Tóm tắt luận án Hệ thống cảnh báo sớm rủi ro tín dụng tại các ngân hàng thương mại Việt Nam

Nội dung text: Tóm tắt luận án Hệ thống cảnh báo sớm rủi ro tín dụng tại các ngân hàng thương mại Việt Nam

1. BỘ GIÁO DỤC ĐÀO TẠO NGÂN HÀNG NHÀ NƢỚC VIỆT NAM HỌC VIỆN NGÂN HÀNG ĐỖ THỊ THU HÀ HỆ THỐNG CẢNH BÁO SỚM RỦI RO TÍN DỤNG TẠI CÁC NGÂN HÀNG THƢƠNG MẠI VIỆT NAM TÓM TẮT LUẬN ÁN TIẾN SĨ KINH TẾ Hà Nội, 2020
2. CÔNG TRÌNH ĐƢỢC HOÀN THÀNH TẠI HỌC VIỆN NGÂN HÀNG Ngƣời hƣớng dẫn khoa học: 1. PGS.TS. Đỗ Thị Kim Hảo 2. TS. Nguyễn Danh Lƣơng HỆ THỐNG CẢNH BÁO SỚM RỦI RO TÍN DỤNG TẠI CÁC NGÂN HÀNG THƢƠNG MẠI VIỆT NAM Phản biện 1: Phản biện 2: Phản biện 3: Luận án được bảo vệ trước Hội đồng chấm Luận án Tiến sĩ cấp học viện vào hồi giờ ngày . tháng . năm . Tại Học viện Ngân hàng
3. 1 PHẦN MỞ ĐẦU 1. TÍNH CẤP THIẾT CỦA ĐỀ TÀI R i ro t n d ng RRTD à một trong nh ng r i ro ch yếu c tác động mạnh m đến hoạt động inh do nh c Ngân hàng thư ng mại NHTM . Hẹ th ng quản tr RRTD QTRRTD c một ngân hàng th c hiện s mệnh đảm bảo cho ngân hàng uôn i m soát r i ro ở m c độ hợp m c r i ro ngân hàng c th chấp nhận ph hợp với qui m và bản chất inh do nh t n d ng c ngân hàng và đạt đu ợc ợi nhuận c o nhất. đạt được m c tiêu đ thì xây d ng một hệ th ng cảnh báo sớm RRTD c nghĩ v c ng ớn trong hâu giám sát s u cho v y. Các nghiên c u uận và th c tế cho thấy nhiều ngân hàng trên thế giới c hiệu quả hoạt động t t nhờ chú trọng c ng tác cảnh bảo sớm RRTD và xây d ng hệ th ng cảnh báo sớm RRTD hiệu quả nhằm phát hiện sớm các hoản v y có hả năng r i ro c o đ đư r biện pháp ngăn chặn và giảm thi u r i ro từ sớm. Th c trạng c ng tác QTRR t n d ng tại các NHTM Việt N m hiện n y phần ớn chỉ chú trọng đến xử RRTD mà chư c s qu n tâm đúng m c đến phòng ngừ RRTD đặc biệt à giám sát t n d ng s u hi cho v y đ phát hiện RRTD ở gi i đoạn sớm nhằm c các biện pháp phòng ngừ r i ro ph hợp hạn chế thấp nhất tổn thất t n d ng c th xảy r . Do nh ng hạn chế trong c ng tác cảnh báo sớm RRTD nên RRTD thường chỉ được phát hiện hi hoản v y đã trở thành nợ quá hạn nợ xấu hiến cho các biện pháp quản tr RRTD h ng đạt được hiệu quả như mong mu n. Nhiều NHTM còn chư xây d ng được hệ th ng cảnh báo sớm RRTD. Trong thời ỳ tái cấu trúc và nỗ c đ đạt các tiêu chuẩn n toàn theo th ng ệ qu c tế đ nâng c o hiệu quả hoạt động cũng như v thế c các NHTM Việt N m trong hu v c và trên thế giới thì viẹ c xây d ng hệ th ng cảnh báo sớm RRTD c v i trò s ng còn đ i với hoạt động c các NHTM Việt N m. Do vậy nghiên c u: “Hệ thống cảnh báo sớm RRTD tại các Ngân hàng thương mại Việt Nam” c t nh cấp thiết trên cả h cạnh uận và th c tiễn. 2. TỔNG QUAN NGHIÊN CỨU Vấn đề cảnh báo sớm RRTD tại các NHTM đã c nhiều c ng trình đề tài trong và ngoài nước dưới dạng bài nghiên c u trên tạp ch uận văn uận án theo nh ng hướng khác nhau Nghiên c u c ngân hàng Slovenia (2015), Mahen Priyanka Peiris (2016 đư r nh ng hái niệm về hệ th ng cảnh báo sớm RRTD. Trong khi Accenture (2014) McKinsey
4. 2 (2012) đồng qu n đi m về v i trò qu n trọng c hệ th ng này trong QTRRTD. Ngoài ra theo Yidan Luo (2013) và c M. Y ghini T. Zhiy n nd M. F hi (2011 thì hệ th ng cảnh báo sớm RRTD còn nhằm cung cấp nh ng hướng dẫn c th về các nguyên tắc về tổ ch c phân c ng trách nhiệm xây d ng hệ th ng chỉ tiêu cảnh báo sớm RRTD với KH v y v n Về các m hình đo ường và d báo RRTD đi n hình c mô hình phân tích phân biệt đ đo ường và d báo hả năng vỡ nợ và cảnh báo sớm RRTD đ i với KHCN đi n hình như: Awh & W ters (1974), Grablowsky (1975), Wiginton (1980), Beaver (1966), và Altman (1968) Oh son 1980 à người đầu tiên ng d ng phân t ch hồi qui ogistic Logit đ d báo r i ro và ng hẳng đ nh phư ng pháp này ưu việt h n t hạn chế h n phư ng pháp MDA. Ông đã xây d ng thành c ng m hình d báo RRTD ogit với 9 biến d báo. S u đ nhiều nghiên c u hác cũng sử d ng phư ng pháp c ng th y cho MDA như à (Zavgren 1983; Altman và Sabato 2007; Altman, Sabato và Wilson 2008). Ở Việt N m c một s nghiên c u ng d ng m hình đ nh ượng đ xếp hạng KH hoặc chấm đi m t n d ng c hách như Nguyễn Tru ờng Sinh (2009), Vu o ng Quân Hoàng ào Gi Hu ng Nguyễn Văn H u Trần Minh Ngọc và Lê Hồng Phu o ng (2006) Tuy nhiên ng d ng th c tế vào c ng tác cảnh báo sớm RRTD thì chư đầy đ và hầu hết các nghiên c u chọn m hình A m n h y m hình ogit đ xây d ng hệ th ng xếp hạng t n d ng KH nhằm đánh giá KH trước hi cho v y ch t chú trọng vào đánh giá KH s u hi cho v y đ phát hiện sớm các RRTD và đề xuất biện pháp xử ph hợp. 3. KHOẢNG TRỐNG NGHIÊN CỨU Cảnh báo sớm RRTD à một vấn đề được nhiều nhà ho học và nhà quản tr ngân hàng trên thế giới qu n tâm nghiên c u. Mặc d th c tế nhiều NHTM Việt N m cũng đã và đ ng tri n h i xây d ng và vận hành hệ th ng này tuy nhiên chư c một nghiên c u ho học nào đầy đ toàn diện về hệ th ng cảnh báo sớm RRTD ở các NHTM Việt N m. Mà các nghiên c u đã c ng b trong tại Việt N m chỉ tập trung vào c ng tác QTRRT n i chung và các giải pháp phòng ngừ và xử nợ xấu trong đ cảnh báo sớm RRTD được coi à một giải pháp qu n trọng. Mặc d vậy chư c một nghiên c u ho học nào đi sâu nghiên c u th c trạng hệ th ng cảnh báo sớm RRTD và các biện pháp đ hoàn thiện hệ th ng cảnh báo sớm RRTD tại các NHTM Việt N m. à hoảng tr ng tác giả hướng đến trong nghiên c u này.
