Đang chuẩn bị liên kết để tải về tài liệu:
Phương pháp ước tính tổn thất tín dụng

Phương pháp ước tính tổn thất tín dụng dựa trên hệ thống cơ sở dữ liệu đánh giá nội bộ - IRB và những ứng dụng trong quản trị rủi ro Nguyễn Đức Trung ThS. Học viện Ngân hàng Tháng 6 năm 2004, ủy ban Basel đã xây dựng Hiệp định mới về “Tiêu chuẩn vốn quốc tế” - mà chúng ta vẫn gọi là Basel II. Theo đó, các ngân hàng sẽ sử dụng hệ thống cơ sở dữ liệu của nội bộ để đánh giá vấn đề rủi ro tín dụng, từ đó xác định hệ số an toàn vốn. | Phương pháp ước tính tổn thất tín dụng dựa trên hệ thống cơ sở dữ liệu đánh giá nội bộ - IRB và những ứng dụng trong quản trị rủi ro Nguyễn Đức Trung ThS. Học viện Ngân hàng Tháng 6 năm 2004 ủy ban Basel đã xây dựng Hiệp định mới về Tiêu chuẩn vốn quốc tế - mà chúng ta vẫn gọi là Basel II. Theo đó các ngân hàng sẽ sử dụng hệ thống cơ sở dữ liệu của nội bộ để đánh giá vấn đề rủi ro tín dụng từ đó xác định hệ số an toàn vốn tối thiểu. Như vậy theo yêu cầu của Basel II các ngân hàng sẽ sử dụng các mô hình dựa trên hệ thống dữ liệu nội bộ để xác định khả năng tổn thất tín dụng. Các ngân hàng sẽ xác định các biến số như PD - Probability of Default xác suất khách hàng không trả được nợ LGD Loss Given Default - tỷ trọng tổn thất ước tính EAD Exposure at Default - tổng dư nợ của khách hàng tại thời điểm khách hàng không trả được nợ. Thông qua các biến số trên ngân hàng sẽ xác định được EL Expected Loss - tổn thất có thể ước tính. Với mỗi kỳ hạn xác định tổn thất có thể ước tính được tính toán dựa trên công thức sau EL PD x eAd x LGD Chúng ta sẽ xem xét lần lượt ba chỉ tiêu cấu thành công thức trên. Thứ nhất PD - xác suất không trả được nợ cơ sở của xác suất này là các số liệu về các khoản nợ trong quá khứ của khách hàng gồm các khoản nợ đã trả khoản nợ trong hạn và khoản nợ không thu hồi được. Theo yêu cầu của Basel II để tính toán được nợ trong vòng một năm của khách hàng ngân hàng phải căn cứ vào số liệu dư nợ của khách hàng trong vòng ít nhất là 5 năm trước đó. Những dữ liệu được phân theo 3 nhóm sau - Nhóm dữ liệu tài chính liên quan đến các hệ số tài chính của khách hàng cũng như các đánh giá của các tổ chức xếp hạng - Nhóm dữ liệu định tính phi tài chính liên quan đến trình độ quản lý khả năng nghiên cứu và phát triển sản phẩm mới các dữ liệu về khả năng tăng trưởng của ngành . - Những dữ liệu mang tính cảnh báo liên quan đến các hiện tượng báo hiệu khả năng không trả được nợ cho ngân hàng như số dư tiền gửi hạn mức thấu chi. Từ những dữ liệu trên ngân hàng nhập vào