Phương pháp nhận diện rủi ro danh mục cho vay ngân hàng thương mại Việt Nam Nguyễn Thuỳ Dương Nguyễn Bích Ngân Học viện Ngân hàng Ngày nhận: 06/11/2020 Ngày nhận sửa: 10/11/2020 Ngày duyệt đăng: 25/11/2020 Tóm tắt: Quy trình quản lý rủi ro danh mục cho vay ngân hàng thương mại (NHTM) bao gồm: xây dựng khung quản trị rủi ro, nhận diện rủi ro, đo lường rủi ro sử dụng công cụ quản lý rủi ro Trên góc độ quản lý rủi ro danh mục cho vay, nhận diện rủi ro tín dụng (RRTD) có đặc trưng riêng so với cơng việc phạm vi khoản vay riêng lẻ Nghiên cứu tổng hợp sở lý luận phương pháp sử dụng để nhận diện rủi ro danh mục cho vay Để đánh giá thực trạng sử dụng phương pháp nhận diện rủi ro danh mục cho vay NHTM Việt Nam phương diện: mức độ sử dụng, thực trạng triển khai, kết đạt hạn chế sử dụng phương pháp, nhóm tác giả thực khảo sát 16 NHTM Việt Nam với nội dung gồm 09 câu hỏi vấn chuyên sâu chuyên gia vấn đề lồng ghép khảo sát Trên sở này, nhóm tác giả đưa giải pháp NHTM Việt Nam nhằm hoàn thiện phương Credit risk indentification methods for loan portfolios of Vietnamese commercial banks Abstract: Risk indentification is an important step in credit risk management process of loan portfolio, which includes: building framework for risk management, risk identification, risk measurement and using tools for risk management In loan portfolio range, credit risk identification has distingished characteristics with this for individual loan With current theoretical and practical literatures, there are not many studies focusing on methods and tools in the purpose of credit risk identification in loan portfolio This paper gives overview on theories of methods applied to identify credit risk in loan portfolio Based on which, the authors evaluate facts of methods used in loan portfolio risk indentification by survey and professional interview The final contribution of this paper is giving solutions for Vietnamese commercial banks in order to improve credit risk indentification methods for loan portfolios, from that banks could reduce credit risk level in their operations Keywords: Credit risk identification methods, Loan portfolio, Early warning system, Vintage analysis, Trend report, Migration analysis Duong Thuy Nguyen Email: duongnt@hvnh.edu.vn Ngan Bich Nguyen Email: ngannb@hvnh.edu.vn Organization of all: Banking Academy of Vietnam © Học viện Ngân hàng ISSN 1859 - 011X 49 Tạp chí Khoa học & Đào tạo Ngân hàng Số 222- Tháng 11 2020 Phương pháp nhận diện rủi ro danh mục cho vay ngân hàng thương mại Việt Nam pháp nhận diện rủi ro danh mục cho vay, qua góp phần giảm thiểu RRTD ngân hàng Từ khoá: Nhận diện rủi ro danh mục cho vay, Cảnh báo sớm rủi ro tín dụng, Phân tích Vintage, Phân tích xu hướng, Phân tích dịch chuyển Giới thiệu Bước nhận diện rủi ro có vai trị quan trọng quy trình quản lý rủi ro danh mục cho vay, không nhận biết đầy đủ rủi ro NHTM đánh giá thấp mức độ rủi ro thực tế, từ khơng dự trữ đủ vốn để chống đỡ rủi ro, dẫn đến nguy tổn thất tín dụng cho ngân hàng lớn Về phương pháp thực hiện, nhận diện rủi ro danh mục cho vay NHTM công việc phức tạp khó để có phương pháp hay quy trình tối ưu cho NHTM Công việc thực theo phương pháp đa dạng, linh hoạt tuỳ thuộc danh mục cho vay ngân hàng cần thực bám sát theo sách, chiến lược tín dụng, thay đổi hoạt động tín dụng có sản phẩm tín dụng Trong nghiên cứu có, phương pháp nhận diện rủi ro danh mục cho vay chia thành hai nhóm chính, bao gồm: (i) phương pháp cảnh báo sớm RRTD; (ii) phương pháp đánh giá chất