5. 3 4. MỤC TIÊU VÀ CÂU HỎI NGHIÊN CỨU Mục tiêu tổng quát: M c tiêu tổng quát à nghiên c u uận và th c tiễn hệ th ng cảnh báo sớm RRTD tại các NHTM Việt N m nhằm đư r các giải pháp và huyến ngh đ hoàn thiện hệ th ng cảnh báo sớm RRTD tại các NHTM Việt N m Mục tiêu cụ thể: - Hệ th ng hoá c sở uận về hệ th ng cảnh báo sớm RRTD tại các NHTM - ánh giá th c trạng hệ th ng cảnh báo sớm RRTD tại các NHTM Việt N m - Ứng d ng m hình đ nh ượng trong cảnh báo sớm RRTD tại các NHTM Việt Nam - Xây d ng và đề xuất các giải pháp nhằm hoàn thiện hệ th ng cảnh báo sớm RRTD tại các NHTM Việt N m Câu hỏi nghiên cứu i Th c trạng hệ th ng cảnh báo sớm RRTD tại các NHTM Việt N m hiện n y? ii Hệ th ng cảnh báo sớm RRTD c các NHTM Việt N m đã đạt được nh ng thành c ng gì? Còn tồn tại nh ng hạn chế nào? iii Khả năng ng d ng m hình đ nh ượng trong hệ th ng cảnh báo sớm RRTD tại các NHTM Việt N m? iv Các giải pháp đ hoàn thiện hệ th ng cảnh báo sớm RRTD tại các NHTM Việt N m? 5. ĐỐI TƢỢNG VÀ PHẠM VI NGHIÊN CỨU 5.1. Đối tƣợng nghiên cứu i tượng nghiên c u c uận án à hệ th ng cảnh báo sớm RRTD tại các NHTM 5.2. Phạm vi nghiên cứu - Phạm vi h ng gi n: Hệ th ng cảnh báo sớm và c ng tác cảnh báo sớm RRTD đ i với KH v y v n tại các NHTM Việt N m - Phạm vi thời gi n: Gi i đoạn 2008-2018 6. THIẾT KẾ NGHIÊN CỨU 6.1. Khung phân tích Nghiên c u d trên c sở uận về hệ th ng cảnh báo sớm RRTD b o gồm: M c đ ch nguyên tắc c hệ th ng cảnh báo sớm RRTD; Cấu trúc hệ th ng cảnh báo sớm RRTD Quy trình xây d ng hệ th ng cảnh báo sớm RRTD và điều iện th c xây d ng và tri n h i hệ th ng cảnh báo sớm RRTD.
6. 4 Từ c sở uận nghiên c u đi phân t ch th c trạng hệ th ng cảnh báo sớm RRTD tại các NHTM Việt N m và th c hiện ng d ng m hình đ nh ượng trong cảnh báo sớm RRTD tại các NHTM Việt N m từ đ đề xuất các giải pháp và đề xuất hoàn thiện hệ th ng cảnh báo sớm RRTD tại các NHTM Việt N m Khung nghiên cứu Hệ thống cảnh báo sớm RRTD Mục đích, Quy trình xây Cấu trúc nguyên tắc dựng Điều kiện Thực trạng tại các NHTM Việt Nam Giải pháp hoàn thiện Nguồn: tác giả đề xuất 7. NHỮNG ĐÓNG GÓP MỚI CỦA LUẬN ÁN 7.1. Đóng góp về mặt lý luận Nghiên c u đã hệ th ng hoá c sở uận về hệ th ng cảnh báo sớm RRTD tại các NHTM. Th c tế nghiên c u nào hệ th ng hoá đầy đ c sở uận về hệ th ng cảnh báo sớm RRTD đ i với KH v y v n tại các NHTM. Nghiên c u này đã tổng hợp và hệ th ng hoá c sở thuyết đầy đ về hái niệm, nguyên tắc m c đ ch cấu trúc qui trình xây d ng và các điều iện tri n h i hệ th ng cảnh báo sớm tại các NHTM n i chung. 7.2. Đóng góp về mặt thực tiễn Nghiên c u đã đánh giá chi tiết về th c trạng hệ th ng cảnh báo sớm RRTD tại các NHTM Việt N m. Nghiên c u đã xây d ng m hình đ nh ượng nhằm cảnh báo sớm RRTD d trên bộ s iệu th c tế về t n d ng tại các NHTM Việt N m. Trên c sở ết
7. 5 hợp gi thuyết và th c tiễn nghiên c u đã đư r giải pháp iến ngh nhằm hoàn thiện hệ th ng cảnh báo sớm RRTD tại các NHTM Việt N m. Kết q c nghiên c u c t nh ng d ng c o trong việc xây d ng m hình cảnh báo sớm RRTD tại các NHTM Việt N m. Nghiên c u đã đề xuất bộ chỉ tiêu cảnh báo sớm RRTD với nh m KH c iên qu n c th à căn c cho các NHTM Việt N m hoàn thiện hệ th ng cảnh báo sớm RRTD đ i với đ i tượng này tại ngân hàng c mình. 7.3. Đóng góp về phƣơng pháp Nghiên c u đã sử d ng đ dạng các phư ng pháp nghiên c u như sử d ng bảng hỏi ấy iến chuyên gi và xây d ng m hình nghiên c u đ nh ượng: phân t ch phân biệt LDA và Logit. Việc thu thập s iệu tr c tiếp tại các NHTM Việt N m giúp nghiên c u c được bộ s iệu duy nhất do đ ết q c m hình à một đ ng g p mới. 8. KẾT CẤU LUẬN ÁN Ngoài phần mở đầu ết uận và tài iệu th m hảo uận án gồm 4 chư ng: Chƣơng 1: C sở uận về hệ th ng cảnh báo sớm RRTD tại Ngân hàng thư ng mại Chƣơng 2: Th c trạng hệ th ng cảnh báo sớm RRTD tại các Ngân hàng thư ng mại Việt N m Chƣơng 3: Ứng d ng m hình đ nh ượng trong hệ th ng cảnh báo sớm RRTD tại các Ngân hàng thư ng mại Việt N m Chƣơng 4: Giải pháp hoàn thiện hệ th ng cảnh báo sớm RRTD tại các Ngân hàng thư ng mại Việt N m
8. 6 CHƢƠNG 1 CƠ SỞ LÝ LUẬN VỀ HỆ THỐNG CẢNH BÁO SỚM RRTD TẠI NGÂN HÀNG THƢƠNG MẠI 1.1 Khái quát về quản trị rủi ro tín dụng và hệ thống cảnh báo sớm rủi ro tín dụng tại Ngân hàng thƣơng mại 1.1.1. Khái quát về quản trị rủi ro tín dụng Theo nghiên c u đề cuả Accenture 2014 thì m hình QTRRTD b o gồm phòng ngừ r i ro và xử r i ro Nguồn: Accenture(2014) Hình 1.1: Mô hình quản trị RRTD của các NHTM 1.1.2. Khái quát về hệ thống cảnh báo sớm rủi ro tín dụng 1.1.2.1 Khái niệm hệ thống cảnh báo sớm rủi ro tín dụng Theo đ nh nghĩ c ngân hàng S oveni 2015 hệ th ng cảnh báo sớm đ i với RRTD được hi u à: “Hệ th ng nhằm m c đ ch cảnh báo sớm s tăng ên c RRTD ngoài r hệ
