Xem mẫu
- BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO
TRƯỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ QUỐC DÂN
---------------------------------
ĐOÀN TRỌNG TUYẾN
PHÂN TÍCH SỐNG SÓT TRONG ƯỚC LƯỢNG
VÀ PHÂN TÍCH RỦI RO - TIẾP CẬN HỒI QUY
THAM SỐ VÀ PHI THAM SỐ
LUẬN ÁN TIẾN SĨ
NGÀNH KINH TẾ HỌC
HÀ NỘI - 2022
- BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO
TRƯỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ QUỐC DÂN
---------------------------------
ĐOÀN TRỌNG TUYẾN
PHÂN TÍCH SỐNG SÓT TRONG ƯỚC LƯỢNG
VÀ PHÂN TÍCH RỦI RO - TIẾP CẬN HỒI QUY
THAM SỐ VÀ PHI THAM SỐ
Chuyên ngành: TOÁN KINH TẾ
Mã số: 9310101
LUẬN ÁN TIẾN SĨ
Người hướng dẫn khoa học: PGS.TS. NGUYỄN THỊ MINH
HÀ NỘI - 2022
- i
LỜI CAM ĐOAN
Tôi đã đọc và hiểu về các hành vi vi phạm sự trung thực trong học thuật. Tôi cam
kết bằng danh dự cá nhân rằng, luận án: “Phân tích sống sót trong ước lượng và phân
tích rủi ro - tiếp cận hồi quy tham số và phi tham số” là do tôi tự thực hiện và không vi
phạm yêu cầu về sự trung thực trong học thuật.
Hà Nội, ngày tháng năm 2022
Nghiên cứu sinh
Đoàn Trọng Tuyến
- ii
LỜI CẢM ƠN
Tác giả xin gửi lời cảm ơn chân thành và sâu sắc đến PGS.TS. Nguyễn Thị Minh,
người hướng dẫn khoa học, đã luôn tận tình hướng dẫn tác giả trong suốt thời gian học
tập, nghiên cứu và hoàn thành luận án.
Tác giả xin chân thành cảm ơn các thầy cô giáo trong Khoa Toán kinh tế và các
đồng nghiệp thuộc Bộ môn Toán cơ bản - Trường Đại học Kinh tế Quốc dân đã tạo mọi
điều kiện và giúp đỡ tác giả trong suốt thời gian học tập và nghiên cứu.
Tác giả xin chân thành cảm ơn các nhà khoa học, các thầy cô giáo công tác trong
và ngoài trường Đại học Kinh tế Quốc dân đã đóng góp nhiều ý kiến quý báu để giúp
tác giả hoàn thiện luận án.
Tác giả xin trân trọng cảm ơn các thầy, cô giáo và cán bộ Viện Sau đại học -
Trường Đại học Kinh tế Quốc dân đã nhiệt tình giúp đỡ tác giả trong quá trình học tập
và nghiên cứu tại trường.
Cuối cùng, tác giả xin được bày tỏ lòng biết ơn đến những người thân trong gia
đình, bạn bè và đồng nghiệp đã chia sẻ, động viên và khích lệ tác giả trong suốt quá trình
học tập, nghiên cứu và hoàn thành luận án.
- iii
MỤC LỤC
LỜI CAM ĐOAN ........................................................................................................... i
LỜI CẢM ƠN ................................................................................................................ii
MỤC LỤC .................................................................................................................... iii
DANH MỤC CHỮ VIẾT TẮT.................................................................................... vi
DANH MỤC BẢNG BIỂU .........................................................................................vii
DANH MỤC HÌNH ................................................................................................... viii
LỜI MỞ ĐẦU ................................................................................................................ 1
CHƯƠNG 1 CƠ SỞ LÝ LUẬN VÀ TỔNG QUAN NGHIÊN CỨU ....................... 9
1.1. Rủi ro tín dụng và một số thước đo rủi ro tín dụng ........................................ 9
1.1.1. Một số khái niệm ............................................................................................ 9
1.1.2. Một số thước đo rủi ro tín dụng .................................................................... 11
1.2. Một số chính sách về rủi ro tín dụng và thực trạng việc đo lường rủi ro tín
dụng khách hàng cá nhân tại các NHTM ở Việt Nam ......................................... 14
1.2.1. Một số chính sách về rủi ro tín dụng tại Việt Nam ...................................... 14
1.2.2. Thực trạng việc đo lường rủi ro tín dụng khách hàng cá nhân tại các NHTM
ở Việt Nam ............................................................................................................. 17
1.3. Cơ sở lý thuyết mô hình phân tích sống sót .................................................... 20
1.3.1. Khái niệm phân tích sống sót ....................................................................... 20
1.3.2. Biểu diễn thời gian sống sót ......................................................................... 21
1.3.3. Mục tiêu của phân tích sống sót ................................................................... 22
1.3.4. Số liệu trong phân tích sống sót ................................................................... 22
1.4. Cơ sở lý luận về các yếu tố ảnh hưởng tới thời gian sống sót của khoản vay .. 27
1.4.1. Các yếu tố liên quan tới khách hàng............................................................. 27
1.4.2. Các yếu tố liên quan tới khoản vay .............................................................. 30
1.4.3. Các yếu tố liên quan tới tình hình kinh tế vĩ mô .......................................... 30
1.5. Tổng quan nghiên cứu ...................................................................................... 31
1.5.1. Các nghiên cứu nước ngoài sử dụng mô hình phân tích sống sót ................ 31
1.5.2. Các nghiên cứu sử dụng mô hình phân tích sống sót trong quản trị rủi ro tại
Việt Nam................................................................................................................. 39
- iv
1.6. Khoảng trống nghiên cứu ................................................................................. 41
1.7. Khung phân tích của luận án ........................................................................... 42
Kết luận chương........................................................................................................... 44
CHƯƠNG 2 PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU ....................................................... 45
2.1. Mô hình hồi quy tham số trong phân tích sống sót........................................ 45
2.1.1. Các mô hình AFT trong phân tích sống sót .................................................. 45
2.1.2. Hồi quy phân vị trong phân tích sống sót ..................................................... 49