lượng danh mục cho vay khứ Đối với phương pháp cảnh báo sớm RRTD, số nghiên cứu điển hình phương pháp luận việc xây dựng hệ thống cảnh báo sớm rủi ro tín dụng NHTM Gramlich cộng (2010); Zhou, Wang Qiu (2008); Davis Karim (2008); Nguyễn Văn Huân Đỗ Năng Thắng (2018); Nguyễn Thị Lan cộng (2018) Bên cạnh đó, nghiên cứu tiêu biểu tính hiệu thực tiễn áp dụng hệ thống cảnh báo sớm để nhận diện rủi ro tín dụng NHTM quốc gia khác kể tới Azam (2016) Iran; Qin Luo (2014) nhóm quốc gia phát triển G20; Koyuncugil Ozgulbas (2012) Thổ Nhĩ Kì; Tiberiu (2006) Romani; Sahajwala Bergh (2000) nhóm quốc gia phát triển G10 Đối với phương pháp đánh giá chất lượng danh mục cho vay khứ phương pháp phân tích xu hướng (Trend report), phương pháp phân tích dịch chuyển (Migration analysis), phương pháp phân tích Vintage (Vintage analysis), nghiên cứu có khơng nhiều Với nhóm cơng trình nước ngồi, phương pháp tập trung nghiên cứu nhiều phân tích Vintage Phương pháp chứng minh hiệu Siarka (2011), Zhang (2009), Breeden (2004), Burns Stanley (2001) đưa cơng trình Với nhóm cơng trình nước thực nghiên cứu phương pháp sử dụng để nhận diện rủi ro tín dụng thơng qua đánh giá chất lượng danh mục cho vay khứ, có cơng trình Phạm Thị Nương (2013) nghiên cứu phương pháp phân tích dịch chuyển Như vậy, nghiên cứu chuyên sâu nhận diện rủi ro danh mục cho vay không nhiều Trong khuôn khổ báo này, tác giả tập trung giải ba mục tiêu 50 Tạp chí Khoa học & Đào tạo Ngân hàng- Số 222- Tháng 11 2020 NGUYỄN THUỲ DƯƠNG - NGUYỄN BÍCH NGÂN nghiên cứu sau: là, tổng hợp sở lý luận phương pháp sử dụng để nhận diện rủi ro danh mục cho vay; hai là, đánh giá thực trạng sử dụng phương pháp nhận diện rủi ro danh mục cho vay NHTM Việt Nam; ba là, đưa hệ thống giải pháp NHTM Việt Nam nhằm hoàn thiện nhận diện rủi ro danh mục cho vay, qua góp phần giảm thiểu RRTD ngân hàng 2.1 Báo cáo tín dụng cảnh báo sớm rủi ro tín dụng diện hiệu quả, NHTM tiến hành tổng hợp liệu đưa vào hệ thống quản lý thống để đưa báo cáo tín dụng từ có cảnh báo sớm RRTD Các báo cáo tín dụng làm sở cho cảnh báo sớm RRTD bao gồm báo cáo định kì báo cáo đặc biệt liên quan đến nội dung sau: nhóm khách hàng có dư nợ tín dụng lớn nhất, khoản dư nợ lớn nhất; phân tích danh mục tín dụng… Khi thực báo cáo tín dụng, chất lượng thơng tin tín dụng yếu tố quan trọng Các thơng tin chất lượng khoản tín dụng NHTM tự thu thập, phân tích, xử lý liệu cung cấp từ tổ chức chuyên nghiệp Để phục vụ việc nhận diện RRTD toàn Báo cáo tín dụng phương tiện để NHTM Cơ sở lý thuyết phương pháp nhận diện rủi ro danh mục cho vay Nguồn: Nhóm tác giả tổng hợp Hình Quy trình thực hai cấp Hội sở chi nhánh ngân hàng thương mại Số 222- Tháng 11 2020- Tạp chí Khoa học & Đào tạo Ngân hàng 51 Phương pháp nhận diện rủi ro danh mục cho vay ngân hàng thương mại Việt Nam đưa cảnh báo sớm RRTD Trong Cảnh báo sớm RRTD (Early Warning System- EWS) cách thức để NHTM đưa cảnh báo mức độ rủi ro khách hàng, từ NHTM chủ động biện pháp xử lý hỗ trợ khách hàng, hạn chế khả phát sinh nợ xấu, tăng chất lượng tín dụng danh mục tín dụng cần cảnh báo rủi ro quản lý, theo dõi tập trung Hội sở Từ đó, ban lãnh đạo ngân hàng có nhìn bao qt mức độ rủi ro phạm vi toàn danh mục đưa biện pháp hành động kịp thời Quy trình Hệ thống cảnh báo sớm RRTD phối hợp thực hai cấp Hội sở cấp chi nhánh hệ thống NHTM Trong bước thực cụ thể Hình Có ba phương pháp để nhận diện rủi ro danh mục cho vay thông qua đánh giá chất lượng danh mục cho vay khứ phân tích, bao gồm: phân tích dịch chuyển (Migration