9. 7 th ng cảnh báo sớm RRTD còn c m c đ ch đư r nh ng hành động hiệu quả p thời đ ch ng ại quá trình chuy n s ng trạng thái mất hả năng trả nợ c KH v y v n” 1.1.2.2 Mục đích của hệ thống cảnh báo sớm rủi ro tín dụng Thứ nhất đư r c ng c hỗ trợ trong việc phát hiện i m soát cảnh báo sớm RRTD tại NHTM. Hệ th ng này hoạt động với m c đ ch nhận dạng phát hiện sớm nợ tiềm ẩn r i ro c các KH v y v n tại NHTM Thứ hai đánh giá KH s u cấp t n d ng phân oại d nh m c KH v y đ đư r biện pháp xử p thời nhằm giảm tỷ ệ chuy n Nh m nợ c o h n. Thứ ba hệ th ng này nhằm hỗ trợ đ n v inh do nh tại các NHTM nâng c o i m soát chất ượng nợ th ng qu việc đánh giá thường xuyên và quản d nh m c KH s u cho v y như: tìm hi u phát hiện đánh giá các s iện c ảnh hưởng bất ợi đến tình hình hoạt động inh do nh c KH. Thứ tư hướng dẫn trình t th t c th c hiện trách nhiệm c các bộ phận c iên qu n trong việc nhận diện đánh giá giám sát và phân uồng xử KH c dấu hiệu chuy n nh m nợ c o h n. ồng thời hệ th ng cũng nhằm m c đ ch theo dõi cảnh báo t nh tuân th c đ n v inh do nh trong việc th c hiện i m tr s u cho v y. 1.1.2.3 Nguyên tắc hoạt động của hệ thống cảnh báo sớm RRTD i Các đ n v iên qu n phải th c hiện cập nhật đâỳ đ ch nh xác và đúng thời gi n theo quy đ nh ết quả i m tr s u cho v y vào hệ th ng cảnh báo sớm RRTD. ii Cảnh báo sớm RRTD phải đảm bảo t nh hách qu n độc ập. iii Việc cảnh báo sớm RRTD phải được tổ ch c và đánh giá đ nh ỳ theo đúng tần suất i m tr s u cho v y c KH hoặc đột xuất iv Cảnh báo sớm RRTD phải được tri n h i một cách đồng bộ th ng nhất v Các dấu hiệu bất thường đ i với KH trong quá trình cảnh báo sớm phải được phản ánh đến cấp phê duyệt t n d ng p thời
10. 8 1.2. Cấu trúc của hệ thống cảnh báo sớm rủi ro tín dụng 1.2.1 Cơ sở dữ liệu đầu vào cho hệ thống cảnh báo sớm rủi ro tín dụng Nguồn Accenture(2014) Hình 1.2: Cơ sở dữ liệu của hệ thống cảnh báo sớm của các NHTM
11. 9 1.2.2 Hệ thống chỉ tiêu và ngưỡng cảnh báo sớm rủi ro tín dụng 1.2.2.1 Hệ thống chỉ tiêu và ngưỡng cảnh báo sớm rủi ro tín dụng đối với khách hàng cá nhân Hình 1.3: Hệ thống chỉ tiêu cảnh báo sớm RRTD đối với KHCN Nguồn: Tổng hợp của tác giả 1.2.2.2 Hệ thống chỉ tiêu và ngưỡng cảnh báo sớm rủi ro tín dụng đối với khách hàng doanh nghiệp
12. 10 Hình 1.4: Hệ thống chỉ tiêu cảnh báo sớm RRTD đối với KHDN Nguồn: Tổng hợp của tác giả 1.2.3 Đo lường rủi ro tín dụng 1.2.3.1 Phương pháp định tính Phư ng pháp cảnh báo sớm RRTD phổ biến nhất à phu o ng pháp chuye n gi . ây à phu o ng pháp thu thạ p và xử nh ng đánh giá d báo bằng cách tạ p hợp và hỏi iến các chuye n gi giỏi thuọ c mọ t ĩnh v c hẹp c ho học W ng 2013; Li 2015 1.2.3.2 Phương pháp định lượng Phu o ng pháp th ng e à mọ t trong nh ng phu o ng pháp nghie n c u ch nh xác. Phu o ng pháp th ng e à mọ t quá trình b o gồm điều tr th ng e hái quát h tho ng tin còn gọi à tổng hợp th ng ê ph n t ch và d báo. y ch nh à quá trình m hình h toán học các vấn đề cần phân t ch theo m c tie u c nghie n c u. Trong th c tế t y thuọ c vào phu o ng pháp th ng e đu ợc sử d ng trong cảnh báo sớm RRTD t c th tiếp cận theo các m hình th ng ê s u: - M hình ph n t ch ph n biệt – Discriminant Analysis (DA); - M hình hồi qui Logit và Probit; - Mạng Neutr ; - Phu o ng pháp ân cận gần nhất K;
13. 11 - Phu o ng pháp giải thuật di truyền Genetic A gorithm ; - So đồ cây phân oại C ssific tion Tree An ysis . Trong đ ĩ thuật phân t ch phân biệt và hồi qui ogit à phư ng pháp được sử d ng rộng rãi nhất. 1.2.3.3 Phương pháp kết hợp 1.2.4 Đánh giá và phân loại rủi ro các khoản vay S u hi sử d ng bộ chỉ tiêu cảnh báo sớm RRTD và phư ng pháp đo ường RRTD ph hợp đ đánh giá m c độ RRTD c từng KH hệ th ng cảnh báo sớm RRTD s th c hiện phân oại KH thành các m c r i ro hác nh u thường được hiệu à x nh vàng đỏ - V ng cảnh báo x nh: KH c m c r i ro thấp - V ng cảnh báo vàng: KH c m c r i ro trung bình - Vùng cảnh báo đỏ: KH c m c r i ro c o 1.2.5 Biện pháp ứng xử đối với các khoản vay có rủi ro Trong cu n “Credit Ris M n gement” c Ken Brown 