tiên lựa chọn cho thuê những loại tài sản có tính thanh khoản cao và quản lý dễ dàng Các yếu tố thanh khoản tài sản phụ thuộc vào : tính phổ biến sử dụng của tài sản, đặc thù ngành nghề của tài sản, tính chất công nghệ của tài sản, giá trị của tài sản Hiện nay, trong cho thuê tài sản, các loại tài sản được đánh giá có tính thanh khoản cao là xe ô tô các loại, máy thêu và một số máy móc thiết bị nhỏ của ngành cơ khí, sản xuất gạo, thủy sản

Ngược lại, một số tài sản có tính thanh khoản thấp : tàu thuyền (giá trị lớn), xe máy

chuyên dụng, đồ điện tử (máy in, quảng cáo)

1.5 Mô phỏng đo lường rủi ro tín dụng bằng kỹ thuật chọn mẫu có hoàn lại trong hoạt động Cho thuê Tài chính

1.5.1 Khái niệm về kỹ thuật chọn mẫu có hoàn lại (viết tắt là Re – Sampling

method)

Re – Sampling method đưa ra mô phỏng về vỡ nợ, tạo ra phân phối thua lỗ

dựa trên sự kiện vỡ nợ, và tỷ lệ thu hồi cho từng loại tài sản thuê Nó được mô tả

trong các tài liệu tham khảo “Credit risk in the leasing industry” thuộc tạp chí

“Journal of Banking & Finance “ – xuất bản năm 2004, của tác giả Mathias Schmit và dựa trên đo lường rủi ro tín dụng trong khung của VaR

Nền tảng khái niệm :

Re – Sampling method dựa trên kỹ thuật Bootstrap, được sử dụng rộng rãi trong mô phỏng bảo hiểm, và cũng như danh mục CTTC tại các nước Châu âu Re – Sampling method có nét giống với phương pháp CreditRisk+ trong phiên bản cơ sở

ro và dải kích cỡ của nguy cơ hay thua lỗ nếu vỡ nợ Mỗi phân khúc được xác lập bằng cách lên bảng xếp hạng và dải kích cỡ

1.5.2 Đo lường xác suất vỡ nợ (PD)

Hợp đồng cho thuê chỉ rõ các khoản phạt, và các điều kiện cho trường hợp bên thuê được xem là vỡ nợ Các hợp đồng được định nghĩa là không trả được nợ khi công ty có quyết định hủy bỏ hợp đồng thuê, bởi vì bên thuê không trả tiền thuê

theo lịch (bao gồm lãi và/hay tiền gốc) “Defaulted – vỡ nợ’’ không đề cập đến sự gián đoạn của các hợp đồng cho bất kỳ lý do nào Nếu bên thuê giao nhượng lại hợp đồng cho thuê, bên cho thuê sẽ thu hồi lại tài sản thuê Đối với các nghĩa vụ khác chưa hoàn thành, bên cho thuê đối xử giống như bất kỳ các chủ nợ khác về phần tổn thất kinh tế, tiền thuê chưa thanh toán, các loại phí chưa trả, và mất thu nhập tiềm

ẩn có liên quan đến bên cho thuê

Để ước tính xác suất vỡ nợ, chúng ta sử dụng các khái niệm của tỷ lệ tử vong (the concept of mortality) được giới thiệu bởi Altman (1989) Phương pháp

tiếp cận của Altman là dựa trên phương pháp được sử dụng bởi các chuyên gia để đánh giá tỷ lệ tử vong của con người Theo đó, Altman xác định tỷ lệ vỡ nợ biên tế [MMR(t)] và tỷ lệ vỡ nợ tích lũy là [CMR(T)] trong một khoảng thời gian cụ thể (1,2, … , T năm) đối với các trái phiếu Các mức tỷ lệ này được hoán đổi đối với

các hợp đồng CTTC, chúng được thể hiện trong phương trình (1.2) và (1.3) dưới

đây Để xác định tỷ lệ tử vong biên tế sau nhiều năm T, ta sẽ lấy hợp đồng cho thuê

