hocdesong10ckd3

New Member

Download miễn phí Đề án Giải pháp Phòng ngừa và hạn chế rủi ro tín dụng với các ngân hàng thương mại Việt Nam





PHẦN I MỞ ĐẦU 3
PHẦN II NỘI DUNG 4
I. NHỮNG VẤN ĐỀ CƠ BẢN VỀ RỦI RO TÍN DỤNG 4
1.Vai trò của hoạt động tín dụng trong các ngân hàng thương mại 4
1.1.Những hoạt động chính của các ngân hàng thương mại 4
1.1.1. Khái niệm về ngân hàng thương mại 4
1.1.2. Hoạt động cơ bản của một ngân hàng thương mại 5
1.2. Tín dụng và vai trò của tín dụng ngân hàng 6
2. Rủi ro tín dụng 8
2.1. Định nghĩa về rủi ro tín dụng 8
2.2. Phân loại rủi ro tín dụng 9
2.2.1. Cho vay các doanh nghiệp kinh doanh trong lĩnh vực
thương mại và công nghiệp 9
2.2.2. Cho vay xây dựng nhà ở (cho vay địa ốc) 9
2.2.3. Cho vay tiêu dùng 9
2.2.4. Các khoản cho vay đối với chính phủ và các tổ chức tài chính khác 10
2.3. Đo lường rủi ro tín dụng 10
2.3.1. Mô hình chất lượng 11
2.3.2. Các mô hình tính điểm tín dụng 14
2.3.3. Mô hình quyền chọn trong rủi ro tín dụng 18
2.3.4. Mô hình đa dạng hoá danh mục đầu tư 21
3. Nguyên nhân dẫn đến rủi ro tín dụng 24
3.1. Nguyên nhân khách quan 24
3.2. Nguyên nhân chủ quan 25
3.2.1. Thông tin không cân xứng 25
3.2.2. Sự yếu kém từ phía ngân hàng thương mại 26
II. VẤN ĐỀ RỦI RO TÍN DỤNG VỚI CÁC NGÂN HÀNG THƯƠNG MẠI VIỆT NAM 27
1. Thực trạng rủi ro tín dụng ở các ngân hàng thương mại
Việt Nam hiện nay 27
2. Nguyên nhân dẫn đến rủi ro tín dụng cho các ngân hàng thương mại Việt Nam 29
2.1. Nguyên nhân khách quan 29
2.2. Nguyên nhân chủ quan 30
3. Quản lý rủi ro tín dụng với các ngân hàng thương mại Việt Nam 32
3.1. Hạn chế tín dụng 32
3.2. Hệ thống thông tin tín dụng Việt Nam 33
3.2.1. Nhiệm vụ của Hệ thống thông tin tín dụng 33
3.2.2. Hoạt động của trung tâm thông tin tín dụng Việt Nam (CIC) 52
3.3. Dự phòng rủi ro 38
III. MỘT SỐ GIẢI PHÁP PHÒNG NGỪA VÀ HẠN CHẾ RỦI RO
TÍN DỤNG VỚI NGÂN HÀNG THƯƠNG MẠI VIỆT NAM 39
1. Nâng cao chất lượng thông tin tín dụng thu thập từ phòng tín dụng
của các ngân hàng thương mại 40
2. Nâng cao chất lượng hoạt động của trung tâm thông tin tín dụng CIC 41
2.1. Giải pháp về mô hình tổ chức 41
2.2. Giải pháp về phí thông tin 42
2.3. Giải pháp đối với khâu thu thập thông tin 42
2.4. Giải pháp đối với khâu xử lý thông tin 43
3. Giải pháp đối với việc trích lập và sử dụng quý dự phòng rủi ro 44
4. Nâng cao chất lượng đội ngũ cán bộ tín dụng 45
5. Từng bước hoàn thiện quy chế, thể lệ, luật liên quan đến hoạt động
ngân hàng , tạo môi trừng pháp lý thuận lợi cho các ngân hàng hoạt động 46
6. Tăng cường vai trò kiểm tra giám sát của ngân hàng nhà nước đối
với hoạt động kinh doanh của các ngân hàng thương mại 46
7. Đa dạng hoá danh mục đầu tư 47
8. Áp dụng các hợp đồng tương lai và hợp đồng quyền chọn vào quản lý 48
rủi ro tín dụng
8.1. Các hợp đồng tương lai và rủi ro tín dụng 49
8.2. Hợp đồng quyền chọn và rủi ro tín dụng 50
PHẦN III KẾT LUẬN 52
DANH MỤC TÀI LIỆU THAM KHẢO 53
 