2014 đã đề xuất các giải pháp xử hoản v y c r i ro s u cảnh báo sớm RRTD à: Cho v y thêm c cấu nợ Thanh tài sản bảo đảm sử d ng c ng c phái sinh bán nợ th nh do nh nghiệp hởi iện. Mỗi một biện pháp được chọn s ph thuộc vào phân t ch tình hình th c tế c từng trường hợp như: KH c th c u vãn tình hình trả nợ h y h ng? Tình trạng dòng tiền c KH r s o? Lãnh đạo c ng ty c đ năng c h y h ng? 1.3 Quy trình xây dựng hệ thống cảnh báo sớm rủi ro tín dụng Theo nghiên c u c Accenture 2014 thì hệ th ng cảnh báo sớm RRTD c NHTM nên được xây d ng theo năm bước như s u: Nguồn: Accenture (2014) Hình 1.5: Qui trình xây dựng hệ thống cảnh báo sớm RRTD tại các NHTM 1.4 Các điều kiện để xây dựng và triển khai hệ thống cảnh báo sớm rủi ro tín dụng 1.4.1 Điều kiện về cơ sở pháp lý và tổ chức 1.4.2 Điều kiện về hệ thống công nghệ thông tin và cơ sở hạ tầng 1.4.3 Điều kiện về nguồn lực 1.5 Kinh nghiệm quốc tế về xây dựng và triển khai hệ thống cảnh báo sớm rủi ro tín dụng và bài học cho các Ngân hàng thƣơng mại Việt Nam
14. 12 1.5.1 Kinh nghiệm của các Ngân hàng thương mại Mỹ Thứ nhất Xác đ nh đúng m c đ ch và tầm qu n trọng c hệ th ng cảnh báo sớm RRTD tại các NHTM à v c ng qu n trọng. Thứ hai, Các NHTM cần thường xuyên t i ưu h và nâng cấp các hoạt động giám sát và cảnh báo sớm RRTD Thứ ba, Theo inh nghiệm c các NHTM Mỹ 6 nhân t được chi thành 3 nh m s quyết đ nh một hệ th ng giám sát và cảnh báo RRTD hiệu quả. Thứ tư, Quản KH trong d nh sách cảnh báo à vấn đề c t õi quyết đ nh hiệu quả c hệ th ng cảnh báo sớm RRTD 1.5.2 Kinh nghiệm của các Ngân hàng thương mại Séc Thứ nhất Các NHTM Séc chú trọng xây d ng một hệ th ng i m soát và cảnh báo sớm RRTD nội bộ toàn diện Thứ hai Trong quá trình xử r i ro các NHTM Séc chú trọng xây d ng chiến ược trên các phân húc KH hác nh u 1.5.3 Bài học cho các Ngân hàng thương mại Việt Nam Thứ nhất M c đ ch c hệ th ng cảnh báo sớm RRTD phải được xác đ nh đúng đ thiết ập các chỉ s cảnh báo sớm đ nh t nh và đ nh ượng th ch hợp c nguy c tăng RRTD. và xây d ng ph hợp trong hệ th ng cảnh báo sớm RRTD tại mỗi ngân hàng. Thứ hai Các chỉ tiêu cảnh báo sớm RRTD đ nh t nh và đ nh ượng cần được nghiên c u Thứ ba theo inh nghiệm c các NHTM Mỹ và Séc thì hệ th ng tổ ch c hệ th ng cảnh báo sớm RRTD và phân c ng trách nhiệm à hết s c qu n trọng trong c ng tác cảnh báo sớm RRTD. Thứ tư chọn phư ng pháp đo ường RRTD ph hợp đ áp d ng c hiệu quả trong hệ th ng cảnh báo sớm RRTD à yếu t qu n trọng quyết đ nh hiệu quả c hệ th ng cảnh báo sớm RRTD.
15. 13 CHƢƠNG 2 THỰC TRẠNG HỆ THỐNG CẢNH BÁO SỚM RỦI RO TÍN DỤNG TẠI CÁC NGÂN HÀNG THƢƠNG MẠI VIỆT NAM 2.1 Khái quát về rủi ro tín dụng và quản trị rủi ro tín dụng tại các Ngân hàng thƣơng mại Việt Nam 2.1.1 Khái quát về rủi ro tín dụng tại các Ngân hàng thương mại Việt Nam Tỷ lệ nợ xấu 5.00% 4.00% 4.08% 3.61% 3.30% 3.00% 3.25% 3.07% 2.55% 2.17% 2.46% 2.00% 2.20% 2.08% 1.99% 1.00% 0.00% 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 Tỷ lệ nợ xấu Nguồn: áo cáo thu ng nie n của Nga n hàng Nhà nu ớc qua các na m Biểu đồ 2.1: T lệ nợ ấu nội bảng Tổng du nợ của NHTM Viẹ t Nam 2.1.2 Khái quát về quản trị rủi ro tín dụng tại các Ngân hàng thương mại Việt Nam Trong nh ng năm gần đây NHNN đã b n hành nhiều qui đ nh và hướng dẫn về c ng tác quản tr RRTD c các NHTM. đáp ng yêu cầu c c quản quản nhiều NHTM Việt N m đã đầu tư mạnh m đ nâng cấp c sở ĩ thuật và chất ượng c sở d iệu, Trong dó có hai Ngân hàng là Vietinb n và Vietcomb n đã c ng b xây d ng thành c ng hệ th ng cảnh báo sớm RRTD tuy nhiên hệ th ng này chư được th c hiện tại tất cả các NHTM và m c độ th c hiện à h ng đồng đều và còn nhiều hạn chế. 2.1.3 Khái quát về hệ thống cảnh báo sớm rủi ro tín dụng tại các Ngân hàng thương mại Việt Nam T nh đến 31/12/2018 hệ th ng NHTM Việt N m c 35 NHTM gồm: 4 NHTM nhà nước 3 ngân hàng được nhà nước mu ại với giá 0 đồng và ngân hàng Agrib n ; 31 NHTM CP. Theo m c độ phát tri n c hệ th ng cảnh báo sớm RRTD đến cu i năm 2018 c th chi hệ th ng NHTM thành 3 nh m à: 1 Nh m đã c ng b hoàn thành việc xây d ng và áp d ng hệ th ng cảnh báo sớm RRTD; 2 Nh m đã hoàn thành 1 phần