phát hành trong năm x00 và hợp đồng vỡ nợ trong năm x00 + T, số hợp đồng cho thuê phát hành trong năm x01 và vỡ nợ trong năm x01 + T, và v.v…Sau đó, số

lượng hợp đồng vỡ nợ lấy ra được chia cho số lượng hợp đồng có hiệu lực lần lượt

tương ứng trong năm x00 + T, x01 + T, v.v

1.5.3 Xác định tỷ lệ thu hồi và tỷ lệ tổn thất vốn

Tỷ lệ thu hồi (Recovey Rates) được tính toán bắt đầu từ các hợp đồng thuê

Số lượng hợp đồng vỡ nợ sau T năm

Số lượng hợp đồng hiệu lực trong năm thứ T

(1.2)

riêng biệt, bằng với số tiền thu hồi được điều chỉnh giảm so với số tiền dư nợ tại thời điểm vỡ nợ (the date of default) (xem công thức số 1.4 bên dưới) Trong tính toán, điểu chỉnh giảm giá trị tại thời điểm vỡ nợ, một tỷ lệ thu hồi giảm thận trọng

thường ở mức 10%

RR =

Giá trị tổn thất (Loss given deafault) cho một hợp đồng được xác định là số

tiền dư nợ của tài sản tại thời điểm vỡ nợ nhân với một trừ tỷ lệ thu hồi, (xem công thức 1.5 bên dưới)

LGD = Dư nợ tại thời điểm vỡ nợ (1 – RR)

LGD (1) có thể giá trị dương hoặc âm Trong trường hợp âm, tỷ lệ thu hồi ở mức cao hơn 100%

Tỷ lệ tổn thất (Loss rate) được xác định cho một danh mục nghiên cứu, là tổng

các giá trị tổn thất đơn lẻ chia cho tổng dư nợ của danh mục nghiên cứu, (xem công thức 1.6 bên dưới)

Loss rate =

Các nhóm danh mục xem xét bao gồm tất cả hợp đồng thuê phân loại theo tài sản (phương tiện và thiết bị) và tuổi hợp đồng (term - to - maturity) Chú ý rằng phân loại này đáp ứng sự đòi hỏi phân bổ mức dư nợ của Ủy ban Basel, được đưa ra theo phân loại tài sản, tuổi của hợp đồng là các rủi ro đặc trưng của giao dịch, ảnh hưởng đến mức dư nợ tại thời điểm vỡ nợ (EAD), tỷ lệ thu hồi và giá trị tổn thất ước tính (và tới giá trị tài sản thế chấp)

1.5.4 Đo lường mức dư nợ tại thời điểm vỡ nợ

Dư nợ vỡ nợ (Expoure at Default, viết tắt là EAD) : được xác định là Tổng dư

1

Trong bài nghiên cứu này, áp dụng cách tính đơn giản LGD = 1 - RR

Tổng dư nợ của danh mục nghiên cứu

nợ khách hàng tại thời điểm vỡ nợ

Nó được tính toán như là kết quả giữa tổng giá trị dư nợ ban đầu của danh mục (tiếng anh là total initial value) và tỷ lệ bình quân dư nợ chi trả (depreciation value),

cả hai yếu tố được ước tính cho mỗi danh mục xem xét

EAD = tổng giá trị dư nợ ban đầu x tỷ lệ bình quân dư nợ đã giảm trừ (1.7)

Tổng giá trị dư nợ ban đầu của danh mục là bình quân giá trị dư nợ ban đầu nhân với số lượng hợp đồng thuê, cho mỗi danh mục đầu tư xem xét

Tỷ lệ bình quân dự nợ đã giảm trừ, được ước tính như là tỷ lệ bình quân giá trị chưa thanh toán tại kỳ hạn của các hợp đồng vỡ nợ trên giá trị ban đầu bình quân của các hợp đồng vỡ nợ, cho danh mục đầu tư xem xét

1.5.5 Phương pháp tính toán của phân phối tổn thất

1.5.5.1 Ứng dụng Kỹ thuật Bootstrap method

Bootstrap method (chưa dịch được sang tiếng việt) là tập hợp một số kỹ

thuật phân tích dựa vào nguyên lý chọn mẫu có hoàn lại (sampling with replacement) để ước tính các thông số mà thống kê thông thường không giải được