2.2. Các mô hình bán tham số Cox PH .................................................................. 52
2.2.1. Mô hình bán tham số Cox PH ...................................................................... 52
2.2.2. Các mô hình Cox PH mở rộng ..................................................................... 55
2.3. Hồi quy phi tham số trong phân tích sống sót ................................................ 57
2.3.1. Ước lượng phi tham số Kaplan-Meier.......................................................... 57
2.3.2. Mô hình Random Survival Forest ................................................................ 60
2.4. Thuật toán phân nhóm dữ liệu và đo lường khả năng dự báo của biến ...... 64
2.4.1. Thuật toán phân nhóm dữ liệu ...................................................................... 64
2.4.2. Thuật toán đo lường khả năng dự báo của biến ........................................... 67
2.5. Đánh giá chất lượng của các mô hình dự báo ................................................ 68
2.5.1. Đánh giá chất lượng của mô hình dự báo xác suất vỡ nợ ............................ 68
2.5.2. Đánh giá chất lượng của mô hình dự báo thời gian sống sót ....................... 71
2.5.3. Đánh giá hiệu quả ước lượng tổn thất tín dụng dự kiến ............................... 71
Kết luận chương........................................................................................................... 74
CHƯƠNG 3 MÔ HÌNH VÀ KẾT QUẢ PHÂN TÍCH THỰC NGHIỆM ............ 75
3.1. Dữ liệu và kết quả biến đổi dữ liệu .................................................................. 75
3.1.1. Các bộ dữ liệu ............................................................................................... 75
3.1.2. Kết quả phân nhóm các biến trên tập dữ liệu NHTM ở Việt Nam .............. 81
3.2. Các mô hình đánh giá tác động của các yếu tố lên thời gian sống sót của
khoản vay .................................................................................................................. 88
3.2.1. Số liệu và các biến số ................................................................................... 89
3.2.2. Mô hình bán tham số Cox PH mở rộng với hệ số phụ thuộc thời gian ........ 89
3.2.3. Mô hình hồi quy phân vị trong phân tích sống sót ....................................... 96
- v
3.3. Mô hình và kết quả ước lượng xác suất vỡ nợ theo thời điểm của các khoản
vay ............................................................................................................................ 102
3.3.1. Mô hình bán tham số Cox PH mở rộng ...................................................... 102
3.3.2. Mô hình Random Survival Forest .............................................................. 106
3.4. Ước lượng ECL trọn đời của các khoản vay ................................................ 111
3.4.1. Ước lượng PD trọn đời của các khoản vay ................................................ 111
3.4.2. Ước lượng ECL trọn đời của các khoản vay .............................................. 115
Kết luận chương......................................................................................................... 117
CHƯƠNG 4 KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ ........................................................... 118
4.1. Kết luận ............................................................................................................ 118
4.2. Một số kiến nghị chính sách ........................................................................... 121
4.3. Hạn chế của luận án ........................................................................................ 123
4.4. Đề xuất một số hướng nghiên cứu tiếp theo ................................................. 123
DANH MỤC CÁC CÔNG TRÌNH KHOA HỌC ĐÃ CÔNG BỐ CÓ NỘI DUNG
LIÊN QUAN TRỰC TIẾP ĐẾN LUẬN ÁN ........................................................... 124
TÀI LIỆU THAM KHẢO......................................................................................... 125
PHỤ LỤC ................................................................................................................... 130
- vi
DANH MỤC CHỮ VIẾT TẮT
Chữ viết tắt Giải thích thuật ngữ
AFT (Model) Accelerated Failure Time (Model)
AUC Area Under the Curve
BĐS Bất động sản
CIC Credit Information Center
C-index Concordance index
Cox PH (Model) Cox Proportional Hazard (Model)
EAD Exposure at Default
ECL Expected Credit Loss
EL Expected Loss
GDP Gross Domestic Product
KHCN Khách hàng cá nhân
LGD Loss Given Default
NCS Nghiên cứu sinh
NHNN Ngân hàng nhà nước
NHTM Ngân hàng thương mại
OOB Out of Bag
PD Probability of Default
PH (Assumption) Proportional Hazards (Assumption)
QTRR Quản trị rủi ro
ROC Receiver Operating Characteristic
RSF (model) Random Survival Forest (Model)
TCTD Tổ chức tín dụng
UL Unexpected Loss
VIMP Variable Importance
XHTD Xếp hạng tín dụng
- vii
DANH MỤC BẢNG BIỂU
Bảng 1.1: Các yếu tố tác động tới thời gian sống sót của khoản vay ............................42
Bảng 3.1: Thống kê mô tả biến phụ thuộc và một số biến liên tục trong tập số liệu ....77
Bảng 3.2: Thống kê mô tả các biến nhóm trong tập số liệu ..........................................78
Bảng 3.3: Thống kê mô tả một số biến trong tập số liệu Mortgage ..............................80
Bảng 3.4. Kết quả kiểm tra giả thiết tỷ lệ nguy cơ hằng đối với các biến ....................90
Bảng 3.5. Kết quả ước lượng các hệ số của mô hình 3.1’ trên tập Train ......................93
Bảng 3.6: Kết quả ước lượng các hệ số của mô hình 3.2 ..............................................98
Bảng 3.7: Thống kê chỉ số AUC của các mô hình Cox PH mở rộng ..........................105
Bảng 3.8: Mô hình RSF trên tập dữ liệu Train ............................................................108
Bảng 3.9: Mô hình RSF trên tập dữ liệu Test..............................................................109
Bảng 3.10: Chỉ số C-index của các mô hình RSF và Cox PH mở rộng ......................109
Bảng 3.11: Hệ số ước lượng của mô hình Cox PH 3.3 ...............................................112
