Tham khảo tài liệu 'bài giảng: rủi ro trong hoạt động của ngân hàng_p2', tài chính - ngân hàng, ngân hàng - tín dụng phục vụ nhu cầu học tập, nghiên cứu và làm việc hiệu quả | Năm chữ C Tư cách (Character) Tiếng tăm của công ty, thiện ý trả nợ và lịch sử tín dụng của công ty. Tuổi đời của công ty là một thước đo tốt nhưng không thể dựa hoàn toàn vào điều này. Vốn (Capital) Đóng góp của các chủ sở hữu và các tỉ số nợ Năng lực (Capacity) Năng lực trả nợ. Tài sản thế chấp (Collateral) Giá trị của tài sản thế chấp là bao nhiêu trong trường hợp không trả được nợ. Chu kỳ hoặc các điều kiện kinh tế (Cycle) Trạng thái của chu kỳ kinh doanh Kiểm tra tín dụng Tiến hành kiểm tra tất cả các loại tín dụng theo định kỳ nhất định – 30, 60, 90 ngày Xây dựng kế hoạch, chương trình, nội dung quá trình kiểm tra thận trọng và chi tiết, bảo đảm những khía cạnh quan trọng nhất được kiểm tra Kiểm tra các thường xuyên các khoản tín dụng lớn Kiểm tra thường xuyên các khoản tín dụng có vấn đề Kiểm tra những ngành nghề có dấu hiệu suy thoái Mô hình điểm số Mô hình xác suất tuyến tính Mô hình phân biệt tuyến tính Mô hình xác suất tuyến tính Chia các khoản . | Năm chữ C Tư cách (Character) Tiếng tăm của công ty, thiện ý trả nợ và lịch sử tín dụng của công ty. Tuổi đời của công ty là một thước đo tốt nhưng không thể dựa hoàn toàn vào điều này. Vốn (Capital) Đóng góp của các chủ sở hữu và các tỉ số nợ Năng lực (Capacity) Năng lực trả nợ. Tài sản thế chấp (Collateral) Giá trị của tài sản thế chấp là bao nhiêu trong trường hợp không trả được nợ. Chu kỳ hoặc các điều kiện kinh tế (Cycle) Trạng thái của chu kỳ kinh doanh Kiểm tra tín dụng Tiến hành kiểm tra tất cả các loại tín dụng theo định kỳ nhất định – 30, 60, 90 ngày Xây dựng kế hoạch, chương trình, nội dung quá trình kiểm tra thận trọng và chi tiết, bảo đảm những khía cạnh quan trọng nhất được kiểm tra Kiểm tra các thường xuyên các khoản tín dụng lớn Kiểm tra thường xuyên các khoản tín dụng có vấn đề Kiểm tra những ngành nghề có dấu hiệu suy thoái Mô hình điểm số Mô hình xác suất tuyến tính Mô hình phân biệt tuyến tính Mô hình xác suất tuyến tính Chia các khoản vay cũ thành 2 nhóm: nhóm rủi ro mất vốn (Zi=1) và nhóm không rủi ro (Zi=0) Thiết lập mối quan hệ giữa nhóm này với nhân tố ảnh hưởng tương ứng (Xij) Mô hình: Zi= ∑BjXij + sai số BJ: phản ánh mức độ quan trọng của chỉ tiêu thứ j Mô hình phân biệt tuyến tính Z = 1,2X1 + 1,4X2+3,3X3+0,6X4+0,99X5 X1= TSLĐ/Tổng TSC X2= Lợi nhuận tích lũy/tổng TSC X3=LNTT&L/Tổng TSC X4=giá thị trường VTC/giá trị kế toán của khoản nợ X5 = doanh thu/Tổng TSC Mô hình phân biệt tuyến tính Z>3: người vay không có khả năng vỡ nợ 1,8>Z>3: không xác định được Z Ví dụ hệ thống điểm số của NHTM tại Việt Nam Các chỉ tiêu ở mức độ 1: án, tiền sự Không 25 Chỉ vi phạm luật lệ giao thông 20 Có, trong vòng 20 năm 0 Có, ngoài 20 năm 15 Các chỉ tiêu ở mức độ 1 18-25 0 25-55 20 >55 10 độ học vấn Trên đại học 20 Đại học 15 Trung học 5 Dưới trung học -5 Các chỉ tiêu ở mức độ 1 4. Thời gian công tác Dưới 6 tháng 5 6 tháng – 1