16. 14 và đ ng tiếp t c tri n h i đ hoàn thiện hệ th ng này; 3 Nh m chư tri n h i hệ th ng cảnh báo sớm RRTD chi tiết ph c 04 . 2.2 Thực trạng hệ thống cảnh báo sớm rủi ro tín dụng tại các Ngân hàng thƣơng mại Việt Nam 2.2.1 Thực trạng về cấu trúc hệ thống cảnh báo sớm rủi ro tín dụng 2.2.1.1 Thực trạng về dữ liệu đầu vào của hệ thống cảnh báo sớm rủi ro tín dụng C sở d iệu được sử d ng tại các NHTM VIệt N m ch yếu à th ng tin tài ch nh và th ng tin ph tài ch nh c hách hàng v y v n rất t ngân hàng sử d ng các th ng tin vĩ m hác. Phư ng pháp thu thập th ng tin ch yếu à th c ng hoặc bán t động. 2.2.1.2 Thực trạng về hệ thống chỉ tiêu cảnh báo sớm rủi ro tín dụng Kết quả hảo sát hệ th ng chỉ tiêu sớm tại các NHTM Việt N m cho thấy: hệ th ng chỉ tiêu cảnh báo sớm RRTD đều được các NHTM chi theo nh m KH phổ biến nhất à chi theo nh m KHCN và KHDN. Tuỳ vào đặc đi m hoạt động chiến ược inh do nh và KH m c tiêu c mỗi ngân hàng mà hệ th ng chỉ tiêu cảnh báo sớm RRTD c KHDN được chi nhỏ h n theo qui m c KH. V d : ngân hàng Viettinb n c chỉ tiêu cảnh báo sớm RRTD cho KHDNL và KHDNVVN; trong hi ngân hàng VPb n ại xây d ng hệ th ng chỉ tiêu cảnh báo cho KHDNL KHDNVVN KHDN siêu nhỏ; Pvcomb n ại chỉ c bộ chỉ tiêu cảnh báo sớm RRTD chung cho các oại KHDN. Các NHTM Việt N m mới ch trọng vào xây d ng hệ th ng chỉ tiêu cảnh báo sớm RRTD với các KH các hoản v y riêng ẻ chư c hệ th ng chỉ tiêu cảnh báo sớm RRTD với nh m KH iên qu n Ngoài r đ i với nh ng KH thuộc từng ngành inh do nh hác nh u cũng cần c nh ng chỉ tiêu cảnh báo riêng đặc biệt à nh ng KH đặc th 2.2.1.3. Thực trạng về phương pháp đo lư ng rủi ro tín dụng ến thời đi m hiện tại theo ết quả hảo sát đã c h i ngân hàng c ng b hoàn thành hệ th ng cảnh báo sớm RRTD à Vietinb n và Vietcomb n . Kết quả hảo sát cho thấy h i ngân hàng này sử d ng phư ng pháp đo ưởng RRTD theo phư ng pháp ết hợp cả đ nh t nh và đ nh ượng. còn ại s các NHTM đều đã và đ ng xây d ng hệ th ng xếp hạng t n d ng nội bộ àm c sở cho việc phân oại KH cũng như đánh giá RRTD. Hệ th ng xếp hạng t n d ng nội bộ được xem à một trong nh ng căn c c bản nhất đ ngân hàng t nh toán các
17. 15 thước đo r i ro PD LGD cho từng đ i tượng KH từ đ t nh toán các th ng s EL UL và V R t n d ng. Tuy nhiên đ s các NHTM cũng mới chỉ bước đầu ng d ng hệ th ng xếp hạng t n d ng nội bộ đ phân oại và r quyết đ nh t n d ng với KH v y v n ch chư h i thác hệ th ng này đ ượng h r i ro. 2.2.1.4 Thực trạng về triển khai hệ thống cảnh báo sớm RRTD tại các NHTM Việt Nam Kết quả hảo sát được th c hiện trên 392 cán bộ quản tr RRTD tại các NHTM Việt N m về đánh giá hệ th ng cảnh báo sớm RRTD tại ngân hàng mình đ ng c ng tác như s u: Bảng 2.10: Điểm trung bình về đánh giá về hệ thống cảnh báo sớm RRTD N Mean ĐÁNH GIÁ VỀ HỆ THỐNG CẢNH BÁO SỚM RRTD TẠI NGÂN HÀNG (Mẫu) (Điểm TB) (Min 1 - Max 5) CauII.7 T nh hợp c việc áp d ng hệ th ng cảnh báo sớm RRTD 392 3.10 CauII.8 S cần thiết c việc áp d ng hệ th ng cảnh báo sớm RRTD 392 3.82 CauII.9 Anh/Ch c nghĩ các phư ng pháp đo ường r i ro tại Ngân hàng c 392 3.54 Anh/ch s th y đổi trong vòng 02 năm tới? Nguồn: Kết quả khảo sát của tác giả Bảng 2.11: Điểm trung bình tính tuân thủ, minh bạch khi triển khai hệ thống cảnh báo sớm RRTD TÍNH TUÂN THỦ, MINH BẠCH KHITHỰC HIỆN CẢNH BÁO SỚM RRTD N Mean (Min 1 - Max 5) (Mẫu) (Điểm TB) CauIV.14 Th c hiện theo cảnh báo sớm RRTD ngân hàng phải th c hiện thêm 392 3.47 nhiều báo cáo/ nhiều chỉ s h n cho NHNN. CauIV.15 Tất cả th ng tin đầu vào hệ th ng cảnh báo sớm RRTD đều c sẵn trên hệ 392 3.45 th ng th ng tin KH CauIV.16 Khi quá thời hạn nộp báo cáo NHNN s nhắc nhở hoặc xử phạt 392 3.52 CauIV.17 NHNN đ nh ỳ tổ ch c các ớp tập huấn nghiệp v về cảnh báo sớm 392 3.50 RRTD tới Ngân hàng c Anh/Ch . Nguồn: Kết quả khảo sát của tác giả
18. 16 Bảng 2.12: Điểm trung bình mức độ tuân thủ và đầy đủ trách nhiệm của các đơn vị có liên quan thực hiện hệ thống cảnh báo sớm RRTD tại các NHTM Việt Nam TÍNH TUÂN THỦ, MINH BẠCH KHI THỰC HIỆN CẢNH BÁO SỚM RRTD N Mean (Min 1 - Max 5) (Mẫu) (Điểm TB) CauIV.18a Anh/ch đánh giá m c độ tuân th đầy đ trách nhiệm c phòng 392 3.65 giám sát t n d ng. CauIV.18b Anh/ch đánh giá m c độ tuân th đầy đ trách nhiệm c đ n v 392 3.42 kinh doanh. CauIV.18c Anh/ch đánh giá m c độ tuân th đầy đ trách nhiệm c trung tâm 392 3.84 quản thu hồi nợ phòng cấu trúc nợ. CauIV.18d Anh/ch đánh giá m c độ tuân th đầy đ trách nhiệm c h i c ng 392 3.55 nghệ th ng tin. Nguồn: Kết quả khảo sát của tác giả 2.2.1.5 Thực trạng biện pháp ứng xử đối với các khoản vay trong danh sách cảnh báo sớm Trong quá trình nghiên c u quy chế nội bộ c một s NHTM Việt N m về hệ th ng cảnh báo sớm RRTD nghiên c u sinh nhận thấy trong th c tế các NHTM Việt N m đ ng áp d ng một s biện pháp c bản đ i với KH trong d nh sách cảnh báo r i ro như s u: (i) Chuyển thu hồi nợ trước hạn (ii) Ngừng giải ngân, tiến hành thu hồi nợ khi đến hạn (iii) Giữ nguyên hạn mức tín dụng trong 6 tháng, sau đó đánh giá lại (iv) Cấu trúc nợ sớm (v) Các biện pháp quản lý bổ sung đối với KH có dấu hiệu cảnh báo sớm RRTD