Phuơng pháp Bootstrap do nhà thống kê học Bradley Efron thuộc đại học Stanford (Mỹ) phát triển từ cuối thập niên 1979s nhưng đến khi máy tính được sử dụng rộng

rãi, thì phương pháp này mới trở thành phương pháp phổ biến trong phân tích thống

kê và được ứng dụng rộng rãi trong rất nhiều lĩnh vực khoa học Boostrap method được xem là phương pháp chuẩn trong phân tích và đã làm nên một cuộc cách mạng trong thống kê, vì nó giải quyết được nhiều vấn đề mà trước đây tưởng như không giải quyết được

Tư tưởng chính của Bootstrap : Bootstrap method là phương pháp lấy mẫu có

hoàn lại (sampling with replacement) Phương pháp lấy mẫu có hoàn lại có nghĩa là một cá thể có thể xuất hiện nhiều lần trong một lần lấy mẫu

Tại sao cần dùng Bootstrap method : Trong thực tế, từ một mẫu ta chỉ có thể

có được một số trung bình của mẫu, ta không biết được khoảng tin cậy cho số trung bình này hoặc không biết được phân bố của số trung bình ra sao Thêm vào đó thực

tế ta không biết được hàm phân bố của tổng thể, nên việc ước lượng các tham số

đặc trưng thông kê rất khó khăn và thiếu chính xác Bootstrap method có thể cung cấp nhiều thông tin chi tiết hơn về phân bố của số trung bình, khoảng tin cậy cũng như xác suất của số trung bình dựa trên một mẫu duy nhất

Phân phối Bootstrap:

Định nghĩa 1 (về Mẫu bootrap) Mẫu Bootstrap x#

n

Sai số tiêu chuẩn : Cứ mỗi lần chọn mẫu, chúng ta có một nhóm đối tượng

khác với mẫu thứ i, chúng ta có một giá trị t n i mới của thống kê n = (X 1 , , X n )

Câu hỏi đặt ra là chọn nhiều lần thì các số tni dao động cỡ nào

Nếu chúng ta chọn mẫu N lần (mỗi lần n đối tượng), thì ta sẽ có N số t n i , (i

=1,….,N) Độ lệch chuẩn của N số t n i gọi là sai số tiêu chuẩn, ký hiệu

se( n ) = 2

1

)(1

1

n N

i

i

n t t

N (1.8)

i

i n

Do đó, sai số tiêu chuẩn phản ánh độ dao động hay

biến thiên của các số i

n

t

Hình 1.1 Ý tưởng xây dựng phân phối mẫu cho X

Lấy mẫu cỡ n

Lấy mẫu cỡ n Lấy mẫu cỡ n

x x x

…

…

…

Các bước chính của xây dựng mô phỏng phân phối mẫu của X :

- Bước 1 : Tái lấy mẫu từ mẫu gốc ta được các mẫu Bootstrap x# = (x1#,….,

xn#), (i= 1,… ,B) Các mẫu sinh ra ngẫu nhiên có hoàn lại kích thước n từ

tổng thể (từ mẫu ban đầu)

- Bước 2 : Với mỗi mẫu Bootstrap có được ở bước 1 ta đi tính giá trị của

thống kê #

n Trong đó, bao gồm các các thông số thống kê đặc trưng cho của

mẫu được sinh ra : trung bình mẫu, độ tin cậy, độ lệch chuẩn (mean, Confident interval, Standard Deviation, Inter Quartile,…)

- Bước 3 : Lặp lại bước 1 và bước 2 với số lần lớn (thường trên 1000)

- Bước 4 : Sử dụng các ước lượng thống kê của Bootstrap sampling đã tính ở

bước 2 để đánh giá độ chính xác các ước lượng thống kê của mẫu ban đầu

(Original sample, Training Data)

