Vietcombank hướng đến tiến hành biện pháp đo lường rủi ro hiện đại nhất theo Hiệp ước vốn Basel 2…
Ngân hàng Ngoại thương Việt Nam (Vietcombank) vừa đã đi vào hoạt động xây các mô hình LGD/EAD bán lẻ theo biện pháp nâng cao (A-IRB).
Tiếp nối thành công của dự án nhà ở xây các mô hình xếp hạng rủi ro tín dụng dựa trên xác suất vỡ nợ (PD) trong năm 2017, Vietcombank tiếp tục ra mắt việc đã đi vào hoạt động xây các mô hình lượng hóa tổn thất khi vỡ nợ (LGD) và dư nợ tại thời điểm vỡ nợ (EAD) đối với danh mục quý khách bán lẻ.
Kết quả của các mô hình lượng hóa ba tham số rủi ro chủ chốt PD, LGD và EAD là nền móng quan trọng để Vietcombank hướng tới tiến hành biện pháp xếp hạng nội bộ nâng cao (Advanced IRB) – đây là biện pháp đo lường rủi ro hiện đại nhất theo Hiệp ước vốn Basel 2.
Trên cơ sở đặc điểm và có kế hoạch cách tân và phát triển danh mục tín dụng, đồng thời với những tiêu chuẩn kỹ thuật xây mô hình quy định theo thông lệ quốc tế, mô hình LGD và EAD đã được cách tân và phát triển cho các phân khúc sản phẩm cho vay cá nhân sản xuất kinh doanh, cho vay BDS cá nhân và cho vay tiêu dùng, với mức độ bao phủ đa số danh mục tín dụng bán lẻ của Vietcombank.
Các mô hình này được xây bởi nhóm đánh giá định lượng – đơn vị chuyên môn về đánh giá định lượng, mô hình hóa và tính toán tối ưu của Vietcombank và với sự cố vấn của các chuyên gia quốc tế Oliver Wyman – cty giải đáp danh tiếng địa cầu trong lĩnh vực bank tài chính.
Kết quả kiểm thử cho thấy các chỉ số đo lường hiệu quả mô hình đối với tập dữ liệu cách tân và phát triển và tập dữ liệu kiểm định đều đạt ngưỡng chắc chắn trên cơ sở tham vấn chủ kiến của các chuyên gia Oliver Wyman theo thông lệ quốc tế.
Đặc biệt, có mô hình đạt chỉ số Gini lên tới trên 40% đối với cả tập dữ liệu cách tân và phát triển và tập dữ liệu kiểm định – đây là con số xứng đáng được ghi nhận đối với những mô hình có kết cấu dữ liệu phức tạp như mô hình LGD.
Sau dự án nhà ở, Vietcombank cũng dần đã đi vào hoạt động hệ thống dữ liệu tín dụng bán lẻ thông qua hoạt động trích xuất, làm sạch dữ liệu với sự tham dự của các đơn vị sở hữu dữ liệu và bộ phận công nghệ.
Công tác xử lý dữ liệu gặp nhiều thách thức không chỉ với riêng Vietcombank mà đây cũng là thách thức chung đối với hệ thống bank nhìn chung do dữ liệu LGD cần được thu thập từ nhiều nguồn khác nhau và thời gian dữ liệu lịch sử dài.
Tuy nhiên, với sự phối hợp nghiêm ngặt giữa đơn vị xây mô hình và các phòng, ban trung tâm nghiệp vụ, qua gần 10 tháng triển khai dự án nhà ở, các vấn đề dữ liệu đã được giải quyết triệt để nhằm chắc chắn chất lượng dữ liệu cho mô hình LGD và EAD bán lẻ, đồng thời các biện pháp cũng được đề xuất nhằm làm giàu và cải thiện chất lượng dữ liệu tín dụng bán lẻ của Vietcombank trong mai sau.
Trong thời gian tới, Vietcombank cho thấy thêm sẽ đẩy mạnh ứng dụng kết quả mô hình vào hoạt động kinh doanh và quản trị rủi ro, bao gồm phê duyệt tín dụng, định giá khoản vay dựa trên rủi ro, quản trị danh mục…
Bên cạnh đó, Vietcombank cũng đang dự định các điều kiện sẵn sàng ứng dụng kết quả mô hình trong tính vốn theo biện pháp nâng cao Basel 2.
Bạn đang xem chuyên mục Tai Chinh ở QOV.VN
Bài viết liên quan