Để tải bản Đầy Đủ của tài liệu, xin Trả lời bài viết này, Mods sẽ gửi Link download cho bạn sớm nhất qua hòm tin nhắn.
Ai cần download tài liệu gì mà không tìm thấy ở đây, thì đăng yêu cầu down tại đây nhé:
Nhận download tài liệu miễn phí

Tóm tắt nội dung tài liệu:

n trọng dữa các nhân tố, cải thiện việc đánh giá rủi ro tín dụng, có căn cứ chính xác hơn trong việc sàng lọc các đơn xin vay, tính toán chính xác hơn mức dự trữ cần thiết cho các rủi ro tín dụng dự tính.
Mô hình xác suất tuyến tính
Mô hình xác suất tuyến tính sử dụng số liệu quá khứ, chẳng hạn các số liệu kế toán, làm dữ liệu đầu vào để giải thích quá trình chi trả trong quá khứ sẽ sử dụng. Mức độ quan trọng tương đối của các yếu tố được sử dụng để gải thích quá trình chi trả trong quá khứ sẽ được sử dụng như để đoán xác suất chi trả cho các khoản vay mới. Giả sử các khoản vay cũ (i) được chia thành 2 nhóm: nhóm có rủi ro mất vốnvà nhóm không có rủi ro. Chúng ta thiết lập mối quan hệ giữa các nhóm này với các nhân tố ảnh hưởng tương ứng phản ánh đặc điểm của người vay thứ i (như cơ cấu vốn hay thu nhập) theo mô hình đường thẳng tuyến tính với công thức sau:
sai số
Trong đóphản ánh mức độ quan trọng của chỉ tiêu thứ j (thí dụ cơ cấu vốn) trong việc giải thích quá khứ chi trả của người vay. Lấy các giá trịnhânvớicác nhân tố của một người vay mới chúng ta sẽ dự tính được giá trị của. Giá trị này phản ánh xác suất bình quân rủi ro mất vốn của người vay.
, là xác suất trả nợ khoản vay.
Kĩ thuật này được thực hiện một cách đơn giản khi các số liệu phản ánh đặc điểm của người vay được cung cấp. Tuy nhiên điểm yếu nhất của nó là ở chỗ xác suất rủi ro mất vốn rất dễ nằm ngoài khoảng từ 0 đến 1. Các mô hình logit và probit sau đây sẽ khắc phục được nhược điểm này bằng cách giới hạm phạm vi dự tính trong khoảng từ 0 đến 1.
Mô hình logit
Mô hình logit giới hạn xác suất luỹ kế của rủi ro mất vốn đối với một khoản tín dụng nằm trong khoảng từ 0 đến 1 và giả sử xác suất này được phân bổ theo dạng hàm số:
Trong đó e là cơ số tự nhiên, F(Zi) là xác suất lũy kế của mức rủi ro đối với một khoản vay, và Zi được tính toán theo mô hình đường thẳng tuyến tính tương tự như mô hình trên. Như vậy chúng ta có thể xác định giá trị dự tính của Zi theo hàm số tuyến tính cho một người vay mới, sau đó thay Zi vào giá trị bên phải của hàm số logit để xác định giá trị của F(Zi) - xác suất luỹ kế của rủi ro tín dụng. Hạn chế chủ yếu của phương pháp này là giả thiết rằng xác suất luỹ kế của rủi ro mất vốn được phân bổ theo một dạng hàm số logit cụ thể.
Đồ thị 1.1: Mô hình logit
Xác suất rủi ro tích luỹ hàm số logistic
E(Zi)
0
Zi
Mô hình probit
Mô hình probit cũng hạn chế xác suất rủi ro tín dụng dự tính trong khoảng từ 0 đến 1, nhưng nó khác với mô hình trên khi giả thiết răng xác suất của rủi ro có dạng phân bổ chuẩn chứ không phân bổ theo hàm số logit như đồ thị 4.3. tuy nhiên, khi được nhân với một yếu tố cố định thì giá trị logit có thể trở thành giá trị probit gần đúng.
Mô hình phân biệt tuyến tính
Trong khi các mô hình xác suất tuyến tính, logit và probit đều dự tính mức xác suất của rủi ro tín dụng đối với một khoản tín dụng được cấp thì mô hình này có tác dụng phân loại những người vay căn cứ vào mức độ rủi ro các mức độ liên quan đến chỉ tiêu (Xj) phản ánh đặc điểm tài chính và kinh doanh của họ.