1.5.5.2 Áp dụng kỹ thuật Bootstrap trong đề tài nghiên cứu

Trong nghiên cứu thực nghiệm cho thấy, sự phân phối tổn thất của một danh mục cho thuê được ước tính bởi một mô phỏng không tham số, ở đây là một

phương thức lấy mẫu hoàn lại, được gọi là “ Kỹ thuật Bootstrap’’ Kỹ thuật này

đưa ra 02 lợi thế : (1) chỉ dựa trên số liệu lịch sử ,(2) không có giả định về sự phân phối của các thành phần trong mô phỏng rủi ro tín dụng Hơn nữa, sự khó khăn của

mô phỏng tỷ lệ vỡ nợ, nói chung là một vấn đề quan trọng trong đánh giá rủi ro tín dụng là tránh được

Đối với một danh mục xem xét của cơ sở dữ liệu, các tiến trình cơ bản bao

gồm lựa chọn ngẫu nhiên một năm để tạo thành danh mục đầu tư của n hợp đồng

cho thuê, và cũng lựa chọn ngẫu nhiên bên trong năm đó Sự bốc thăm của bất kỳ năm nào đó, có thể được giải thích như là một sự bốc thăm từ sự đại diện sẵn có tốt nhất của tình trạng nền kinh tế vĩ mô, tiềm năng ảnh hưởng đến nhân tố rủi ro, giả

sử mỗi năm có cùng xác suất được lấy ra (ví dụ : chúng ta có 5 năm quan sát, mỗi năm có một xác suất là 1/5 được lấy ra)

Khi một hợp đồng cho thuê không vỡ nợ hoặc có hiệu lực được rút ra, có sự

tổn thất liên quan là bằng 0 (Zero) Khi sự rút ra là hợp đồng cho thuê vỡ nợ, tổn thất liên quan là bằng tỷ lệ tổn thất ước tính (LGD) (xem mục 1.2.2 xác định tỷ lệ thu hồi, tỷ lệ tổn thất ước tính)

Thực hiện phép lặp thứ i của tiến trình xử lý, để lộ ra tỷ lệ tổn thất cho một tình trạng nhất định của kinh tế (hay là đưa ra một năm) Quá trình cơ bản này được lặp i lần để xây dựng phân phối xác suất của tỷ lệ tổn thất

Trong trường hợp của chúng ta, chúng ta chạy mô phỏng tiến trình xử lý cho danh mục đầu tư bao gồm 500 - 1,000 hợp đồng thuê (n) bằng cách thực hiện 50,000 phép lặp thứ (i) Các giản lược thống kê của tổn thất dự kiến và tổng số của

nó cho mức tin cậy là 95th, 99th, 99.1th, 99.2th , và 99.3th phần trăm của mỗi danh

mục xem xét được tường trình trong bảng 2.6 và bảng 3.0 bên dưới

1.6 Lý thuyết về các phương pháp tiếp cận đề xuất bởi Ủy ban Basel

( Xem Phụ lục 9, Phụ lục 10 và Phụ lục 11)

CHƯƠNG 2 : KIỂM ĐỊNH MÔ PHỎNG ĐO LƯỜNG RỦI RO VÀ

TỔN THẤT TÍN DỤNG TRONG HỌAT ĐỘNG

CHO THUÊ TÀI CHÍNH

2.1 Ứng dụng mô phỏng chọn mẫu có hoàn lại (Re – Sampling) cụ thể tại Công

ty CTTC Ngân hàng TMCP Ngoại thương Việt Nam – Chi Nhánh TP.HCM 2.1.1 Khái quát chung về Công ty CTTC NH TMCP Ngoại thương VN

2.1.1.1 Lý do chọn nghiên cứu VCBL – Chi nhánh TP.HCM

Trong quá trình thực hiện nghiên cứu tôi đã lựa chọn Công ty CTTC Ngân hàng TMCP Ngoại thương VN - Chi nhánh TP.HCM (viết tắt VCBL-CNHCM) để thực hiện mục tiêu ứng dụng mô phỏng chọn mẫn có hoàn lại nhằm đo lường rủi ro trong lĩnh vực cho thuê tài chính tại một công ty thực tế Điều này xuất phát từ những vấn đề sau:

Trước hết, Công ty CTTC Ngân hàng TMCP Ngoại thương Việt Nam (VCBL) được đánh giá là một công ty CTTC có quy mô lớn trực thuộc Ngân hàng Ngoại thương Việt Nam và đang hoạt động hiệu quả trong khối công ty CTTC hiện nay, mà VCBL – CNHCM là một chi nhánh lớn của VCBL, ra đời và hoạt động trong điều kiện thị trường CTTC đã hình thành và phát triển hoàn chỉnh về cơ bản

Bên cạnh đó, VCBL - CNHCM đã tham gia vào thị trường CTTC từ 2004 cho đến nay (gần 08 năm), nên dữ liệu danh mục cho thuê đáp ứng đầy đủ yêu cầu của mô phỏng nghiên cứu (yêu cầu trên 05 năm)

2.1.1.2 Giới thiệu về Công ty CTTC Ngân hàng TMCP Ngoại thương VN

VCBL chính thức được thành lập vào năm 1998 theo Quyết định số NHNN ngày 25 tháng 03 năm 1998 của Thống đốc Ngân hàng Nhà nước là đơn vị thành viên hạch toán độc lập trực thuộc Ngân hàng TMCP Ngoại thương Việt Nam (Vietcombank) Được thừa hưởng các thế mạnh về nguồn vốn, thương hiệu và công nghệ từ Ngân hàng mẹ

108/QĐ-Với vốn điều lệ hiện nay của VCBL là 500 tỷ VND, VCBL là công ty CTTC

thuộc khối ngân hàng TMCP Quốc doanh, nên có ưu thế về nguồn vốn cũng như cơ

sở khách hàng lớn từ ngân hàng mẹ Hiện nay, VCBL được đánh giá là công ty CTTC có mức lãi suất cho thuê thấp, điều kiện cho thuê khá cạnh tranh, và các điều khoản cho thuê có lợi cho khách hàng thuê

Đến thời điểm Quý III/2012, tổng dư nợ của VCBL là 1.217 tỷ đồng và có mức lợi nhuận trước thuế là 60 tỷ đồng với hơn 400 khách hàng lớn nhỏ

 Về dịch vụ cung cấp : Hiện VCBL cung cấp đầy đủ các dịch vụ mà Công ty

CTTC được phép thực hiện, như là : Huy động tiết kiệm trung – dài hạn, thực hiện nghiệp vụ CTTC, cho thuê vận hành và các dịch vụ tư vấn cho thuê tài chính Trên thực tế thì hoạt động chủ yếu nhất là cho thuê tài chính Về sản phẩm thuê, do quy định của pháp luật, hoạt động CTTC chỉ dừng lại ở cho thuê động sản, riêng bất động sản vẫn chưa được cho phép thuê

 Về tổ chức bộ máy hoạt động và nhân sự : Tính đến Quý III/2012, tổng số

cán bộ nhân viên là 118 người với bộ máy hoạt động được tổ chức khá đầy đủ và gọn nhẹ, trong đó phòng khách hàng vẫn là bộ phận tập trung nhiều nhân sự nhất (khoảng 48 người) Hiện nay, VCBL chỉ có 01 hội sở chính đặt tại Hà Nội và 01 chi nhánh đặt tại TP.HCM, trong đó VCBL Hà Nội đảm trách cho thuê khu vực từ Đà Nẵng trở ra, phần còn lại từ khu vực Đà Nẵng trở vào sẽ do VCBL - CN HCM đảm trách

 Hạn mức phê duyệt cho thuê : VCBL – CN HCM có hạn mức phê duyệt

nhóm thuê giá trị ở mức 5 tỷ đồng trở xuống, còn nếu vượt hạn mức 5 tỷ thì sẽ do VCBL Hội sở phê duyệt Tổng hạn mức tối đa cho một khách hàng là 125 tỷ đồng

và nhóm khách hàng liên quan là 250 tỷ đồng So với các Công ty CTTC khác, thì VCBL có hạn mức tín dụng khá lớn cho một khách hàng hay một nhóm khách hàng liên quan, điều này tạo lợi thế cho VCBL tiếp cận khách hàng lớn