Bảng 3.12: Hệ số ước lượng của mô hình Logit 3.4 ...................................................113
Bảng 3.13: Kết quả ước lượng ECL trọn đời sử dụng mô hình Logit và Cox PH ......115
Bảng 3.14: Kết quả tính toán thiệt hại do dự báo ECL sai lệch bằng mô hình Logit và
Cox PH .......................................................................................................116
Phụ lục 3.2. Kết quả kiểm tra giả thiết tỷ lệ nguy cơ hằng đối với các biến trong mô hình
Cox PH 3.3 .................................................................................................132
- viii
DANH MỤC HÌNH
Hình 1.1: Mối liên hệ giữa ECL, UL và vốn kinh tế EC ...............................................13
Hình 1.2: Minh họa các trường hợp bị kiểm duyệt của khoản vay trong phân tích sống sót .....23
Hình 1.3: Minh họa các trường hợp bị cắt cụt của các khoản vay trong phân tích sống sót ......24
Hình 1.4: Minh họa một số tình huống về thời gian sống sót và tình trạng của khoản vay .......25
Hình 1.5: Số liệu thời gian sống sót và tình trạng của các khoản vay sau khi bị cắt cụt trái tại 𝑳,
cắt cụt phải tại 𝑹 và “kéo lùi” thời điểm bắt đầu các khoản vay về 𝑳 .....................26
Hình 2.1: Minh họa thuật toán Random Survival Forest ..............................................61
Hình 2.2: Mối liên hệ giữa tuổi của khách hàng và tỷ lệ vỡ nợ ....................................65
Hình 2.10: Đường cong ROC ........................................................................................70
Hình 3.1: Hàm sống sót tương ứng với 5 nhóm tuổi .....................................................82
Hình 3.2: Hàm sống sót tương ứng với thời gian làm việc ở lĩnh vực chuyên môn hiện tại ......83
Hình 3.3: Hàm sống sót tương ứng với các nhóm vị trí công việc của khách hàng......84
Hình 3.4: Hàm sống sót tương ứng với các nhóm học vấn của khách hàng .................85
Hình 3.5: Hàm sống sót tương ứng với các nhóm học vấn của khách hàng .................86
Hình 3.6: Hàm sống sót tương ứng với các nhóm hình thức trả lương của khách hàng ...........87
Hình 3.7: Biểu đồ tần suất dạng cột của biến LoanPerIncome .....................................88
Hình 3.8: Đồ thị hàm sống sót của một số khoản vay .................................................104
Hình 3.9: Giá trị AUC theo thời gian của các mô hình Cox PH mở rộng ..................105
Hình 3.10: Tỷ lệ dự đoán sai trên tập OOB theo số cây trong rừng............................107
Hình 3.11: Tầm quan trọng của các biến trong mô hình RSF .....................................107
Hình 3.12: Tỷ lệ vỡ nợ thực tế và tỷ lệ vỡ nợ được dự báo bởi mô hình RSF trên tập
Train và trên tập Test ...................................................................................110
Hình 3.13: Tỷ lệ vỡ nợ thực tế và dự báo bởi mô hình Cox PH, mô hình Logit trên tập
dữ liệu Mortgage.Train ................................................................................114
Hình 3.14: Tỷ lệ vỡ nợ thực tế và dự báo bởi mô hình Cox PH, mô hình Logit trên tập
Mortgage.Test ..............................................................................................114
- 1
LỜI MỞ ĐẦU
1. Lý do chọn đề tài
Trong những năm gần đây, hoạt động tín dụng giữa các ngân hàng thương mại
(NHTM) với doanh nghiệp hoặc khách hàng cá nhân ngày càng được phát triển rộng rãi.
Điều này xuất phát từ nhu cầu về vốn sản xuất, vốn đầu tư ngày càng tăng lên trong bối
cảnh nền kinh tế Việt Nam đang ở giai đoạn phát triển một cách nhanh chóng. Các hoạt
động tín dụng được thực hiện để đáp ứng: (1) Nhu cầu vay vốn để sản xuất đối với doanh
nghiệp, hộ gia đình, hoặc đầu tư cá nhân, chẳng hạn như đầu tư cho con học nghề, vay
tiêu dùng, hoặc tham gia các kênh đầu tư khác như chứng khoán, bất động sản đang
ngày càng tăng mạnh; (2) Nhu cầu cho vay của các NHTM để mở rộng mạng lưới và
hiệu quả sản xuất kinh doanh, trong đó việc tiếp cận các phân khúc khách hàng khác
nhau, từ khách hàng cá nhân đến khách hàng doanh nghiệp cũng ngày một lớn.
Một trong những vấn đề mà các NHTM thường xuyên phải đối mặt đó là rủi ro
tín dụng. Hiểu một cách đơn giản, rủi ro tín dụng là những tổn thất xảy ra đối với các
khoản nợ, khi các ngân hàng không thu hồi được nợ từ các khoản vay đến hạn do người
vay không thực hiện đúng cam kết theo hợp đồng. Rủi ro tín dụng gây ra những tổn thất
về tài chính, làm giảm giá trị thị trường của vốn ngân hàng, tăng nợ xấu và nghiêm trọng
hơn có thể dẫn đến thua lỗ hoặc thậm chí là phá sản. Tuy nhiên, cho vay tín dụng là một
trong những hoạt động kinh doanh chủ yếu của các ngân hàng, do đó rủi ro tín dụng là
một trong những loại rủi ro có xác xuất xảy ra khá lớn, và là mối đe dọa đối với sức
khỏe tài chính của các ngân hàng nếu như không có biện pháp phòng ngừa và xử lý hiệu
quả.
Có nhiều nguyên nhân dẫn đến hình thành và phát sinh rủi ro tài chính trong các
hoạt động tín dụng của các ngân hàng, và một trong số đó đến từ phía môi trường kinh
doanh. Cũng giống như các hoạt động sản xuất và kinh doanh trong các lĩnh vực khác,
hoạt động tín dụng chịu tác động đáng kể của những biến động vĩ mô, chẳng hạn như
lạm phát, sự thay đổi về pháp lý, hoặc biến động về tỷ giá,… và điều này tác động trực
tiếp tới sức khỏe doanh nghiệp nói chung cũng như tới các ngân hàng nói riêng. Nguyên
nhân quan trọng khác đến từ phía khách hàng, chẳng hạn như khách hàng sử dụng vốn
vay không đúng mục đích, hoặc sử dụng vốn vay vào các dự án kinh doanh kém hiệu
quả, thậm chí là thua lỗ dẫn đến mất khả năng trả nợ. Trong trường hợp này, đánh giá
được khả năng sống sót của các khoản vay để sàng lọc khách hàng trước khi ký hợp
đồng cho vay có một ý nghĩa quan trọng, bởi nó giúp ngân hàng tránh được loại rủi ro
mang tính đặc thù và xảy ra thường xuyên trong quá trình hoạt động. Cuối cùng, nguyên
- 2
nhân khác cũng không kém quan trọng được đến từ phía ngân hàng, chẳng hạn như sự
yếu kém về quản lý và nghiệp vụ, hoặc quy trình tín dụng không được tuân thủ chặt chẽ
do áp lực mở rộng tín dụng quá mức cũng có thể dẫn đến sai lầm khi đánh giá sai về rủi
ro của các khoản vốn vay.