19. 17 2.2.2 Thực trạng về điều kiện xây dựng và triển khai hệ thống cảnh báo sớm RRTD Bảng 2.13: Điểm trung bình về các điều kiện thuận lợi khi triển khai hệ thống cảnh báo sớm RRTD CÁC ĐIỀU KIỆN THUẬN LỢI KHI TRIỂN KHAI HỆ N Mean THỐNG CẢNH BÁO SỚM RRTD (Mẫu) (Điểm (Min 1 - Max 5) TB) CauIII.11.a Khung pháp lý rõ ràng từ Ch nh ph tới 392 3.42 các Bộ CauIII.11.b ược s hỗ trợ từ NHNN và các tổ ch c 392 3.54 qu c tế CauIII.11.c ược s ng hộ từ cổ đ ng/ Hội đồng 392 3.52 quản tr CauIII.11.d Chi ph đầu tư tại thời đi m hiện tại thấp 392 3.45 Nguồn: Kết quả khảo sát của tác giả Bảng 2.14: Điểm trung bình lợi ích của ngân hàng khi triển khai hệ thống cảnh báo sớm RRTD CÁC LỢI ÍCH NGÂN HÀNG NHẬN ĐƢỢC KHI XÂY N Mean DỰNG HỆ THỐNG CẢNH BÁO SỚM RRTD (Mẫu (Điể (Min 1 - Max 5) ) m TB) CauIII.19.a ảm bảo n toàn v n trước r i ro 392 3.70 CauIII.19.b Tăng ợi nhuận 392 3.5 CauIII.19.c Hệ th ng xếp hạng và đ nh giá hiệu quả h n 392 3.75 CauIII.19.d Nâng c o d nh tiếng qu đ tăng s c cạnh tr nh 392 3.44 CauIII.19.e Hội nhập theo tiêu chuẩn qu c tế 392 3.72 Nguồn: Kết quả khảo sát của tác giả Bảng 2.15: Điểm trung bình các điều kiện bất lợi khi triển khai hệ thống cảnh báo sớm RRTD CÁC ĐIỀU KIỆN BẤT LỢI KHI TRIỂN KHAI HỆ THỐNG N Mean CẢNH BÁO SỚM RRTD (Mẫu (Điể (Min 1 - Max 5) ) m TB) CauIII.13.a Chi ph đầu tư b n đầu và chi ph vận hành c o. 392 3.46 CauIII.13.b Thiếu d iệu ch sử cho các phư ng pháp đo ường 392 3.73 r i ro. CauIII.13.c Thiếu các tổ ch c xếp hạng t n d ng chuyên nghiệp đ 392 3.44 th m chiếu ết quả. CauIII.13.d Thiếu nhân s m hi u đ xây d ng và vận hành 392 3.58 Basel II. CauIII.13.e Thiếu nguồn v n inh do nh do các tỷ ệ tr ch ập d 392 3.47 phòng cao. CauIII.13.f Giảm s c cạnh tr nh/ Giảm ợi nhuận. 392 3.72 Nguồn: Kết quả khảo sát của tác giả 2.3 Đánh giá chung về hệ thống cảnh báo sớm RRTD tại các NHTM Việt Nam 2.3.1. Kết quả đạt đƣợc Thứ nhất, Phần lớn các NHTM Việt N m đề đã nhận th c được tầm quan trọng c a
20. 18 c ng tác ượng hoá RRTD và cảnh báo sớm RRTD Thứ hai, Các NHTM hiện n y cũng đã c nhiều c gắng trong ng d ng công nghệ Thứ ba, một s NHTM đã xây d ng bộ chỉ tiêu cảnh báo sớm há c ng phu đầy đ và được đánh giá à c m c độ phù hợp nhất đ nh với từng đ i tượng và phân khúc KH m c tiêu c a ngân hàng mình. Thứ tư, một s NHTM xây d ng được qui trình cảnh báo sớm chi tiết cho từng đ i tượng KH 2.3.2. Những hạn chế và nguyên nhân của hạn chế Thứ nhất, Phư ng pháp cảnh báo sớm RRTD c a các NHTM Việt Nam ch yếu là đ nh tính nhiều h n đ nh ượng. Thứ hai, Ch c năng àm cảnh báo sớm theo đúng bản chất c a nó thì các NHTM Việt Nam hầu như đều chư àm được. Hệ th ng cảnh báo sớm RRTD thường chỉ đư r danh sách KH cảnh báo s u hi KH đã nhảy nhóm nợ (chậm trả g c ãi mà chư phát hiện r được các dấu hiệu cảnh báo sớm RRTD đ có biện pháp phòng ngừa Thứ ba, Hầu hết các hệ th ng cảnh báo sớm RRTD c a các NHTM Việt N m đều d trên các tư vấn c chuyên gi nước ngoài Thứ tư, Bộ chỉ tiêu cảnh báo sớm c a các NHTM hầu như h ng hác nh u nhiều, ch ng tỏ các NHTM chư xác đ nh rõ phân khúc KH m c tiêu và khẩu v r i ro c a ngân hàng mình so với các NHTM khác. Thứ năm, i với các NHTM đã th c hiện xây d ng xong hệ th ng cảnh báo sớm thì vấn đề cập nhật th ng tin thường xuyên lại đ ng b bỏ ngỏ
21. 19 CHƢƠNG 3 ỨNG DỤNG MÔ HÌNH ĐỊNH LƢỢNG VÀO HỆ THỐNG CẢNH BÁO SỚM RRTD TẠI CÁC NGÂN HÀNG THƢƠNG MẠI VIỆT NAM 3.1 Ứng dụng mô hình định lƣợng vào hệ thống cảnh báo sớm RRTD với KHCN tại các NHTM Việt Nam 3.1.1 Phương pháp luận mô hình 3.1.1.1 Mô hình và giả thuyết nghiên cứu 3.1.1.2 Thu thập dữ liệu 3.1.2 Kết qủa mô hình 3.1.2.1 Thống kê mô tả 3.1.2.2 Kiểm định phân phối chuẩn, phân tích ma trận tương quan giữa các biến độc lập 3.1.2.3 Kết quả hàm phân biệt Bảng 3.10: Các hệ số hàm phân biệt Canonical Function 1 Log giá tr hoản v y 1.106 Log s người ph thuộc 3.028 Log tiền ư ng -2.091 Log s năm àm c ng việc hiện tại 5.392 (Constant) -12.999 Unstandardized Coefficients Nguồn: Tính toán của tác giả Do đ m hình phân biệt được xây d ng như s u: Zi = -12.999 + 1.106*X5 + 3.028*X4 – 2.091*X3 + 5.392*X2 Bảng 3.11: Trọng tâm nhóm Centroids Function Khả năng trả nợ 1 Xấu -1.380 T t .671 Unstandardized canonical discriminant functions evaluated at group means Nguồn: Tính toán của tác giả Trọng tâm nh m à giá tr trung bình c các giá tr Z được t nh theo m hình ước t nh c th sử d ng đ đánh giá v tr d iến c KH t n d ng tiêu d ng Uddin 2013 . Như c th thấy trong bảng 10 trọng tâm c người v y h ng t t à -1.380 và trọng tâm