Hiện nay, trụ sở của VCBL – CNHCM được đặt tại Tòa nhà Vietcombank

Kỳ Đồng, số 13 đường Kỳ đồng, phường 9, Quận 3, Tp.HCM với số lượng cán bộ

là 34 người VCBL - CNHCM được phân chia đảm trách khai thác khách hàng thị trường phía Nam, có nguồn vốn cho thuê được huy động từ VCBL Hội sở Mục tiêu

phát triển VCBL trong tương lai là tập trụng phát triển thị trường phía Nam, đây được xem là thị trường tiềm năng nhất cả nước

2.1.1.3 Tình hình hoạt động cho thuê tài chính tại VCBL

a Về dư nợ cho thuê

Trong những năm gần đây, dư nợ của VCBL có mức tăng trưởng trung bình 3% - 4% mỗi năm, đây là mức tăng trưởng thấp so với các Công ty CTTC khác Tính đến thời điểm 30/09/2012, dư nợ cho thuê của VCBL đạt mức 1,217 tỷ đồng,

có mức giảm 6% so với cùng kỳ năm 2011, và xếp thứ 6 về quy mô dư nợ trong tổng số 12 công ty CTTC Hiện nay, dư nợ bị giảm là do ảnh hưởng khủng hoảng tài chính kéo dài của nền kinh tế từ năm 2010, kế đến là do chính sách đầu tư của VCBL thay đổi chỉ tập trung vào khách hàng lớn ngành nghề ít rủi ro, chẳng hạn : ngành sản xuất tiêu dùng, ngành chế biến thực phẩm

Bảng 2.1 : Doanh số cho thuê của VCBL (2)

(Nguồn : Báo cáo kết quả kinh doanh hàng kỳ của VCBL cho Hiệp Hội CTTC)

Qua bảng 2.1, ta thấy số lượng khách hàng và hợp đồng của VCBL có xu

hướng giảm mạnh Trong đó, số lượng khách hàng và hợp đồng của VCBL – CNHCM lần lượt là 160 (chiếm 44% khách hàng của VCBL) và 347 (chiếm 64% hợp đồng của VCBL) Khách hàng của VCBL – CNHCM đa phần là khách hàng lớn (chiếm hơn 65% tổng dư nợ), bao gồm các khách hàng: Tập đoàn Masan, Công

ty Cổ phần Đầu tư Giày Thài Bình, Công ty Cổ phần Nhựa Ngọc Nghĩa, Công ty

Cổ phần Việt An, Công ty Cổ phần Ánh Dương Việt Nam (VINASUN), Công ty

2 VCBL bao gồm VCBL Hội sở (đặt tại Hà Nội) và VCBL –CNHCM ( đặt tại TP.HCM)

Cổ phần Tập đoàn Mai Linh, Công ty Cổ phần Giấy Sài Gòn , đây là những khách hàng truyền thống có quy mô lớn và uy tín

Về tỷ trọng dư nợ, thì VCBL Hội sở luôn chiếm mức cao hơn so với VCBL

- CNHCM Vì VCBL - CNHCM là chi nhánh mới được thành lập từ năm 2004, và cấp phê duyệt hạn mức chưa cao, khó tiếp cận các dự án lớn, tuổi đời cán bộ trong chi nhánh còn non trẻ, chưa có kinh nghiệm nhiều trong việc tiếp cận khách hàng lớn

Về tỷ lệ nợ xấu của VCBL qua các năm có xu hướng giảm ở mức 6.47%

trong năm 2011, xếp vị trị thấp nhất trong toàn khối Công ty CTTC Ngân hàng Quốc doanh, điều đó thể hiện chất lượng cho thuê của VCBL cao hơn so với các Công ty CTTC khác thuộc NHQD khác Trong đó, VCBL – CNHCM nợ xấu ở mức 3% Điều đó chứng tỏ, VCBL – CNHCM so với VCBL Hội sở chất lượng cho thuê được đánh giá tốt ổn định hơn