analysis), phân tích xu hướng (Trend report) phân tích Vintage (Vintage Analysis) Bảng tổng hợp tóm tắt mục đích phân tích, ưu điểm nhược điểm phương pháp (1) Từ hệ thống thông tin quản lý ngân hàng chiết xuất thông tin khách hàng (2) Tính tốn điểm khách hàng, lập danh sách khách hàng cần điều tra (3) Khách hàng trả lời bảng câu hỏi điều tra 2.2 Nhóm phương pháp đánh giá chất lượng danh mục cho vay khứ Thực trạng sử dụng phương pháp nhận diện rủi ro danh mục cho vay ngân hàng thương mại Việt Nam 3.1 Phương pháp nghiên cứu (4) Tổng hợp kết xác định danh sách cảnh báo rủi ro (5) Xác định biện pháp ứng xử khách hàng chi nhánh (6) Quản lý, giám sát, thực biện pháp ứng xử (7) Báo cáo công tác cảnh báo sớm Kết công tác cảnh báo sớm khách hàng theo dõi Hội sở theo ba cấp độ cảnh báo màu đỏ (rủi ro cao), màu vàng (rủi ro trung bình) màu xanh (rủi ro thấp) Theo cấp độ rủi ro khác mà ngân hàng có ứng xử phù hợp thực cấp chi nhánh Định kì, danh sách khách hàng thuộc diện Để đưa đánh giá thực trạng nhận diện rủi ro danh mục cho vay NHTM Việt Nam, nhóm tác giả dựa hai phương pháp nghiên cứu sau: Thứ nhất, nhóm tác giả thực khảo sát mẫu nghiên cứu gồm 16 NHTM Việt Nam chia làm hai nhóm sau: Nhóm 1: Bao gồm nhóm 09 ngân hàng lựa chọn triển khai Basel II theo quy định Ngân hàng Nhà nước Việt Nam (NHNN) NHTMCP Đầu tư phát triển Việt Nam (BIDV), NHTMCP Công thương Việt Nam (VietinBank), NHTMCP Ngoại thương Việt Nam (Vietcombank), NHTMCP Kĩ thương (Techcombank), NHTMCP Á Châu (ACB), NHTMCP Việt 52 Tạp chí Khoa học & Đào tạo Ngân hàng- Số 222- Tháng 11 2020 NGUYỄN THUỲ DƯƠNG - NGUYỄN BÍCH NGÂN Bảng So sánh phương pháp đánh giá chất lượng danh mục cho vay khứ Phương pháp Mục đích phân tích Phân Phân tích việc khoản tích dịch vay danh mục chuyển chuyển từ nhóm nợ hạn (Migration sang nhóm nợ hạn analysis) khác Phân tích Phân tích thông tin xu hướng danh mục qua thời gian, (Trend từ đưa xu hướng report) rủi ro Ưu điểm Nhược điểm Kĩ thuật phân tích đơn giản, khơng địi hỏi phần mềm kĩ thuật phức tạp Chưa có tính kịp thời theo chất lượng thực tế danh mục thời điểm phân tích Chỉ phân tích thay đổi chất lượng khoản vay thơng qua việc thay đổi nhóm nợ, mà khơng tính tới yếu tố khác Cần kết hợp phân tích xu Các đặc điểm danh mục đưa hướng nhiều yếu tố khác phân tích đa danh mục để tránh dạng tuỳ ý theo yêu đưa nhận định phiến diện cầu nhà quản trị ngân hàng Phân tích Phân tích tỷ lệ PAR Vintage danh mục phân đoạn (Vintage khách hàng dựa số Analysis) liệu lịch sử, từ đưa xu Khơng chịu ảnh hưởng tỷ lệ tốc độ tăng trưởng hay tỷ lệ nợ xấu-những liệu khơng báo cáo xác Địi hỏi kĩ thuật phần mềm sử dụng phân tích phức tạp hai phương pháp Để đưa nhận định đủ tin cậy cần kết hợp thêm kĩ thuật để kiểm định lại (backtesting) hướng thay đổi mức độ rủi ro nhân tố ảnh hưởng tới việc vỡ nợ nhóm khách hàng Nguồn: Nhóm tác giả tổng hợp từ Centenary Bank (2014), J.P.Morgan (2016) Nam Thịnh Vượng (VPBank), NHTMCP Quân Đội (MB), NHTMCP Hàng Hải (Maritime Bank) NHTMCP Quốc tế (VIB) Nhóm 2: bao gồm 07 NHTM Việt Nam khơng nằm nhóm 09 ngân hàng NHTMCP Phát triển nhà Thành phố Hồ Chí Minh (HD Bank), NHTMCP An Bình (AB Bank), NHTMCP Bảo Việt (Bao Viet bank), NHTMCP Đại Chúng (PVcomBank), NHTMCP Xăng dầu Petrolimex (PG bank), NHTMCP Sài Gòn Thương tín (Sacombank) NHTMCP Quốc dân (NCB) Trong nhóm có số ngân hàng thực triển khai Basel II dù chưa nằm diện triển khai thí điểm NHNN, cịn số ngân hàng hồn tồn chưa bắt đầu q trình triển khai Basel II chưa có định hướng rõ ràng việc Khảo sát hướng tới