Khác với các tổ chức tín dụng được nhà nước bảo hộ, chẳng hạn như các ngân
hàng quốc doanh hoặc ngân hàng có vốn nhà nước chi phối, các NHTM phải đối mặt
với nhiều khó khăn hơn trong tiếp cận khách hàng, định giá khoản vay bởi nhóm khách
hàng thường xuyên của các NHTM thường khá đa dạng, do đó mức độ rủi ro và các
dạng rủi ro cũng lớn hơn. Thực tế cho thấy, người gửi tiền và người vay tiền thường ưu
tiên các ngân hàng có yếu tố nhà nước hơn, đối với người gửi tiền thì yếu tố tâm lý an
toàn cho khoản tiền gửi là quan trọng, còn đối với người vay thì thường lãi suất từ các
ngân hàng này thường nhỏ hơn đáng kể so với các NHTM. Do đó, chỉ khi không đáp
ứng được các điều kiện xin vay từ các ngân hàng có yếu tố nhà nước thì khách hàng mới
lựa chọn vay vốn ở các NHTM, vì thế các đối tượng khách hàng của NHTM thường đa
dạng, có độ rủi ro cao hơn. Do vậy, đánh giá rủi ro tín dụng là một nhiệm vụ đặc biệt
quan trọng đối với các NHTM, bởi việc đánh giá sai rủi ro tín dụng sẽ phát sinh nhiều
nợ xấu, làm ảnh hưởng trực tiếp tới hiệu quả hoạt động và giảm lợi nhuận của NHTM.
Việc đánh giá được mức độ rủi ro của một khách hàng sẽ cho phép các ngân hàng đưa
ra các tính toán hợp lý trong việc quyết định cho vay hay không cho vay, và nếu cho vay
thì với mức lãi suất nào là phù hợp để nhằm tối đa hóa lợi nhuận của ngân hàng và đồng
thời đảm bảo an toàn vốn của chủ sở hữu.
Rủi ro tín dụng không chỉ là mối quan tâm của các NHTM mà còn là mối quan
tâm của cả hệ thống chính trị, các tổ chức xã hội và người dân, bởi tính chất đặc biệt của
nó đối với sự ổn định của nền kinh tế. Chẳng hạn, nếu xảy ra vỡ nợ ở một ngân hàng có
thể dẫn đến sự đổ vỡ mang tính dây chuyền tới các ngân hàng trong hệ thống, và tác
động tiêu cực đến toàn bộ các doanh nghiệp do mất đi nguồn vốn vay. Do tính chất đặc
biệt này, NHNN đã áp đặt các quy định dành riêng cho các hoạt động tín dụng. Trong
đó, quy định về bảo đảm an toàn vốn, bao gồm tính toán và trích lập quỹ dự phòng đối
với các khoản vay rủi ro là một trong những quy định mang tính bắt buộc mà các NHTM
phải tuân thủ. Khi mức nợ xấu vượt qua một ngưỡng cho phép thì lượng tiền trích lập
dự phòng của các ngân hàng sẽ được sử dụng để đảm bảo hoạt động bình thường của
các ngân hàng, giảm thiểu tổn thất, do đó có thể kiểm soát được nợ xấu và loại trừ nguy
cơ dẫn tới vỡ nợ.
Trong lĩnh vực QTRR, tiêu chuẩn Basel II là phiên bản thứ hai của Hiệp ước
Basel, trong đó đưa ra các nguyên tắc, quy định chung và các luật ngân hàng của Ủy ban
- 3
Basel về Giám sát ngân hàng. Hiệp ước Basel II được ban hành vào tháng 6 năm 2004
nhằm xác định các tiêu chuẩn về vốn để hạn chế rủi ro kinh doanh của các ngân hàng và
tăng cường hệ thống tài chính. Với mục tiêu áp dụng tiêu chuẩn Basel II càng sớm càng
tốt, ngày 17/3/2014 NHNN đã đưa ra lộ trình tiến tới thực hiện trích lập dự phòng và
bảo đảm an toàn vốn theo chuẩn Basel II trên toàn hệ thống đến năm 2020. Đầu tháng
2/2016, NHNN đã yêu cầu triển khai thí điểm Basel II tại một số ngân hàng, theo đó đặt
mục đích đến năm 2018 sẽ có 10 ngân hàng, bao gồm: BIDV, VietinBank, Vietcombank,
Techcombank, ACB, VPBank, MB, Maritime Bank, Sacombank và VIB hoàn thành
việc thí điểm thực hiện phương pháp quản trị vốn và rủi ro theo tiêu chuẩn Basel II. Sau
giai đoạn này, Basel II sẽ được áp dụng rộng rãi tại các NHTM còn lại. Tuy nhiên, tính
đến cuối năm 2018, chỉ có hai ngân hàng đạt chuẩn Basel II là Vietcombank và VIB,
tính đến cuối năm 2020 mới chỉ có 18/34 ngân hàng được công nhận áp dụng chuẩn
Basel II theo Thông tư 41/2016/TT-NHNN. Trong số này vẫn còn nhiều ngân hàng chưa
đáp ứng cả 3 trụ cột của Basel II. Điều này cho thấy việc áp dụng tiêu chuẩn Basel II
trong thực tế gặp nhiều khó khăn, cả về cơ sở lý thuyết cũng như thực tiễn.