Tính đến 30/09/2012, nợ xấu của VCBL tăng trở lại và đạt tỷ lệ 6.98% Thành phần nợ xấu chủ yếu là các nhóm khách hàng thuộc ngành xây dựng và vận tải, đường thủy nội địa3 Đây là những ngành ảnh hưởng trực tiếp bởi sự khó khăn nền kinh tế và đang có xu hướng tăng cao

3 Nhóm khách hàng thủy nội địa : chủ yếu thuê tài sản sà lan (tự hành và không tự hành) – Đánh giá rủi ro cao

Bảng 2.2 : Phân loại dư nợ của VCBL theo thành phần kinh tế và loại tài sản :

STT Phân loại Dư nợ

1.2 - Ngoài quốc doanh 1,035,687 87% 839,661 65% 1,051,810 86.37%

2.1 - Ô tô các loại 322,773 27% 347,373 27% 335,166 27.52%

2.2 - Tàu thuyền các loại 69,194 6% 51,020 4% 26,137 2.15%

2.3 - Máy xây dựng khai khoáng 70,181 6% 189,751 15% 324,469 26.64%

2.5 - Dây chuyền sản xuất 245,763 21% 240,140 19% 184,496 15.15%

2.6 - Tài sản khác 464,856 39% 448,789 35% 341,918 28.08%

(Nguồn : Báo cáo kết quả kinh doanh hàng kỳ của VCBL cho Hiệp Hội CTTC)

Đối với danh mục thành phần kinh tế cho thuê, VCBL chủ yếu tập trung cho

thuê các doanh nghiệp ngoài quốc doanh (chiếm 86% tổng dư nợ), đối với doanh

nghiệp quốc doanh thì mức tỷ lệ này có xu hướng giảm dần (chiếm 14%), (nhóm

khách hàng quốc doanh chủ yếu thuộc ngành khai thác khoáng sản Nhà nước gồm

khai thác than, khai thác đá) tại địa bàn Hà Nội Đối với VCBL – CNHCM hầu hết

là khách hàng doanh nghiệp ngoài quốc doanh, mà trong đó chủ yếu tập trung các

khách hàng thuộc Công ty Cổ phần, Công ty TNHH và Doanh nghiệp Tư nhân, đặc

biệt với khách hàng cá nhân chỉ áp dụng cho thuê tài chính xe ô tô

Đối với phân loại theo nhóm tài sản, thì các nhóm tài sản có mức tỷ trọng lớn

bao gồm : xe ô tô các loại (chiếm 27.52%), máy xây dựng khai khoáng (chiếm

26.64%), dây chuyền sản xuất (chiếm 18%) và tài sản khác (chiếm 28.08%) Trong

đó, tỷ trọng cho thuê nhóm máy xây dựng có xu hướng tăng mạnh, tỷ trọng cho

thuê nhóm dây chuyền máy móc thiết bị lại giảm nhẹ Hiện nay, nợ xấu tăng cao ở

nhóm tài sản máy xây dựng và tàu thuyền các loại, còn đối với nhóm tài sản xe ô tô

và máy móc thiết bị, sản xuất ngành thực phẩm thì rủi ro thấp

b Về kết quả hoạt động kinh doanh

Thu nhập của VCBL tăng nhanh qua các năm và đạt mức 257,146 tỷ đồng

trong năm 2011, đây là mức tổng thu tương đối cao so với các Công ty CTTC khác

4 Doanh thu tăng trong các năm gần đây chủ yếu là do lãi suất cho thuê đầu ra ở mức cao (trung bình 16%/năm, có lúc đỉnh điểm đạt mức 21%/năm trong giai đoạn

từ 20/06/2011 đến 01/09/2011), đây chính là sự biến động về lãi suất của thị trường chung

Bảng 2.3 : Kết quả hoạt động kinh doanh của VCBL

STT Chỉ tiêu

31/12/2010 31/12/2011 30/09/2012 Triệu

đồng

% Tỷ trọng

Triệu đồng

% Tỷ trọng

Triệu đồng

% Tỷ trọng

(Nguồn : Báo cáo kết quả kinh doanh của VCBL cho Hiệp Hội CTTC)

