Ngân hàng Ngoại thương Việt Nam (Vietcombank) vừa hoàn thành xây dựng các mô hình LGD/EAD bán lẻ theo phương pháp nâng cao (A-IRB).

Tiếp nối thành công của dự án xây dựng các mô hình xếp hạng rủi ro tín dụng dựa trên xác suất vỡ nợ (PD) trong năm 2017, Vietcombank tiếp tục công bố việc hoàn thành xây dựng các mô hình lượng hóa tổn thất khi vỡ nợ (LGD) và dư nợ tại thời điểm vỡ nợ (EAD) đối với danh mục khách hàng bán lẻ.

Kết quả của các mô hình lượng hóa ba tham số rủi ro chủ chốt PD, LGD và EAD là nền tảng quan trọng để Vietcombank hướng tới áp dụng phương pháp xếp hạng nội bộ nâng cao (Advanced IRB) - đây là phương pháp đo lường rủi ro tiên tiến nhất theo Hiệp ước vốn Basel 2.

Trên cơ sở đặc điểm và kế hoạch phát triển danh mục tín dụng, đồng thời với những tiêu chuẩn kỹ thuật xây dựng mô hình chuẩn mực theo thông lệ quốc tế, mô hình LGD và EAD đã được phát triển cho các phân khúc sản phẩm cho vay cá nhân sản xuất kinh doanh, cho vay bất động sản cá nhân và cho vay tiêu dùng, với mức độ bao phủ hầu hết danh mục tín dụng bán lẻ của Vietcombank.

Các mô hình này được xây dựng bởi nhóm phân tích định lượng - đơn vị chuyên môn về phân tích 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 - công ty tư vấn hàng đầu thế giới trong lĩnh vực ngân hàng tài chính.

Kết quả kiểm thử cho thấy các chỉ số đo lường hiệu quả mô hình đối với tập dữ liệu phát triển và tập dữ liệu kiểm định đều đạt ngưỡng đảm bảo trên cơ sở tham vấn ý 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 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, Vietcombank cũng dần hoàn thiện hệ thống dữ liệu tín dụng bán lẻ thông qua hoạt động trích xuất, làm sạch dữ liệu với sự tham gia 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 ngân hàng nói 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 chặt chẽ giữa đơn vị xây dựng mô hình và các phòng, ban trung tâm nghiệp vụ, qua gần 10 tháng triển khai dự án, các vấn đề dữ liệu đã được giải quyết triệt để nhằm đảm bảo chất lượng dữ liệu cho mô hình LGD và EAD bán lẻ, đồng thời các giải pháp cũng được đề xuất nhằm làm giàu và cải thiện chất lượng dữ liệu tín dụng bán lẻ của Vietcombank trong tương lai.

Trong thời gian tới, Vietcombank cho biết 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 chuẩn bị các điều kiện sẵn sàng ứng dụng kết quả mô hình trong tính vốn theo phương pháp nâng cao Basel 2.