Thí dụ sau đây xem xét mô hình phân biệt được xây dựng bởi E.I.Altman (Quản trị rủi ro trong kinh doanh ngân hàng-NXB thống kê Hà Nội-1999) giành cho các công ty sản xuất của Mỹ. Chỉ số biến động Z đo lường toàn bộ mức độ rủi ro của người vay. Chỉ số này phụ thuộc vào giá trị của các chỉ số tài chính phản ánh tình trạng tài chính của người vayvà mức độ quan trọng của các chỉ số này trong việc quyết định mức độ rủi ro của người vay. Các giá trị này, đến lượt nó được xác định thông qua kinh nghiệm phân tích và so sánh giữu hai nhóm người vay có rủi ro và không có rủi ro được rút ra từ mô hình phân biệt. Hàm số phân biệt của Altman có dạng sau:
Trong đó:
= Tỷ lệ giữa vốn lưu động và tổng tài sản có.
= Tỷ lệ giữa lợi nhuận tích luỹ và tổng tài sản có.
= Tỷ lệ giữa lợi nhuận trước thuế và lãi suất trên tổng tài sản có.
= Tỷ lệ giữa giá thị trường của cổ phiếu và giá kế toán của các khoản nợ giài hạn.
= Tỷ lệ giữa doanh thu và tổng tài sản có.
Gía trị của Z càng lớn thì mức độ rủi ro dự tính của người vay càng nhỏ. Giá trị của Z là nhỏ hay là âm có thể là căn cứ để xếp loại người vay vào nhóm có rủi ro cao. Giả sử các chỉ số tài chính của một khách hàng tiềm năng có các giá trị sau:
Chỉ số và Chỉ số cho thấy khách hàng đang bị lỗ trong giai đoạn hiện tại; chỉ số % chứng tỏ tỷ lệ vốn nợ cao. Tuy nhiên, chỉ số phản ánh mức thanh khoảnvà tỷ lệ doanh thu lại tương đối khả quan. Tổng hợp lại sẽ cho thấy một chỉ số chung phản ánh mức độ rủi ro tín dụng dự tính của một khách hàng trên cơ sở kết hợp cả 5 chỉ số, có tính đến mức độ quan trọng của từng chỉ số trong việc giải thích quá khứ trả nợ của khách hàng. Giá trị cụ thể của Z là: Z = 1,2(0,2)+1,4(0)+ 3,3(-0,2) + 0,6(0,1) + 1,0(2,0) =1,64
Theo mô hình của Altman, bất kỳ khách hàng nào có điểm số Z nhỏ hơn 1,84 sẽ bị xếp vào khu vực có rủi ro cao. Trong trường hợp cụ thể này các NHTM không nên cấp tín dụng cho đến khi khách hàng cải thiện được chỉ số thu nhập của họ.
Việc sử dụng phương pháp phân tích này tương đối đơn giản tuy nhiên nó chứa đựng một số nhược điểm:
Thứ nhất, mô hình này chỉ cho phép phân loại hai nhóm người vay có rủi ro và không có rủi ro . Trong thực tế mức độ rủi ro tín dụng tiềm năng của mỗi khách hàng khác nhau từ mức thấp như chậm trả lãi tới, không trả được lãi cho đến mức mất hoàn toàn cả vốn lẫn lãi của khoản vay . Điều này chỉ ra rằng việc phân loại các khách hàng có rủi ro nên chi tiết hơn để kĩ thuật này trở nên chính xác hơn.
Thứ hai, không có lý do thuyết phục để chứng minh rằng các thông số phản ánh tầm quan trọng của các chỉ số trong công thức Altman là bất biến, dù trong thời gian ngắn. Tương tự như vậy các chỉ số được lựa chọn trong công thức cũng không phải là không thể không bất biến, đặc biệt là khi các điều kiện kinh doanh cũng như điều kiện thị trường tài chính đang thay đổi liên tục. Các chỉ số tài chính khác phản ánh đặc điểm cụ thể của người vay có thể trở nên hiệu quả trong việc giải thích các hành vi trả nợ của khách hàng. Mặt khác, mô hình này phân biệt cũng giả thiết rằng các chỉ số trong mô hình là hoàn toàn độc lập với nhau.
Thứ ba, mô hình phân biệt cũng đã không tính đến một số nhân tố khó định lượng nhưng có thể đóng một vai trò quan trọng ảnh hưởng đến mức độ rủi ro của các khoản vay. Chẳng hạn danh tiếng của khách hàng hay mối quan hệ lâu dài dữa ngân hàng và khách hàng hay các yếu tố vĩ mô như sự biến động của chu kì kinh tế, trong nhiều trường hợp, có ý nghĩa quyết định đến mức rủi ro tín dụng. Mặt khác mô hình cũng hiếm khi sử dụng các thông tin thị trường như giá cả các tài sản tài chính; giá các khoản nợ hay giá cổ phiếu của công ty khách hàng.
Tóm lại...
 
