ĐÓNG GÓP MỚI CỦA LUẬN ÁN TIẾN SĨ
Đề tài luận án: Quản lý rủi ro danh mục cho vay tại các ngân hàng thương mại Việt Nam
Chuyên ngành: Tài chính – Ngân hàng Mã số: 9340201
Nghiên cứu sinh: Nguyễn Bích Ngân
Người hướng dẫn khoa học 1: PGS. TS. Nguyễn Thuỳ Dương
Người hướng dẫn khoa học 2: TS. Nguyễn Tiến Đông
Đơn vị: Học viện Ngân hàng
Trên cơ sở kế thừa các nghiên cứu trong và ngoài nước hiện có về quản lý rủi ro danh mục cho vay, luận án có những đóng góp mới cả về lý luận và thực tiễn như sau:
Thứ nhất, trong nội dung cơ sở lý luận về quản lý rủi ro danh mục cho vay tại NHTM, luận án đã hệ thống hoá được các nhóm phương pháp và công cụ nhằm nhận diện, đo lường và sử dụng để quản lý rủi ro danh mục cho vay. Các nhóm phương pháp và công cụ này được luận án luận giải chi tiết về cơ sở phân nhóm, các hạn chế và điều kiện áp dụng tại NHTM. Đây là căn cứ cho các NHTM Việt Nam có thể đưa ra lựa chọn phù hợp về mặt phương pháp luận để áp dụng tại thực tế hoạt động của mình. Cụ thể:
(i) Về nhận diện rủi ro danh mục cho vay, có hai nhóm phương pháp bao gồm: phương pháp báo cáo tín dụng và cảnh báo sớm rủi ro tín dụng; và nhóm các phương pháp đánh giá chất lượng danh mục cho vay trong quá khứ, như phương pháp phân tích xu hướng (Trend report), phân tích dịch chuyển (Migration analysis), phân tích Vintage (Vintage analysis).
(ii) Về đo lường rủi ro danh mục cho vay, luận án đã tổng hợp cơ sở lý thuyết về bốn phương pháp bao gồm: phương pháp các chỉ số rủi ro (KRIs), phương pháp tiêu chuẩn của Basel II (SA), phương pháp dựa theo xếp hạng tín dụng nội bộ của Basel II (FIRB, AIRB) và các phương pháp dự báo chất lượng danh mục cho vay trong tương lai như Credit Metrics, PortfolioManager của KMV, CreditRisk+ và CreditPortfolio View.
(iii) Về các công cụ được sử dụng để quản lý rủi ro danh mục cho vay, dựa theo quan điểm về quản lý rủi ro tín dụng, có hai nhóm công cụ là: nhóm các công cụ truyền thống và nhóm các công cụ hiện đại.
Thứ hai, luận án đã nghiên cứu quản lý rủi ro danh mục cho vay trên bốn nội dung: cơ cấu tổ chức quản lý rủi ro, nhận diện rủi ro, đo lường rủi ro và sử dụng các công cụ quản lý rủi ro tại các NHTM Nhật Bản, ngân hàng phát triển KDB-Hàn Quốc, ngân hàng Bangkok Bank-Thái Lan và ngân hàng Citibank-Hoa Kì, từ đó rút ra những kinh nghiệm mấu chốt cho các NHTM Việt Nam như sau:
Một là, ngân hàng Bangkok Bank-Thái Lan đã mạnh dạn vận dụng mô hình dạng chuyển đổi trong xây dựng cơ cấu tổ chức quản lý rủi ro danh mục cho vay, mô hình được đánh giá là phù hợp đối với các quốc gia đang phát triển như Việt Nam.
Hai là, điểm quan trọng về nhận diện rủi ro danh mục cho vay tại các NHTM Nhật Bản là nhấn mạnh vai trò của các chỉ số kinh tế vĩ mô trong xây dựng các mô hình nhận diện sớm rủi ro tín dụng, đây là kinh nghiệm có giá trị đối với các NHTM Việt Nam.
Ba là, tại ngân hàng phát triển KDB-Hàn Quốc, lộ trình sáu giai đoạn để đo lường rủi ro danh mục cho vay được xem là thích hợp với thực tiễn tại Việt Nam trong bối cảnh các NHTM đang hướng tới áp dụng các chuẩn mực quốc tế về quản lý rủi ro tín dụng.