Mặc dù có nhiều biện pháp để phòng ngừa rủi ro, chẳng hạn như việc xúc tiến lộ
trình áp dụng các tiêu chuẩn cao như Basel II, song rủi ro tín dụng vẫn là một trong
những mối lo ngại thường trực đối với hệ thống các NHTM nói chung. Do đó việc nhận
biết và đo lường rủi ro tín dụng được đặt lên hàng đầu đối với công tác quản trị tại các
NHTM, với nhiều phương pháp khác nhau. Trong đó, đo lường dựa vào xác suất vỡ nợ
của các khoản vay là một trong những phương pháp truyền thống, có nhiều ưu điểm và
được sử dụng khá phổ biến. Phương pháp này sử dụng các mô hình Logit, Probit, phương
pháp phân tích tách biệt hoặc các mô hình học máy ước lượng xác suất một khoản vay bị
vỡ nợ trong một khoảng thời gian nhất định. Trong đó, mô hình Logit là một trong những
phương pháp chuẩn mực trong ước lượng xác suất vỡ nợ (PD) và được sử dụng phổ biến
tại các NHTM ở VN hiện nay. Từ kết quả này có thể giúp tính toán được các thước đo rủi
ro khác trong rủi ro tín dụng, như tổn thất tín dụng dự kiến (ECL), thâm hụt kỳ vọng (ES),
ngưỡng rủi ro điều kiện (CVaR) và ngưỡng rủi ro trung bình (AVaR).
Các phương pháp truyền thống nêu trên có nhiều ưu điểm trong tính toán các
thước đo rủi ro. Tuy nhiên, trong bối cảnh vòng quay của các hoạt động tín dụng ngày
càng gia tăng, cũng như sức ép về việc sử dụng một cách có hiệu quả và an toàn đồng
vốn thì việc tính toán xác suất vỡ nợ trong một khoảng thời gian cố định như vậy cũng
bộc lộ một sốhạn chế nhất định. Chẳng hạn, việc ước lượng các thước đo rủi ro cho
những khoản vay có kỳ hạn ngắn, hay bài toán ước lượng thời gian từ khi khách hàng
được trả lương hàng tháng đến khi khách hàng rút tiền trong tài khoản được trả lương
- 4
của khách hàng thường không được giải quyết một cách hiệu quả khi sử dụng các
phương pháp truyền thống, trong khi nhu cầu đo lường rủi ro đối với các loại giao dịch
này ngày càng tăng lên theo thời gian. Gần đây, người ta đang quan tâm đến việc tính
toán xác suất vỡ nợ tại mỗi thời điểm trong vòng đời dự kiến của khoản vay thay vì ước
lượng xác suất vỡ nợ trong một khoảng thời gian, điều này đồng nghĩa với việc người
ta quan tâm thêm đến khi nào khoản vay mới bị vỡ nợ chứ không chỉ là có bị vỡ nợ
trong một khoảng thời nào đó hay không. Ngoài ra, các yếu tố tác động đến thời gian
cho đến khi vỡ nợ của các khoản vay cũng ngày càng được quan tâm nhiều hơn, song
điều này không thể giải quyết chỉ bằng các mô hình truyền thống như đã đề cập. Để giải
quyết điều này, phân tích sống sót được một số nhà nghiên cứu đề xuất áp dụng để đạt
được những ước lượng điểm một cách chính xác hơn so với các phương pháp truyền
thống
Phương pháp phân tích sống sót là phương pháp cho phép ước tính được thời
gian sống sót của một đối tượng, nghĩa là thời gian từ khi đối tượng được hình thành
cho tới khi xảy ra một loại sự kiện nào đó. Điều khác biệt và tiến bộ hơn so với các
phương pháp truyền thống là, trong khi phương pháp truyền thống chỉ cho biết liệu đối
tượng có xảy ra sự kiện trong một khoảng thời gian cụ thể hay không (cụ thể là xác suất
để đối tượng xảy ra sự kiện trong khoảng thời gian đó) thì phương pháp phân tích sống
sót còn cho biết khi nào sự kiện đó mới xảy ra. Phương pháp phân tích sống sót được đề
xuất lần đầu tiên bởi Cox (1972) trong nghiên cứu có tên ‘Regression models and life-
tables (with discussion)’, kể từ đó có rất nhiều các nghiên cứu ứng dụng phương pháp
phân tích sống sót trong nhiều lĩnh vực khác nhau, đây được coi là một trong số những
nghiên cứu có nhiều trích dẫn nhất trong giới khoa học cho đến hiện nay. Trong lĩnh vực
QTRR trong ngân hàng - tài chính, phương pháp phân tích sống sót đã được nghiên cứu
ở nhiều nước tiên tiến trên thế giới như ở Anh, Mỹ...,. Ở Việt Nam, các nghiên cứu ứng
dụng phân tích sống sót trong QTRR còn khá ít, đa phần chỉ dừng lại ở các mô hình tĩnh
đơn giản và chỉ dừng lại ở các đánh giá tác động của một số yếu tố tới thời gian sống
sót của các khoản vay. Vì vậy NCS lựa chọn đề tài nghiên cứu “Phân tích sống sót trong
ước lượng và phân tích rủi ro - tiếp cận hồi quy tham số và phi tham số” làm luận án
Tiến sỹ của mình với mong muốn và hy vọng nghiên cứu này sẽ cần thiết và hữu ích
trong việc bổ sung thêm một công cụ định lượng hữu hiệu vào công việc QTRR của các
NHTM ở Việt Nam.
- 5
2. Mục tiêu nghiên cứu
Mục tiêu chung: Mục tiêu nghiên cứu của luận án là sử dụng các mô hình tham
số, bán tham số và phi tham số trong phân tích sống sót để nghiên cứu bài toán về thời
gian sống sót của các khoản vay của khách hàng cá nhân (KHCN), trong đó quan tâm
đến tác động của các yếu tố lên thời gian sống sót của các khoản vay của KHCN, ước
lượng thời gian sống sót cũng như xác suất vỡ nợ theo thời điểm của các khoản vay của
KHCN. Từ đó đề xuất các khuyến nghị cho các NHTM trong việc tăng cường các biện
pháp nhằm giảm thiểu rủi ro, cung cấp các công cụ mới giúp các NHTM xây dựng, tính
toán lượng trích lập dự phòng rủi ro phù hợp.