đối tượng trả lời cán làm việc phận liên quan tới nghiệp vụ quản lý rủi ro danh mục cho vay NHTM, khoảng thời gian từ 01/01/2019 đến 31/12/2019 Các đối tượng khảo sát tham gia trả lời câu hỏi liên quan tới thực trạng áp dụng phương pháp nhận diện rủi ro danh mục cho vay NHTM Hình thức phát phiếu khảo sát nhận phản hồi qua thư điện tử (chi tiết xem thêm Phụ lục Phiếu khảo sát) Bảng thể thống kê kết khảo sát thực nghiên cứu Thứ hai, vấn chuyên gia (chi tiết xem thêm Phụ lục Phiếu khảo sát) Để đưa đánh giá thực trạng giải pháp hoàn thiện phương pháp nhận diện rủi ro danh mục cho vay NHTM Việt Số 222- Tháng 11 2020- Tạp chí Khoa học & Đào tạo Ngân hàng 53 Phương pháp nhận diện rủi ro danh mục cho vay ngân hàng thương mại Việt Nam Bảng Thống kê khảo sát thực nghiên cứu Nội dung Kết thực Số lượng phiếu khảo sát phát 50 (phiếu) Số lượng phiếu khảo sát nhận 38 (phiếu) Thời gian nhận phản hồi (số ngày trung bình từ lúc phát phiếu đến lúc nhận phiếu) 37,1 (ngày) Tỷ lệ số câu hỏi trả lời phiếu khảo 87,4% sát nhận (số trung bình) Bộ phận làm việc cán trả lời khảo sát - Khối quản lý rủi ro: Phòng quản lý RRTD - Khối tác nghiệp: Phịng quản lý tín dụng, Phịng tín dụng Chức vụ cao cán trả lời khảo sát Phó giám đốc khối quản lý rủi ro Kinh nghiệm làm việc phận cán 4,3 (năm) trả lời khảo sát (số trung bình năm làm việc) Nguồn: Nhóm tác giả Nam, nhóm tác giả dựa ý kiến chuyên gia vấn trình thực khảo sát, kết hợp với chuẩn mực quản lý RRTD theo khuyến nghị Basel Đối tượng vấn chuyên gia tham gia trả lời khảo sát với nội dung vấn vấn đề mang tính đánh giá chủ quan chuyên gia sử dụng phương pháp nhận diện rủi ro danh mục cho vay NHTM lồng ghép Bảng hỏi khảo sát câu hỏi số 5, 6, 7, 8, (Phụ lục), hình thức vấn qua điện thoại trực tiếp 3.2 Các kết nghiên cứu Theo kết khảo sát, 100% NHTM nhóm xây dựng hệ thống cảnh báo sớm RRTD danh mục cho vay, điều trước hết để đáp ứng yêu cầu quản trị rủi ro theo chuẩn mực Basel II để đáp ứng nhu cầu công cụ nhận diện RRTD sớm NHTM Tại nhóm 2, 70% NHTM xây dựng hệ thống Tuy mặt pháp lý, theo Điều 31, 37 Thông tư 13/2018/ TTNHNN quy định theo dõi kiểm sốt RRTD việc xây dựng hệ thống cảnh báo sớm RRTD yêu cầu tối thiểu để NHTM quản lý RRTD Như NHTM nhóm cần có lộ trình thực sớm quy định Về phương pháp cảnh báo sớm rủi ro (EWS) Trên thực tế, sử dụng kết hợp nhóm dấu hiệu nhận biết RRTD từ thông tin, liệu bên bên NHTM, ngân hàng xây dựng nên hệ thống cảnh báo sớm để nhận diện sớm RRTD Kết khảo sát từ mẫu nghiên cứu cảnh báo sớm RRTD danh mục cho vay thể Hình Nguồn: Khảo sát nhóm tác giả Hình Tỷ lệ NHTM xây dựng hệ thống cảnh báo sớm rủi ro tín dụng 54 Tạp chí Khoa học & Đào tạo Ngân hàng- Số 222- Tháng 11 2020 NGUYỄN THUỲ DƯƠNG - NGUYỄN BÍCH NGÂN Bộ phận thực Trình tự thực - Hệ thống EWS tự động chiết xuất Danh sách khách hàng cần điều tra -Phòng Khách hàng/Quản lý rủi ro thực cảnh báo sớm đột xuất - Phòng nghiệp vụ chi nhánh Trả lời câu hỏi điều tra - Hệ thống EWS Kiểm soát câu trả lời Phân loại mức độ cảnh báo khách hàng Đỏ -Phòng Khách hàng/Quản lý rủi ro Vàng Xanh Điều chỉnh cảnh báo lỗi tác nghiệp (nếu có) Kiểm sốt Phân loại mức độ cảnh báo cuối khách hàng - Hệ thống EWS Đỏ Vàng - Chi nhánh Xanh Kiểm Đề xuất biện pháp ứng xử sốt Phê duyệt -Phịng Khách hàng/Quản lý rủi ro thực với Khách hàng khách hàng thuộc diện kiểm soát đặc biệt thuộc di ện kiểm sốt đặc Có Rà sốt biện pháp ứng xử chi nhánh đề xuất Kiể m sốt Khơng - Chi nhánh/Các đơn vị liên quan hỗ trợ chi nhánh thực biện pháp ứng xử Thực hồn thành biện pháp ứng xử