Đề xuất cảnh báo rủi ro tín dụng trong cho vay khách hàng doanh nghiệp của ngân hàng thương mại ở Việt Nam

Xuất phát từ tính cấp thiết của tình hình thực tế, các ngân hàng thương mại cần có một công cụ quản trị rủi ro tín dụng hữu hiệu để hạn chế rủi ro. Nhóm tác giả đã đi khảo sát, nghiên cứu và đề xuất bộ các yếu tố tác động đến khả năng trả nợ của khác hàng cá nhân và tiến hành khảo sát.
Nội dung trích xuất từ tài liệu:
Đề xuất cảnh báo rủi ro tín dụng trong cho vay khách hàng doanh nghiệp của ngân hàng thương mại ở Việt NamQUẢN TRỊ KINH DOANH ĐỀ XUẤT CẢNH BÁO RỦI RO TÍN DỤNGTRONG CHO VAY KHÁCH HÀNG DOANH NGHIỆP CỦA NGÂN HÀNG THƯƠNG MẠI Ở VIỆT NAM Đỗ Năng Thắng Đại học Thái Nguyên Email: dnthang@ictu.edu.vn Nguyễn Văn Huân Trường ĐH CNTT&TT, Đại học Thái Nguyên Email: nvhuan@ictu.edu.vn Ngày nhận: 12/03/2019 Ngày nhận lại: 26/04/2019 Ngày duyệt đăng: 14/05/2019 X uất phát từ tính cấp thiết của tình hình thực tế, các ngân hàng thương mại cần có một công cụ quản trị rủi ro tín dụng hữu hiệu để hạn chế rủi ro. Nhóm tác giả đã đi khảo sát, nghiên cứu và đề xuấtbộ các yếu tố tác động đến khả năng trả nợ của khác hàng cá nhân và tiến hành khảo sát. Đề tài sử dụngbộ dữ liệu gồm 210 mẫu quan sát. Sử dụng phần mềm SPSS làm sạch dữ liệu và chạy mô hình dựa trên hồiquy Binary logistics của Maddala xuất bản năm 1984 để tìm ra tác động của từng yếu tố riêng biệt củakhách hàng ảnh hưởng đến khả năng trả nợ của họ như thế nào. Nhóm tác giả cũng chỉ rõ thứ tự mức độảnh hưởng của từng nhân tố quyết định đến khả năng trả nợ của khách hàng cá nhân, từ đó giúp các nhàquản lý ngân hàng có cái nhìn trực quan tốt hơn để ra quyết định cho vay chính xác, hạn chế rủi ro. Từ khóa: mô hình cảnh báo, rủi ro tín dụng, mô hình logistics; yếu tố tài chính, yếu tố phi tài chính. 1. Đặt vấn đề 2. Tổng quan nghiên cứu Rủi ro tín dụng là loại rủi ro lớn nhất mà các Quản trị rủi ro tín dụng là hoạt động rất quanNgân hàng thương mại phải đối mặt, đặc biệt trong trọng được mọi ngân hàng quan tâm, hiện nay trênbối cảnh cạnh tranh khốc liệt trong lĩnh vực kinh thế giới có khá nhiều các công trình nghiên cứu liêndoanh tiền tệ như ngày nay. Có nhiều nguyên nhân quan đến mảng nghiên cứu này, trong đó tiêu biểu làdẫn đến rủi ro tín dụng, trong đó chủ yếu xuất phát Mô hình Merton (1974) có vai trò mang tính khaitừ phía khách hàng vay. Do đó việc đánh giá thông sáng trong quản trị rủi ro tín dụng, mô hình này xáctin khách hàng làm căn cứ ra quyết định tín dụng là định khả năng trả nợ của một công ty dựa trên việcrất cần thiết. Trên thế giới đã có khá nhiều công tính toán giá trị tài sản của công ty tại một thời điểmtrình nghiên cứu liên quan đến Cảnh báo rủi ro tín nào đó và so sánh nó với khoản nợ của công ty vớidụng, mỗi mô hình đều có những ưu điểm và thế giả thiết công ty có một khoản nợ duy nhất và phảimạnh riêng. Tuy nhiên mỗi mô hình chỉ tập trung trả tại một thời điểm duy nhất, đây là hạn chế củavào một khía cạnh nhất định mà chưa bao quát và mô hình Merton vì hiện nay cơ cấu nợ của các côngphần lớn chỉ tập trung, phân tích các yếu tố tài ty rất phức tạp. Để khắc phục những hạn chế của môchính. Xuất phát từ thực tế đó, bài báo đề xuất mô hình chấm điểm phụ thuộc khá nhiều vào dữ liệuhình cảnh báo rủi ro tín dụng dựa trên việc phân tích định tính, [Altman (1977)] đã cho ra đời mô hìnhcác yếu tố tài chính và phi tài chính nhằm ước tính điểm số Z. Mô hình điểm số Z tính toán khả năng trảxác suất trả và không trả được nợ vay của các khách nợ của khách hàng dựa trên số liệu lịch sử của cáchàng là các doanh nghiệp, từ đó giúp các ngân hàng yếu tố có ảnh hưởng đến khả năng trả nợ của kháchthương mại có thể giảm thiểu được rủi ro tín dụng. hàng. Mô hình điểm số Z đã sử dụng phương pháp khoa học ?Sè 131/2019 thương mại 55 QUẢN TRỊ KINH DOANHphân tích khác biệt đa nhân tố để lượng hóa xác suất Bảng 1: Quy ước biến phụ thuộc và độc lậpvỡ nợ của người vay đã khắc phục được các nhượcđiểm của mô hình định tính, do đó góp phần tích %LӃQ .êKLӋX /RҥLcực trong việc kiểm soát rủi ro tín dụng tại các Ngân 3KөWKXӝF Y 1KӏSKkQhàng thương mại. Tuy nhiên, mô hình này phụ thuộcnhiều vào cách phân loại nhóm khách hàng vay có ĈӝFOұS X /LrQWөFKRһFUӡLUҥFrủi ro và không có rủi ro. Mặt khác, mô hình đòi hỏihệ thống thông tin đầy đủ cập nhật của tất cả các Y là biến nhị phân chỉ có thể nhận một trong haikhách hàng. Yêu cầu này rất khó thực hiện trong ...