Các mục tiêu cụ thể:
Hệ thống hóa cơ sở lý luận về tác động của các yếu tố tới thời gian sống sót của
các khoản vay của KHCN.
Sử dụng các mô hình Cox PH mở rộng, hồi quy phân vị trong phân tích sống sót
để đánh giá tác động của các yếu tố đến thời gian sống sót của các khoản vay của
KHCN.
Sử dụng các mô hình Cox PH, Cox PH mở rộng và mô hình Random Survival
Forest (RSF) để ước lượng thời gian sống sót của các khoản vay cũng như xác
suất vỡ nợ theo thời điểm của các khoản vay của KHCN.
Sử dụng mô hình Cox PH để ước lượng tổn thất tín dụng dự kiến trọn đời.
3. Câu hỏi nghiên cứu
Luận án nhằm trả lời các câu hỏi nghiên cứu sau:
1) Các yếu tố nhân khẩu học, kinh tế - tài chính, mối quan hệ với ngân hàng và đặc
điểm của khoản vay có tác động lên thời gian sống sót của khoản vay cá nhân
như thế nào?
2) Ước lượng thời gian sống sót của các khoản vay hay xác suất vỡ nợ theo thời
điểm của các khoản vay như thế nào?
3) Rủi ro tín dụng được tính bởi phương pháp phân tích sống sót có cải thiện so với
sử dụng phương pháp truyền thống hay không?
4. Đối tượng và phạm vi nghiên cứu
4.1. Đối tượng nghiên cứu
Đối tượng nghiên cứu của luận án là thời gian sống sót của khoản vay của khách
hàng cá nhân tại NHTM, các mô hình tham số và phi tham số trong phân tích sống sót.
- 6
4.2. Phạm vi nghiên cứu
Phạm vị nội dung: Bài toán QTRR trong lĩnh vực ngân hàng - tài chính có nhiều
khía cạnh, luận án chỉ tập trung vào các vấn đề sau:
1) Nghiên cứu vai trò của một số yếu tố có tác động lên thời gian sống sót của các
khoản vay cá nhân, từ đó có thể giúp các NHTM có thêm thông tin để xây dựng
chính sách về rủi ro.
2) Đo lường rủi ro theo một số thước đo là: Thứ nhất là xác suất vỡ nợ theo thời
điểm (PD trọn đời), thứ hai là thời gian sống sót của các khoản vay cá nhân, thứ
ba là tổn thất tín dụng dự kiến (ECL) trọn đời của toàn bộ các khoản vay.
Phạm vi không gian: Luận án thực hiện nghiên cứu tại Việt Nam, bộ số liệu
nghiên cứu từ một NHTM ở Việt Nam.
5. Phương pháp nghiên cứu và nguồn dữ liệu
Phương pháp tổng hợp, so sánh và thống kê mô tả để: (i) phân tích thực trạng
việc đo lường rủi ro tín dụng KHCN tại các NHTM ở Việt Nam; (ii) mô tả tương quan
thống kê giữa các biến số trong các mô hình định lượng.
Phương pháp phân tích định lượng: Luận án sử dụng các mô hình tham số (mô
hình hồi quy phân vị trong phân tích sống sót), mô hình bán tham số (mô hình Cox PH
mở rộng) và mô hình phi tham số (mô hình RSF) để dự báo thời gian sống sót của khoản
vay, xác suất vỡ nợ của khoản vay trong một khoảng thời gian, xác suất vỡ nợ trọn đời
và ECL trọn đời.
Phần mềm hỗ trợ xử lý số liệu: STATA 16 và R.
Nguồn dữ liệu: Có 2 bộ số liệu được sử dụng trong luận án, bộ số liệu thứ nhất
là số liệu của các khoản vay của khách hàng cá nhân từ một NHTM tại Việt Nam, bộ số
liệu thứ hai là số liệu từ các khoản cho vay thế chấp tại Hoa Kỳ, bộ số liệu này được
cung cấp trên trang web: www.internationalfinancialresearch.org. Ở bộ số liệu thứ nhất
NCS không có thông tin về dư nợ theo từng kỳ trả nợ (do yêu cầu bảo mật từ phía ngân
hàng cung cấp dữ liệu) nên NCS sử dụng bộ số liệu thứ hai để minh họa việc ước lượng
ECL trọn đời của các khoản vay.
6. Những đóng góp mới của luận án
6.1. Những đóng góp mới
(1) Đây là nghiên cứu định lượng đầu tiên ở Việt Nam về thời gian sống sót của
các khoản vay tại NHTM ở Việt Nam, luận án đã ước lượng được thời gian sống sót của
- 7
các khoản vay cũng như ước lượng được xác suất vỡ nợ theo thời điểm của các khoản
vay bằng phương pháp phân tích sống sót. Việc ước lượng xác suất vỡ nợ theo thời điểm
thay vì theo một khoảng thời gian của các khoản vay giúp các ngân hàng định lượng
chính xác hơn được các thước đo rủi ro trọn đời của khoản vay như xác suất vỡ nợ trọn
đời hay tổn thất tín dụng dự kiến trọn đời. Điều này giúp ngân hàng điều chỉnh dự phòng
rủi ro một cách hiệu quả, an toàn, tiết kiệm hơn.
(2) Luận án sử dụng đồng thời các phương pháp tham số, phi tham số (trong đó
có sử dụng phương pháp học máy) trong phân tích sống sót để ước lượng và phân tích
rủi ro. Việc sử dụng đồng thời các phương pháp này giúp đảm bảo tính vững của kết
quả nghiên cứu cũng như giúp nghiên cứu được các khía cạnh khác nhau của bài toán
sống sót của khoản vay như đánh giá được vai trò của các yếu tố lên thời gian sống sót
của khoản vay, ước lượng được thời gian sống sót của khoản vay. Từ đó, luận án đề xuất
được các chính sách phù hợp (đối với các khoản vay đang xin vay, đối với các khoản
vay đang trong kỳ hạn của hợp đồng và đối với các nhóm khách hàng tiềm năng) để
nâng cao lợi nhuận, đảm bảo an toàn vốn của ngân hàng.