Bốn là, ngân hàng Citibank-Hoa Kì đưa ra gợi ý cho các NHTM Việt Nam về bày công cụ đã được ngân hàng này áp dụng đồng thời trong quản lý rủi ro danh mục cho vay, trong đó những công cụ có tính đột phá như: chứng khoán hoá các khoản vay; thiết lập giới hạn an toàn; quản lý rủi ro với từng khoản vay trong danh mục thông qua nhấn mạnh vai trò của hệ số tín nhiệm…
Thứ ba, luận án sử dụng phương pháp khảo sát và phỏng vấn chuyên gia để đánh giá thực trạng quản lý rủi ro danh mục cho vay tại các NHTM Việt Nam theo hai nhóm ngân hàng: nhóm 1 gồm 9 NHTM đã thực hiện thí điểm các chuẩn mực quản trị ngân hàng theo Basel II, nhóm 2 gồm 7 trong số các NHTM còn lại không thuộc nhóm 1 và được lựa chọn ngẫu nhiên. Từ đó, luận án đưa ra so sánh giữa hai nhóm ngân hàng trên về việc thực hiện các nội dung: cơ cấu tổ chức quản lý rủi ro, nhận diện rủi ro, đo lường rủi ro và sử dụng các công cụ quản lý rủi ro danh mục cho vay. Qua đây có thể thấy, các NHTM nhóm 1 đã thực hiện tốt hơn so với các NHTM nhóm 2 về hầu hết các nội dung trên, tuy vậy ở cả hai nhóm ngân hàng vẫn còn những hạn chế: một là, trong áp dụng các phương pháp đánh giá chất lượng danh mục cho vay trong quá khứ nhằm nhận diện rủi ro trên danh mục; hai là, trong áp dụng các phương pháp dự báo chất lượng danh mục cho vay trong tương lai để đo lường mức độ rủi ro của danh mục; ba là, trong áp dụng nhóm công cụ hiện đại để quản lý rủi ro danh mục cho vay như các sản phẩm phái sinh tín dụng.
Thứ tư, luận án đã thực hiện mô phỏng đo lường rủi ro danh mục cho vay của NHTM bằng hai phương pháp: phương pháp dựa theo xếp hạng tín dụng nội bộ cơ bản (FIRB) theo khuyến nghị của Basel II và phương pháp Credit Metrics. Từ mô hình mô phỏng, luận án đã làm rõ các dữ liệu đầu vào cần có và các bước thực hiện của từng phương pháp. Cụ thể, phương pháp FIRB theo Basel II yêu cầu thực hiện qua 3 bước và nhất thiết cần có các dữ liệu về PD, EAD, LGD của từng khoản vay và hệ số tương quan giữa các khoản vay trong danh mục. Với phương pháp Credit Metrics, mức độ rủi ro danh mục cho vay được đo lường qua 8 bước và dữ liệu cần có bao gồm: thông tin về từng khoản vay (giá trị dư nợ, hạng tín dụng, lãi suất cho vay, kì hạn), lãi suất chiết khấu theo hạng tín dụng, thống kê về số lượng khách hàng chuyển hạng tín dụng qua thời gian, tác động của yếu tố ngành tới khách hàng vay thuộc ngành đó và hệ số tương quan giữa các chỉ số ngành của các khoản vay trong danh mục. Từ những gợi ý qua hai mô phỏng tại luận án, NHTM có thể căn cứ để vận dụng phù hợp với thực tế hoạt động của mình.
Thứ năm, luận án đã đề xuất hệ thống các giải pháp và kiến nghị hoàn thiện quản lý rủi ro danh mục cho vay tại các NHTM Việt Nam hướng tới các chuẩn mực quốc tế theo bốn nội dung: cơ cấu tổ chức quản lý rủi ro, nhận diện rủi ro, đo lường rủi ro và sử dụng các công cụ quản lý rủi ro danh mục cho vay. Những giải pháp này đã được phân chia theo nhóm NHTM và lộ trình thực hiện cho từng nhóm. Đồng thời, tác giả đề xuất các kiến nghị cho Ngân hàng Nhà nước Việt Nam trong việc hỗ trợ và kiểm soát thực hiện quản lý rủi ro danh mục cho vay tại các NHTM trong hệ thống.