Các chủ đề có liên quan khác
Tạo bởi Tiêu đề Blog Lượt trả lời Ngày
D Tài liệu ôn thi agribank 2019 đề thi và đáp án giải chi tiết Ôn thi Đại học - Cao đẳng 0
D Thực trạng và đề xuất các giải pháp nâng cao chất lượng thi công công trình xây dựng, áp dụng cho dự án đầu tư xây dựng bệnh viện sản nhi Quảng Ninh Y dược 0
D Đề thi + đáp án thi công chức tiếng anh tỉnh quảng ngãi 2017 (full + giải thích chi tiết) Ngoại ngữ 0
C Đồ án Nghiên cứu đề xuất giải pháp xử lý rác thải cho một huyện ngoại thành quy mô 300 tấn/ngày Kiến trúc, xây dựng 2
V Đề án Giải pháp nâng cao năng lực cạnh tranh của các doanh nghiệp phân phối bán lẻ Việt Nam trong đi Luận văn Kinh tế 0
C Đề án Thực trạng và giải pháp xuất khẩu thuỷ sản Việt Nam sang thị trường Nhật Bản Luận văn Kinh tế 0
N Đề án Thực trạng và giải pháp phát triển TTCK Việt Nam hiện nay Luận văn Kinh tế 0
H Đề án Giải pháp để giải quyết những khó khăn đối với các Doanh nghiệp vừa và nhỏ trong nền kinh tế t Luận văn Kinh tế 0
B Đề án Hạch toán khấu hao tài sản cố định - Thực trạng và giải pháp Luận văn Kinh tế 0
G Đề án Các giải pháp Marketing nhằm nâng cao doanh số bán hàng của công ty gạch ốp lát Hà Nội Luận văn Kinh tế 0

Các chủ đề có liên quan khác

Top