6.2. Những kết luận, đề xuất mới rút ra từ các kết quả nghiên cứu
(1) Phân tích sống sót là phương pháp có ưu điểm so với các phương pháp
truyền thống khác trong phân tích và tính toán rủi ro tín dụng. Kết quả nghiên cứu cho
thấy tổn thất tín dụng dự kiến trọn đời của các khoản vay được tính bởi phương pháp
phân tích sống sót có giá trị sát với tổn thất thực tế hơn so với tổn thất tín dụng dự kiến
trọn đời được tính bằng phương pháp truyền thống. Do đó phương pháp phân tích sống
sót cần được quan tâm nhiều hơn bởi các nhà nghiên cứu về QTRR cũng như các bộ
phận QTRR tại các NHTM, các NHTM có thể sử dụng phương pháp phân tích sống
sót để có thể ước lượng một cách chính xác hơn các thước đo rủi ro, từ đó có thể dự
phòng rủi ro một cách tốt hơn.
(2) Các phương pháp trong phân tích sống sót có thể được sử dụng để ước
lượng xác suất vỡ nợ của các khoản vay theo thời điểm cũng như dự báo được thời gian
sống sót của các khoản vay, nên kiến nghị các ngân hàng có thể sử dụng các ước lượng
này để ra các quyết định đối với khoản vay đang được đề xuất của khách hàng, tư vấn
cho khách hàng để điều chỉnh đơn xin cấp vốn của khách hàng (về lượng tiền xin được
vay, thời hạn của khoản vay), chấp nhận đơn vay hoặc từ chối đơn xin vay tùy thuộc
vào dự báo thời gian sống sót của khoản vay đang đề nghị có hợp lý với các chính sách
rủi ro của ngân hàng hay không. Ngoài ra, các ngân hàng cũng nên xem xét để sử dụng
phương pháp phân tích sống sót trong các bài toán khác, ví dụ để kiểm soát thời gian
- 8
lượng tiền còn lưu trong tài khoản được trả lương hàng tháng trước khi khách hàng rút
hay kiểm soát thời gian sống sót của các khoản vay thấu chi…
(3) Các khoản vay của các khách hàng với các đặc trưng khác nhau có thời
gian sống sót khá khác nhau, nên đối với các khoản vay đã được ngân hàng giải ngân
mà vẫn còn thời gian trong kỳ hạn, kiến nghị ngân hàng tiếp tục theo dõi khả năng
sống sót trong thời gian còn lại trong kỳ hạn của khoản vay, đánh giá xác suất vỡ nợ
và nguy cơ vỡ nợ tại từng thời điểm. Tại các thời điểm mà nguy cơ vỡ nợ của khoản
vay cao, ngân hàng có thể kích hoạt các biện pháp tự vệ trước, ví dụ có thể cảnh báo
vỡ nợ sớm đối với khoản vay, để từ đó có các biện pháp xử lý kịp thời nếu khoản vay
thực sự xảy ra vỡ nợ.
(4) Các yếu tố nhân khẩu học như giới tính, tuổi, thời gian làm việc, tình trạng
nhà ở, vị trí công việc, trình độ đào tạo, các yếu tố về mối quan hệ với ngân hàng
như có là khách hàng cũ không, hình thức trả lương, yếu tố về độ lớn của số tiền vay
so với tổng thu nhập có ảnh hưởng tới thời gian sống sót của khoản vay. Do đó kiến
nghị ngân hàng cần có chiến lược phát triển làm đa dạng nguồn khách hàng, tương
ứng với mỗi nhóm khách hàng khác nhau ngân hàng cần đưa ra các gói vay phù hợp
(ưu đãi về lãi suất, về số tiền vay và đơn giản thủ tục với nhóm khách hàng có thời
gian sống sót của khoản vay dài và có các chính sách bù rủi ro vào lãi suất, kỳ hạn
hay lượng tiền vay đối với các nhóm có nhiều rủi ro hơn), đồng thời cũng phương án
tiếp cận khách hàng tiềm năng phù hợp (thông qua các chiến lược quảng cáo, phương
án thiết lập hội nhóm các khách hàng thân quen trên mạng xã hội…) với các nhóm
khách hàng cụ thể.
(5) Do tác động của các yếu tố lên phân vị khác nhau của thời gian sống sót
của khoản vay là khác nhau, nên kiến nghị các ngân hàng khi tính toán một số thước
đo rủi ro, chẳng hạn như tính toán tổn thất tín dụng dự kiến của các khoản vay chẳng
hạn, có thể xem xét tính riêng đối với các khoản vay theo các phân vị khác nhau, việc
tính riêng này sẽ giúp ước lượng các thước đo rủi ro chính xác hơn, từ đó có thể đưa
ra lượng tiền dự phòng cho rủi ro theo các kịch bản sát với thực tế hơn.
7. Bố cục của luận án
Ngoài các phần mở đầu, tài liệu tham khảo và phần phụ lục, luận án được cấu
trúc thành 4 chương, bao gồm:
Chương 1: Cơ sở lý luận và tổng quan nghiên cứu
Chương 2: Phương pháp nghiên cứu
Chương 3: Mô hình và kết quả phân tích thực nghiệm
Chương 4: Kết luận và kiến nghị
- 9
CHƯƠNG 1
CƠ SỞ LÝ LUẬN VÀ TỔNG QUAN NGHIÊN CỨU
Nội dung chính của chương 1 trình bày về cơ sở lý thuyết mô hình phân tích sống
sót, cơ sở lý luận về các yếu tố ảnh hưởng tới thời gian sống sót của khoản vay và tổng
quan các nghiên cứu ở trong và ngoài nước sử dụng phương pháp phân tích sống sót
trong lĩnh vực QTRR trong ngân hàng – tài chính. Cấu trúc của chương 1 được bố trí
như sau: Mục 1.1 trình bày về rủi ro tín dụng và một số thước đo rủi ro tín dụng như tổn
thất tín dụng dự kiến, tổn thất ngoài dự kiến, vốn kinh tế; Mục 1.2 trình bày về một số
chính sách về rủi ro tín dụng và thực trạng việc đo lường rủi ro tín dụng KHCN tại các
NHTM ở Việt Nam; Mục 1.3 trình bày về cơ sở lý thuyết mô hình phân tích sống sót;
Mục 1.4 trình bày về cơ sở lý luận về các yếu tố có ảnh hưởng tới thời gian sống sót của
khoản vay; Mục 1.5 trình bày tổng quan các nghiên cứu sử dụng phương pháp phân tích
sống sót trong QTRR; Mục 1.6 là khoảng trống nghiên cứu và Mục 1.7 là khung phân
tích của luận án.
1.1. Rủi ro tín dụng và một số thước đo rủi ro tín dụng
1.1.1. Một số khái niệm
Khái niệm về rủi ro có thể được hiểu là những kết cục có thể xảy ra trong tương
lai mà không được mong đợi.
Rủi ro tín dụng trong hoạt động ngân hàng là tổn thất xảy ra làm giảm thu nhập,
giảm vốn chủ sở hữu hoặc hạn chế khả năng đạt được mục tiêu kinh doanh của tổ chức
tín dụng, chi nhánh ngân hàng nước ngoài.
Ngoài định nghĩa trên về rủi ro tín dụng, ta có thêm một số định nghĩa về rủi ro
tín dụng khác. Thomas P. Fitch (1997) cho rằng rủi ro tín dụng là loại rủi ro xảy ra khi
người vay không thanh toán được nợ theo thỏa thuận hợp đồng dẫn đến sai hẹn trong
nghĩa vụ trả nợ. Trong khi đó, Timothy W. Koch (1995) khẳng định rằng một khi ngân
hàng nắm giữ tài sản sinh lợi, rủi ro xảy ra khi khách hàng sai hẹn - có nghĩa là khách
hàng không thanh toán vốn gốc và lãi theo thỏa thuận. Rủi ro tín dụng là sự thay đổi
tiềm ẩn của thu nhập thuần và giá trị của vốn xuất phát từ việc khách hàng không thanh
toán hay thanh toán trễ hạn.
Theo Basel II, rủi ro tín dụng được hiểu một cách đơn giản nhất là khả năng bên
đi vay hay đối tác của ngân hàng thất bại trong việc thực hiện những nghĩa vụ theo các
điều khoản đã thỏa thuận. Từ đó NHNN đã đưa ra khái niệm về rủi ro tín dụng tại
- 10
Chương I, Điều 3, Khoản 1 trong Thông tư 02/2013/TT-NHNN như sau: “Rủi ro tín
dụng trong hoạt động ngân hàng là tổn thất có khả năng xảy ra đối với nợ của tổ chức
tín dụng, chi nhánh ngân hàng nước ngoài do khách hàng không thực hiện hoặc không
có năng lực thực hiện một phần hoặc toàn bộ nghĩa vụ của mình theo cam kết”.
Từ các định nghĩa trên ta có thể rút ra các nội dung cơ bản về rủi ro tín dụng như
sau: Rủi ro tín dụng là khả năng không chi trả được nợ của người đi vay đối với người cho
vay khi đến hạn phải thanh toán. Rủi ro tín dụng trong ngân hàng là rủi ro phát sinh trong
quá trình cấp tín dụng của ngân hàng, biểu hiện trên thực tế qua việc khách hàng không trả
được nợ hoặc trả không đúng hạn theo cam kết cho ngân hàng. Rủi ro tín dụng còn được
gọi là rủi ro mất khả năng chi trả và rủi ro sai hẹn, là rủi ro liên quan trực tiếp đến chất lượng
tín dụng và hiệu quả hoạt động của ngân hàng.
Trong luận án này, rủi ro tín dụng được giới hạn phạm vi là rủi ro cho vay khách
hàng cá nhân trong các NHTM.
Các thành phần quan trọng cấu thành nên một số thước đo rủi ro là: Dư nợ tại thời
điểm vỡ nợ; Tỷ lệ tổn thất; và Xác suất vỡ nợ.
Dư nợ tại thời điểm vỡ nợ (Exposure at Default, EAD): Với các khoản vay tín
dụng thông thường, số tiền trả lãi và vốn gốc định kỳ có sẵn trong thỏa thuận ban đầu
thì dư nợ tại thời điểm vỡ nợ là tường minh, nhưng vấn đề nảy sinh với các loại sản
phẩm cho vay mà không có cam kết như khoản vay tín dụng thông thường (chẳng hạn
như sản phẩm vay thấu chi, trong đó khách hàng được vay trước một khoản nào đó tùy
ý trong ngưỡng đã giới hạn trước). Mặt khác, trong trường hợp khoản vay có thời hạn
dài, các sai lệch so với kế hoạch hoàn trả đã thỏa thuận ban đầu cũng có thể xảy ra.
Tỷ lệ tổn thất của ngân hàng trong trường hợp khách hàng không trả được nợ
(Loss Given Default, LGD): LGD đại diện cho một phần của khoản tín dụng không thu
hồi được trong trường hợp vỡ nợ. Trong trường hợp thu hồi nợ hoàn toàn thì tỷ lệ LGD
là 0%, ngược lại nếu số tiền thu hồi về bằng 0 thì tỷ lệ LGD là 100%, các khả năng thu
hồi một phần cũng có thể xảy ra, do đó LGD thường được giới hạn trong khoảng từ 0%
đến 100%. Ta cần xem xét tất cả các lần thu hồi nợ xảy ra sau khi vỡ nợ mà không áp
đặt giới hạn thời gian, do đó LGD có thể được coi là thước đo trọn đời.
Xác suất vỡ nợ (Probability of Default, PD): Sự kiện vỡ nợ có thể được hiểu là
sự hiện thực hóa của một biến ngẫu nhiên, PD đại diện cho kỳ vọng của những lần xuất
hiện sự kiện vỡ nợ trong một khung thời gian nhất định. Khi được áp dụng cho một
khoản vay, PD đưa ra khả năng người đi vay không thể đáp ứng các nghĩa vụ nợ trong
một thời hạn nhất định. Có hai loại PD là PD một năm và PD trọn đời, trong đó PD một
nguon tai.lieu . vn