22. 20 c nh m th ng thường à 0 671. Do đ nếu giá tr Z ước t nh c KH à âm thì trạng thái mong đợi c KH này à mất hả năng th nh toán vì giá tr centroid à âm đ i với nh m vỡ nợ và nếu giá tr ước t nh c trường hợp à dư ng thì v tr mong đợi c KH à t t vì giá tr trung tâm à dư ng đ i với nh m c hả năng th nh toán. Bảng 3.12: Phân loại kết quả a,c Khả năng trả nợ Predicted Group Membership 0 1 Total Original Count Xấu 92 21 113 T t 51 225 276 Ngoại ệ 0 11 11 % Xấu 81.3 18.8 100.0 T t 18.5 81.5 100.0 Ngoại ệ .0 100.0 100.0 Cross-validatedb Count Xấu 92 21 113 T t 51 225 276 % Not good 81.3 18.8 100.0 Good 18.5 81.5 100.0 a. 81.5% of original grouped cases correctly classified. b. Cross validation is done only for those cases in the analysis. In cross validation, each case is classified by the functions derived from all cases other than that case. c. 81.5% of cross-validated grouped cases correctly classified. Nguồn: Tính toán của tác giả M trận phân oại c mẫu b n đầu bảng 2.12 cho thấy 81 5% trường hợp được m hình d đoán ch nh xác. 3.2 Ứng dụng mô hình định lƣợng vào hệ thống cảnh báo sớm rủi ro tín dụng với khách hàng doanh nghiệp tại các Ngân hàng thƣơng mại Việt Nam 3.2.1 Phương pháp luận mô hình 3.2.1.1 Mô hình và giả thuyết nghiên cứu 3.2.1.2. Thu thập dữ liệu 3.2.2 Kết quả mô hình 3.2.2.1 Thống kê mô tả 3.2.2.2 Kiểm tra đa cộng tuyến 3.2.2.3 Hồi qui Logistic đa biến
23. 21 Bảng 3.24: Kết quả mô hình hồi qui Variables in the Equation B S.E. Wald Df Sig. Exp(B) 90% C.I.for EXP(B) Lower Upper X1 -1,675 ,567 8,733 1 ,003 ,187 ,074 ,476 X2 -5,077 2,258 5,058 1 ,025 ,006 ,000 ,256 X3 -6,245 2,829 4,873 1 ,027 ,002 ,000 ,204 X4 -5,691 3,525 2,607 1 ,106 ,003 ,000 1,113 X5 -,264 ,224 1,386 1 ,239 ,768 ,532 1,110 X6 -4,119 1,721 5,730 1 ,017 ,016 ,001 ,276 11993226742 X7 25,725 6,869 14,028 1 ,000 148721688766,163 1844219,340 987974,000 X8 -,389 ,677 ,331 1 ,565 ,677 ,223 2,063 Step 1a X9 -,363 ,759 ,228 1 ,633 ,696 ,200 2,427 X10 -,599 ,122 24,288 1 ,000 ,549 ,450 ,671 X11 ,716 ,685 1,092 1 ,296 2,046 ,663 6,313 X12 -6,367 1,918 11,024 1 ,001 ,002 ,000 ,040 27623940690 X13 25,410 6,167 16,975 1 ,000 108540716705,858 4264810,483 22356,000 X14 -30,090 7,714 15,217 1 ,000 ,000 ,000 ,000 Cons 5981440955588875, 36,327 20,431 3,162 1 ,075 tant 000 a. Variable(s) entered on step 1: X1, X2, X3, X4, X5, X6, X7, X8, X9, X10, X11, X12, X13, X14. Nguồn: Tính toán của tác giả Với ết quả như trên thế vào phư ng trình hồi quy ogistic t c : log = -1,675*X1 – 5,077*X2 – 6,245*X3 – 4,119*X6 + 25,725*X7 – 0,599*X10 – 6,367*X12 + 25,410*X13 – 30,090*X14 + 36,327 Từ đ t t nh được xác xuất p như s u : – – – – – – P= – – – – – –
24. 22 Hình 3.1: Đồ thị phân phối ác suất trả nợ Từ đồ th phân ph i tác giả nhận thấy các giá tr Pi phân ph i h ng đồng đều do đ tác giả h ng xây d ng bảng xếp hạng RRTD theo hả năng trả nợ c hoảng cách đều nh u mà đề xuất bảng phân oại ph hợp với t nh chất phân ph i như s u: Bảng 3.25: Đề xuất mức cảnh báo RRTD Pi Phân oại ề xuất m c cảnh báo sớm RRTD 0,95 - 1 AAA M c r i ro thấp 0,9-0,95 AA 0,8-0,9 A 0,7-0,8 BBB M c r i ro trung bình 0,6-0,7 BB 0,4-0,6 B 0,2-0,4 CCC M c r i ro c o 0,1-0,2 CC 0,05-0,1 C 0,00-0,05 D Mất hả năng th nh toán Nguồn: Đề xuất của tác giả