Kiểm Phê sốt duyệt Báo cáo đánh giá công tác cảnh báo sớm khách hàng, tình -Phịng Khách hàng/Quản lý rủi ro hình thực biện pháp ứng xử Nguồn: Phòng Quản lý RRTD NHTM thuộc mẫu nghiên cứu Hình Quy trình thực cảnh báo sớm rủi ro tín dụng tiêu biểu NHTM Việt Nam Hình quy trình cảnh báo sớm RRTD đại diện NHTM thuộc nhóm 1, xem quy trình chuẩn mực theo khuyến nghị Basel theo lý thuyết EWS Quy trình áp dụng với khách hàng nhận diện hệ thống Số 222- Tháng 11 2020- Tạp chí Khoa học & Đào tạo Ngân hàng 55 Phương pháp nhận diện rủi ro danh mục cho vay ngân hàng thương mại Việt Nam EWS ngân hàng Quy trình cảnh báo sớm RRTD bao gồm: Quy trình cảnh báo sớm thơng thường Quy trình cảnh báo sớm đột xuất, đó: - Quy trình cảnh báo sớm thơng thường quy trình áp dụng với khách hàng nhận diện định kì hàng tháng hệ thống EWS - Quy trình cảnh báo sớm đột xuất quy trình áp dụng khách hàng thuộc diện cảnh báo rủi ro đột xuất có dấu hiệu RRTD liên quan đến khách hàng trình giám sát sau tín dụng Dựa tảng cơng nghệ đại, hệ thống EWS NHTM xây dựng dựa hai lớp màng lọc thông tin Màng lọc thứ dựa hệ thống Kho liệu doanh nghiệp, Hệ thống xếp hạng tín dụng nội Hệ thống quản lý rủi ro tín dụng Kết màng lọc cho danh mục khoản cho vay cần điều tra Sau đó, màng lọc thứ hai dựa kết điều tra thông tin vi mô hoạt động kinh doanh khách hàng thông tin từ môi trường vĩ mô để đưa ba mức độ cảnh báo: Đỏ, Vàng, Xanh tương ứng với ba mức độ rủi ro: Rủi ro cao, Rủi ro, Khó khăn tạm thời Về phương pháp đánh giá chất lượng danh mục cho vay khứ Kết khảo sát tổng hợp câu hỏi số (Hình Phụ lục Khảo sát) cho thấy, phần lớn NHTM hai nhóm sử dụng phương pháp để phân tích thay đổi chất lượng danh mục cho vay khứ từ nhận diện rủi ro phát sinh từ danh mục cho vay thời điểm Bên cạnh đó, kết khảo sát cho thấy phương pháp sử dụng, Trend reports nhóm phương pháp sử dụng phổ biến NHTM nghiên cứu tính dễ thực Đối với phương pháp yêu cầu trình độ cơng nghệ phần mềm sử dụng phân tích, trình độ nhân lực thực phân tích cao phức tạp Migration analysis Vintage analysis sử dụng NHTM nhóm chưa có NHTM nhóm thực Tại NHTM nhóm này, việc sử dụng kết hợp phương pháp, mơ hình để phân tích, đánh giá chất lượng danh mục cho vay có thực theo tiểu danh mục theo phân khúc sản phẩm phân khúc địa lý 3.2 Thảo luận kết nghiên cứu Nguồn: Khảo sát nhóm tác giả Hình Tỷ lệ NHTM sử dụng phương pháp đánh giá chất lượng danh mục cho vay khứ 56 Tạp chí Khoa học & Đào tạo Ngân hàng- Số 222- Tháng 11 2020 NGUYỄN THUỲ DƯƠNG - NGUYỄN BÍCH NGÂN Kết hợp vấn chuyên gia, nhóm nghiên cứu thảo luận kết đạt được, hạn chế nguyên nhân hạn chế áp dụng phương pháp nhận diện rủi ro tín dụng sau: 3.2.1 Kết đạt Hướng tới tiệm cận chuẩn mực quản trị ngân hàng theo nguyên tắc Basel II đề xuất, NHTM Việt Nam xây dựng phương pháp luận để nhận diện rủi ro danh mục cho vay sử dụng phối hợp mơ hình đánh giá chất lượng danh mục cho vay q khứ hay xây dựng mơ hình cảnh báo sớm rủi ro Xét hiệu hệ thống cảnh báo sớm sử dụng để nhận diện rủi ro danh mục cho vay NHTM, kết vấn chuyên gia nghiên cứu cho thấy, công cụ giúp việc nhận diện rủi ro chuyển từ phương pháp định tính (phương pháp chun gia) sang dạng mơ hình định lượng có tính khách quan khoa học hơn, ngồi cịn cơng cụ thực tồn diện hệ thống NHTM nên giúp việc thực giám sát khách hàng sau cho vay nghiêm túc, chặt chẽ Bên cạnh đó, hệ thống cảnh báo sớm cịn giúp NHTM tiết kiệm thời gian, công sức cho nhân viên tín dụng, cơng cụ hiệu cho khối Quản lý rủi ro ban lãnh đạo cấp cao quản lý RRTD Với kết hệ thống đưa ra, cấp quản lý nhận diện khách hàng thuộc nhóm rủi ro theo mức độ cảnh báo cụ thể, từ đánh giá khả thời điểm chuyển nhóm khách hàng để xây dựng kế hoạch tài cân đối vốn ngân hàng Theo đánh giá chuyên gia tham gia vào khảo sát này, việc triển khai hệ thống cảnh báo sớm hiệu giúp NHTM phát sớm khả không trả nợ khách hàng trước thời điểm vỡ nợ thực tế 06 tháng Ngoài ra, phát triển tốt hệ thống cảnh báo sớm góp phần giảm thiểu khoảng 60% tổn thất, thực công cụ quản trị RRTD truyền thống mà khơng có cảnh báo sớm RRTD hiệu giảm thiểu tổn thất khoảng 20% 3.2.2 Về hạn chế nguyên nhân Việc sử dụng phương pháp nhận diện rủi ro tín dụng danh mục cho vay thơng qua đánh giá chất lượng danh mục cho vay khứ Migration analysis, Vintage analysis… hạn chế NHTM Bên cạnh đó, xét hạn chế NHTM áp dụng hệ thống cảnh báo sớm nhận diện RRTD danh mục cho vay, kết vấn chuyên gia nhóm tác giả cho thấy: Thứ nhất, số cảnh báo sớm rủi ro đưa vào mơ hình chưa bao phủ nguyên nhân gây vỡ nợ chủ yếu cho khách hàng doanh nghiệp như: Triển vọng kinh doanh, tình hình tài chính, khả tốn, tài sản đảm bảo hồ sơ tín dụng, thay đổi mặt quản lý chiến lược… Thứ hai, tính cập nhật xác hệ thống chưa cao sử dụng tiêu tính tự động, ví dụ như: tỷ lệ sử dụng hạn mức, số ngày hạn, độ biến động dịng tiền vào/ ra… Việc làm giảm tính cập nhật theo thời gian thực kết cảnh báo Thứ ba, ý nghĩa kết đầu việc áp dụng EWS dừng lại cấp độ quản lý rủi ro sau cho vay, chưa mang nhiều ý nghĩa cảnh báo sớm Số 222- Tháng 11 2020- Tạp chí Khoa học & Đào tạo Ngân hàng 57 Phương pháp nhận diện rủi ro danh mục cho vay ngân hàng thương mại Việt Nam Những hạn chế áp dụng hệ thống EWS xuất phát từ ngun nhân trình độ công nghệ phần mềm sử dụng, chất lượng tính sẵn có thơng tin từ phía khách hàng vay, nhận thức ban lãnh đạo ngân hàng chưa đề cao vai trò EWS quản lý rủi ro đơn vị Giải pháp hoàn thiện nhận diện rủi ro danh mục cho vay ngân hàng thương mại Việt Nam Trước thực trạng nêu sử dụng phương pháp nhận diện rủi ro danh mục cho vay NHTM, giải pháp nhóm tác giả đưa sau: Thứ nhất, NHTM nhóm cần có lộ trình nhanh chóng xây dựng vận dụng thực tiễn hệ thống EWS quản lý rủi ro danh mục cho vay Các NHTM tham khảo khuôn mẫu triển khai NHTM tương đồng hoàn thành vận hành hệ thống EWS thực tế, chuẩn bị điều kiện tài nhân để đáp ứng với yêu cầu vận hành hệ thống Thứ hai, hai nhóm NHTM cần hoàn thiện hệ thống EWS theo hướng đa dạng số dùng cảnh báo sớm RRTD, đặc biệt số dành cho nhóm khách hàng doanh nghiệp, đồng thời cần sử dụng nhiều số tính tốn tự động cập nhật theo tình hình tài khách hàng liên tục theo thời gian Thêm vào đó, NHTM Việt Nam bổ sung thêm số kinh tế vĩ mô số chất lượng tín dụng hệ thống NHTM để đưa cảnh báo sớm loại rủi ro hệ thống, rủi ro sau tác động tới danh mục cho vay NHTM Thứ ba, để nâng cao chất lượng nhận diện RRTD đáp ứng chuẩn mực quốc tế quản lý rủi ro, NHTM hai nhóm, đặc biệt NHTM nhóm 1, cần thúc đẩy việc sử dụng mơ hình, phương pháp thống kê theo hướng đại Migration analysis, Vintage analysis… thông qua đầu tư nguồn lực để nâng cao trình độ cơng nghệ đào tạo nhân có trình độ phân tích sử dụng phần mềm Kết luận Nhận diện rủi ro nội dung quan trọng, chí có tính định tới hiệu bước phía sau quy trình quản lý rủi ro danh mục cho vay NHTM bao gồm: xây dựng khung quản trị rủi ro, nhận diện rủi ro, đo lường rủi ro sử dụng công cụ quản lý rủi ro Trong nghiên cứu này, nhóm tác giả hệ thống hố sở lý thuyết nhóm phương pháp sử dụng nhận diện rủi ro danh mục cho vay bao gồm: phương