Qua bảng 2.3, ta thấy tỷ lệ chi phí của VCBL qua các năm có xu hướng

giảm đạt 70.11% tính đến thời điểm 30/09/2012, đây là tỷ lệ chi phí thấp so với các Công ty CTTC thuộc khối ngân hàng quốc doanh khác5

Với mức tăng của tổng thu và giảm của tổng chi đã dẫn đến lợi nhuận trước thuế của VCBL tăng lên chiếm tỷ lệ cao ở mức 29.89% tính đến thời điểm 30/09/2012 Điều này cho thấy hoạt động kinh doanh của VCBL mang lại hiệu quả tốt Bên cạnh đó, phần trích dự phòng rủi ro tính đến 30/09/2012 là 51,288 triệu đồng có giảm so với cùng kỳ năm 2011

2.1.1.4 Bài học kinh nghiệm của VCBL

Tuy hoạt động kinh doanh của VCBL đạt hiệu quả ổn định trong cho thuê, nhưng dư nợ chưa tương xứng với quy mô hiện nay và sự hỗ trợ của ngân hàng mẹ Bên cạnh đó, tỷ lệ nợ xấu của VCBL so với ngành ngân hàng vẫn ở mức cao, cần

4

Phụ lục 1 : Bảng kết quả kinh doanh của các công ty CTTC tính đến 30/09/2011

5 Phụ lục 1 : Bảng kết quả kinh doanh của các Công ty CTTC tinh đến 30/09/2011

giảm về dưới 3% Từ những cái nhìn được và chưa được của VCBL, chúng ta rút ra những bài học kinh nghiệm bổ ích cho các công ty CTTC Cụ thể như sau :

 Đẩy mạnh hoạt động marketing và mở rộng thị phần : Cần có sự phối hợp chặt chẽ với hệ thống chi nhánh của ngân hàng mẹ và đưa ra các chính sách hoa hồng nhằm mở rộng thị phần cho vay đối với các khách hàng tiềm năng Bên cạnh

đó, VCBL cần thực hiện các chương trình quảng cáo trên các phương tiện truyền thông

 Đa dạng nguồn vốn hoạt động : Hiện nay, nguồn vốn tự có của VCBL hạn chế phụ thuộc vào nguồn vốn ngân hàng mẹ, điều này dẫn đến sự mất chủ động trong nguồn vốn cho thuê và hạn chế sự phát triển cho thuê Do đó, các Công ty CTTC cần phải gia tăng tìm kiếm nguồn vốn trong dân cư

 Xây dựng tỷ lệ cho thuê hợp lý với từng danh mục đầu tư nhằm mang lại hiệu quả cao và giảm thiểu rủi ro

 Hoàn thiện hệ thống thông tin phục vụ công tác thẩm định

 Lựa chọn nhân sự tốt nhằm nâng cao chất lượng nhân sự và giảm thiểu sự biến động Hiện nay, nguồn lực của VCBL có sự biến động tương đối mạnh, chủ yếu tại VCBL – CNHCM, dẫn đến hiện tượng thiếu cán bộ kinh nghiệm lâu năm, và mất nhiều thời gian trong công tác đào tạo cán bộ Trong khi đó, nghiệp vụ CTTC đòi hỏi cán bộ không chỉ giỏi về nghiệp vụ thẩm định khách hàng, mà phải biết được về công nghệ máy móc thiết bị, giảm rủi ro trong công tác thẩm định tài sản Cho đến nay, VCBL cũng như các công ty CTTC khác chưa có đội ngũ nhân viên kinh doanh đáp ứng các yêu cầu này

2.1.2 Thiết lập dữ liệu danh mục cho thuê

Theo số liệu nghiên cứu tại Công ty CTTC ngân hàng ngoại thương chi nhánh

TP.HCM cung cấp thông tin cho khoảng 1.148 hợp đồng cho thuê đơn lẻ Trong

đó có 36 hợp đồng cho thuê bị xóa do các nguyên nhân sau :

- Một số thông tin hợp đồng yêu cầu của phương pháp này bị mất

- Hợp đồng không có hiệu lực trong giai đoạn từ 01/01/2007 đến 30/06/2012 được xem xét trong đề tài này