25. 23 CHƢƠNG 4 GIẢI PHÁP HOÀN THIỆN HỆ THỐNG CẢNH BÁO SỚM RỦI RO TÍN DỤNG TẠI CÁC NGÂN HÀNG THƢƠNG MẠI VIỆT NAM 4.1 Định hƣớng về quản trị rủi ro tín dụng và cảnh báo sớm rủi ro tín dụng tại các Ngân hàng thƣơng mại Việt Nam 4.1.1 Bối cảnh trong nước và quốc tế tác động tới quản trị rủi ro tín dụng và cảnh báo sớm rủi ro tín dụng tại các Ngân hàng thương mại Việt Nam 4.1.1.1 ối cảnh quốc tế 4.1.1.1 ối cảnh trong nước 4.1.2 Định hướng về quản trị rủi ro tín dụng và cảnh báo sớm rủi ro tín dụng tại các Ngân hàng thương mại Việt Nam 4.2 Giải pháp hoàn thiện hệ thống cảnh báo sớm rủi ro tín dụng tại các Ngân hàng thƣơng mại Việt Nam 4.2.1 Nhóm giải pháp về hoàn thiện cấu trúc hệ thống cảnh báo sớm rủi ro tín dụng 4.2.1.1. Hoàn thiện cơ sở dữ liệu đầu vào cho hệ thống cảnh báo sớm rủi ro tín dụng Các NHTM Việt N m cần hoàn thiện hệ th ng xếp hạng t n d ng nội bộ và hệ th ng chỉ tiêu cảnh báo sớm RRTD. cần bổ sung thêm c sở d iệu iên qu n đến các yếu t vĩ m như GDP Lạm phát vào c sở d iệu đầu vào c hệ th ng cảnh báo sớm RRTD. th c hiện t t điều này thì hệ th ng c sở d iệu c hệ th ng cảnh báo sớm RRTD cần được iên ết với hệ th ng c sở d iệu vĩ m qu c gi đ cập nhật thường xuyên và iên t c các th y đổi mới nhất c các yếu t vĩ m . C bộ phận ọc d iệu và phân t ch d iệu đ đáp ng các yêu cầu về t nh đầy đ t nh ch nh xác và tin cậy c nguồn d iệu. Các NHTM Việt N m cần từng bước t động hoá việc thu thập và cập nhật d iệu đầu vào c hệ th ng cảnh báo sớm RRTD. 4.2.1.2. Hoàn thiện hệ thống chỉ tiêu cảnh báo sớm sớm rủi ro tín dụng Hệ th ng chỉ tiêu cảnh báo sớm RRTD cho từng nh m KH từng phân húc KH cần được các NHTM tiếp t c xây d ng và hoàn thiện. Các chỉ s cảnh báo sớm r i ro cần b o ph được các nguyên nhân gây r vỡ nợ ch yếu cho KHDN Bên cạnh nh ng chỉ tiêu cảnh báo sớm RRTD riêng ẻ cho từng nh m KH các NHTM cũng cần xây d ng bộ chỉ tiêu cảnh báo sớm RRTD cho nh m KH c iên qu n
26. 24 Hình 4.1: Hệ thống chỉ tiêu cảnh báo sớm RRTD đối với KHCN Nguồn: Đề xuất của tác giả 4.2.1.3 Hoàn thiện phương pháp đo lư ng sớm rủi ro tín dụng 4.2.2 Nhóm giải pháp về hoàn thiện các điều kiện 4.2.2.1. Hoàn thiện điều kiện pháp lý và cơ cấu tổ chức Cần xây d ng và b n hành các qui đ nh c th về xây d ng hệ th ng cảnh báo sớm RRTD. Văn bản hoá các qui đ nh qui chế qui trình hướng dẫn tri n h i c th đến các bộ phận c iên qu n đ th c hiện đồng bộ hiệu quả c ng tác cảnh báo sớm RRTD Các NHTM cần nh nh ch ng xây iện toàn c cấu tổ ch c trong hoạt động quản tr r i ro trong inh do nh ngân hàng n i riêng và quản tr RRTD n i chung. Cần thiết phải c bộ phận chuyên trách về cảnh báo sớm RRTD trong c cấu tổ ch c c bộ phận quản tr RRTD 4.2.2.2. Hoàn thiện hệ thống thông tin và cơ sở hạ tầng
27. 25 Hình 4.2: Hệ thống phân quyền trên phần mềm cảnh báo sớm RRTD Nguồn: Đề xuất của tác giả Tăng cường ph i hợp th ng tin gi các ngân hàng và sử d ng các sản phẩm cảnh báo sớm c CIC 4.2.2.3. Hoàn thiện điều kiện nguồn nhân lực Các NHTM Việt N m cần chú trọng bồi dưỡng và nâng c o trình nguồn nhân c đ c th ch động th c hiện được việc xây d ng và tri n h i hệ th ng cảnh báo sớm RRTD ph hợp với ngân hàng c mình. Xây d ng hiệu quả hệ th ng quản tr nguồn nhân c chất ượng c o 4.3. Một số kiến nghị với Ngân hàng nhà nƣớc và các cơ quan quản lý
28. 26 CÁC CÔNG TRÌNH KHOA HỌC CỦA TÁC GIẢ Đ CÔNG BỐ LIÊN QUAN ĐẾN ĐỀ TÀI LUẬN ÁN 1. ỗ Th Thu Hà & Nguyễn Th Minh Nguyệt 2013 „Khả năng xử nợ xấu c các Ngân hàng thư ng mại Việt N m hiện n y‟ Tạp ch quản inh tế s 52 tr ng 70-80 2. ỗ Th Thu Hà & Phạm Thu Thuỷ 2013 „Xây d ng m hình đo ường RRTD theo phư ng pháp th ng ê tại các NHTM Việt N m‟, Tạp chí Khoa học & Đào tạo Ngân hàng,s 135 tr ng 46-53. 3. ỗ Th Thu Hà & Nguyễn Th Quỳnh Hư ng 2013 „V i trò c i m toán nội bộ trong quản r i ro‟ Tạp ch ho học i m toán S 69 Tr ng 38-47 4. ỗ Th Thu Hà & Nguyễn Th Quỳnh Hư ng 2013 „R i ro đạo đ c- Vấn đề cần giải quyết trong hệ th ng Ngân hàng thư ng mại Việt N m‟ Tạp ch ho học i m toán S 72 Tr ng 29-31 5. ỗ Th Thu Hà Nguyễn Thuỳ Dư ng & Nguyễn B ch Ngọc 2017 „The application of Discriminant in Managing Credit Risk for Consumer Loan in Vietnamese Comercial Bank‟, Asian Social Science tập 13 quy n 2 tr ng 176-187 6. ỗ Th Thu Hà 2019 Cảnh báo sớm r i ro t n d ng đ i với việc cấp t n d ng cho hách hàng và người c iên qu n c các ngân hàng thư ng mại Việt N m Tạp chí Khoa học & Đào tạo Ngân hàng s 208 tr ng 24-32 7. ỗ Th Thu Hà Nguyễn Thuỳ Dư ng & Nguyễn B ch Ngọc 2019 „Early Warning System for Credit Risk by statistic method for Consumer Loans in Vietnamese Commercial Banks‟ Hội thảo qu c tế ần th nhất về Ngân hàng tài ch nh,trang 296-398 8. T Ngọc Hưng & các cộng s 2014 „Thúc đẩy tăng trưởng t n d ng trong b i cảnh suy thoái inh tế‟ đề tài nghiên c u ho học hợp tác gi Học viện Ngân hàng và Ngân hàng thư ng mại cổ phần ầu tư và Phát tri n Việt N m