xem tiếp trang 73 Phụ lục PHIẾU KHẢO SÁT/PHỎNG VẤN CHUYÊN GIA Về phương pháp nhận diện rủi ro danh mục cho vay ngân hàng thương mại Câu 1: Bộ phận anh/chị làm việc ngân hàng gì? - Quản lý cấp cao (Hội đồng quản trị/Ban điều hành/Ban kiểm soát) - Uỷ ban /Khối quản lý rủi ro - Bộ phận tín dụng - Bộ phận kế tốn 58 Tạp chí Khoa học & Đào tạo Ngân hàng- Số 222- Tháng 11 2020 NGUYỄN THUỲ DƯƠNG - NGUYỄN BÍCH NGÂN - Bộ phận kiểm sốt/kiểm tốn nội - Khác (Cụ thể: ) Câu 2: Chức vụ anh/chị phận làm việc gì? Câu 3: Thời gian anh/chị cơng tác vị trí tại? Câu 4: Hiện ngân hàng anh/chị theo phương pháp để nhận biết rủi ro danh mục cho vay? (Anh/chị làm rõ phương pháp này) Câu 5: Đánh giá anh/chị tính hiệu phương pháp sử dụng để nhận biết rủi ro danh mục cho vay ngân hàng anh/chị? Câu 6: Những hạn chế sử dụng phương pháp nhận biết rủi ro danh mục cho vay ngân hàng anh/chị gì? Câu 7: Theo anh/chị, hạn chế (câu 6) xuất phát từ nguyên nhân nào? Câu 8: Việc sử dụng phương pháp nhận diện rủi ro danh mục cho vay ngân hàng anh/chị gặp khó khăn gì? Câu 9: Các kiến nghị, đề xuất anh/chị để hoàn thiện phương pháp nhận diện rủi ro danh mục cho vay gì? Tài liệu tham khảo Azam, A (2016) Design of Early Warning System for Predicting Exposure to Failure Time of Banks Quarterly Journal of Applied Theories of Economics, 2(4), p119-144 Breeden, L (2004) Stress Testing 2004-2005 Retail Originations The RMA Journal, 87, p34-39 Burns, P and Stanley, A (2001) Managing Consumer Credit Risk Discussion Paper, Federal Reserve Bank of Philadelphia Available at: http://www.phil.frb.org/pcc/papers/2001/ConsumerCreditRisk_092001.pdf Centenary Bank (2014) Agricultural Credit Risk Management Training Manual Davis, P and Karim, D (2008) Comparing early warning systems for banking crises Journal of Financial Stability, (2), p89-120 Gramlich, D.; Miller, G.; Oet, M and Ong, S (2010) Early Warning Systems for Systemic Banking Risk: Critical Review and Modeling Implications Journal of Banking & Finance, 37 (11), p 4510-4533 J.P.Morgan (2016) Risk Management Tool Guide: Portfolio Quality Analysis (PQA) Toolkits and guides Available at: https://www.accion.org/risk-management-tool-guide-portfolio-quality-analysis-pqa Koyuncugil, A and Ozgulbas, N (2012) Financial early warning system model and data mining application for risk detection Expert Systems with Applications, 39 (6), p6238-6253 Ngân hàng Nhà nươc, Thông tư 13/2018/TT-NHNN ngày 18/05/2018 Nguyễn Văn Huân, Đỗ Năng Thắng (2018) Mô hình cảnh báo sớm rủi ro tín dụng khách hàng cá nhân cho ngân hàng thương mại Việt Nam Tạp chí Kinh tế & Quản trị kinh doanh, Số 06, trang 86-92 Nguyễn Thị Lan cộng (2018) Ứng dụng số phương pháp xây dựng hàm phân loại cảnh báo sớm nguy vỡ nợ ngân hàng thương mại cổ phần Việt Nam Tạp chí Khoa học Nơng nghiệp Việt Nam, Số 16(7), trang 698-706 Phạm Thị Nương (2013) Xây dựng mơ hình xếp hạng tín dụng để cảnh báo nguy chuyển nhóm nợ khách hàng doanh nghiệp Ngân hàng thương mại cổ phần Kỹ Thương Việt Nam Luận văn thạc sỹ kinh tế, Đại học Kinh tế quốc dân Qin, X and Luo, C (2014) Capital account openness and early warning system for banking crises in G20 countries Economic Modelling, 39(April), p190-194 Sahajwala, R and Bergh, P (2000) Supervisory risk assessment and early warning systems Working paper, Basel Committee on Banking Supervision, No.4, December Siarka, P (2011) Vintage analysis as a basic tool for monitoring credit risk Mathematical, 7(14), p213-228 Tiberiu, A (2006) Early warning system for the Romanian banking sector: The CAAMPL approach Annals of the University of Oradea: Economic Science, 3(1), p458-466 Zhang, A (2009) Statistical Methods in Credit Risk Modeling PhD thesis, University of Michigan Zhou, H.; Wang, J and Qiu, Y (2008) Application of the Cross Entropy Method to the Credit Risk Assessment in an Early Warning System International Symposiums on Information Processing, Moscow: p728-732 Số 222- Tháng 11 2020- Tạp chí Khoa học & Đào tạo Ngân hàng 59 PHẠM THU THỦY - VŨ THỊ KIM OANH u cầu tính chất cơng việc ngành Ngân hàng thay đổi nhanh chóng, nhân viên ngân hàng hệ phải có lực chủ động cơng việc, khả thích nghi, kỹ làm việc nhóm, kỹ giao tiếp quản trị thân tốt Bởi vậy, đổi phương pháp giảng dạy để tăng cường tính chủ động, tích cực người học việc làm cần thiết quan trọng Bài viết hệ thống hoá lý luận phương pháp giảng dạy chủ động, đánh giá thực trạng giảng dạy theo phương pháp chủ động khoa chuyên ngành HVNH, từ đề xuất giải pháp nâng cao hiệu phương pháp giảng dạy Bài viết hi vọng đóng góp phần nhỏ vào việc nâng cao chất lượng đào tạo, xây dựng nguồn nhân lực chất lượng cao cho ngành ngân hàng cho xã hội ■ Tài liệu tham khảo Bonwell, Charles C and James A Eison 1991, “Active Learning Creating Excitement in the Classroom” ASHE-ERIC Higher Education Report No Washington, D.C.: The George Washington University, School of Education and Human Development Galan-Muros, V and Davey, T., 2014, “University-Business Cooperation Can Benefit All”, [Referenced: 30 November th 2014] Available at: http://www.researchmedia.com/blog/university-business-cooperation-can- benefit-all/ Học viện Ngân hàng, “Phiếu lấy ý kiến người học giảng viên”, áp dụng năm học 2017-2018; 2018-2019, 20192020 Học viện Ngân hàng, Kết lấy ý kiến người học giảng viên năm học 2017-2018; 2018-2019, 2019-2020 Jensen, E.J & Owen, A.L (2003), “Appealing to Good Students in Introductory Economics”, Journal of Economic Education, 34(4), 299–325 Mulongo, G., 2013, “Effect of active learning teaching methodology on learner participation”, Journal of Education and Practice Osborn, A F (1953, rev 1957, 1963) “Applied imagination: Principles and procedures of creative problem-solving”, New York: Charles Scribner’s Sons Prince, M., (2004), “Does active learning work? u A review of research”, Journal of Engineering Education, 93 (3), 223-231 trang 58 pháp cảnh báo sớm rủi ro phương pháp đánh giá chất lượng danh mục cho vay khứ, phân tích thực trạng vận dụng phương pháp nhận diện rủi ro danh mục cho vay NHTM Việt Nam mẫu nghiên cứu gồm 16 NHTM chia làm hai nhóm, từ đưa giải pháp hồn thiện nhận diện rủi ro danh mục cho vay NHTM Việt Nam Trong khuôn khổ báo, nghiên cứu không tránh khỏi hạn chế chưa đánh giá hiệu thực tiễn việc vận dụng phương pháp nhận diện rủi ro danh mục cho vay nói NHTM Đây gợi mở cho nghiên cứu chủ đề ■ Số 222- Tháng 11 2020- Tạp chí Khoa học & Đào tạo Ngân hàng 73 ... tác giả tập trung giải ba mục tiêu 50 Tạp chí Khoa học & Đào tạo Ngân hàng- Số 222- Tháng 11 2020 NGUYỄN THUỲ DƯƠNG - NGUYỄN BÍCH NGÂN nghiên cứu sau: là, tổng hợp sở lý luận phương pháp sử dụng... NHTMCP Á Châu (ACB), NHTMCP Việt 52 Tạp chí Khoa học & Đào tạo Ngân hàng- Số 222- Tháng 11 2020 NGUYỄN THUỲ DƯƠNG - NGUYỄN BÍCH NGÂN Bảng So sánh phương pháp đánh giá chất lượng danh mục cho... thống cảnh báo sớm rủi ro tín dụng 54 Tạp chí Khoa học & Đào tạo Ngân hàng- Số 222- Tháng 11 2020 NGUYỄN THUỲ DƯƠNG - NGUYỄN BÍCH NGÂN Bộ phận thực Trình tự thực - Hệ thống EWS tự động chiết xuất