Giải pháp Phòng ngừa và hạn chế rủi ro tín dụng với các ngân hàng thương mại Việt Nam

tố đến rủi ro tín dụng, so sánh mức độ quan 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 hoặc 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 hoặc 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 hoặc giá cổ phiếu của công ty khách hàng. Tóm lại, các mô hình vừa nghiên cứu được sử dụng thích hợp nhất trong trường hợp đánh giá an toàn của các khoản tín dụng cấp cho các khách hàng lớn thuộc khu vực công ty. Để khắc phục các nhược điểm của các mô hình trên. Mô hình đánh giá rủi ro tín dụng sau đây sẽ sử dụng lý thuyết tài chính và các dữ liệu thị trường tài chính để xác định xác suất mất vốn. Mô hình quyền chọn trong rủi ro tín dụng mô hình lý thuyết Khi một công ty tăng vốn kinh doanh bằng cách phát hành trái phiếu hoặc vay ngân hàng có nghĩa là nó đang sở hữu một quyền lựu chọn trả nợ hoặc không trả được nợ. Có nghĩa là nếu một dự án đầu tư của người vay bị thất bại và họ không có khả năng thực hiện nghĩa vụ nợ đối với người sở hữu trái phiếu và ngân hàng thì những người vay này có quyền lựa chọn không thực hiện nghĩa vụ nợ một cách đầy đủ và thay vào đó họ chỉ có thể chi trả toàn bộ phần tài sản còn lại của công ty (nếu có) cho các chủ nợ. Bởi các cổ đông chỉ có trách nhiệm hữu hạn trong phạm vi số cổ phần mà họ đóng góp nên sự thiệt hại về tài chính mà người vay gánh chịu trong trường hợp này cũng có giới hạn. Nhưng ngược lại, nếu dự án đầu tư có hiệu quả, người vay sẽ hưởng phần lớn thu nhập từ đầu tư sau khi trả nợ gốc và lãi cho chủ nợ. thu nhập của các cổ đông (người vay) đối với một khoản vay: Theo đồ thị 1.2 S là quy mô vốn cổ phần đầu tư ban đầu vào công ty, B là tổng dư nợ từ phát hành trái phiếu hoặc vay ngân hàng (với mục đích đơn giản hoá, giả sử đây là các trái phiếu chiết khấu) và A là giá trị thị trường của tài sản công ty. Nếu dự án đầu tư trong đồ thị 1.2 không có hiệu quả, các cổ đông của công ty sẽ không thể hoàn trả đầy đủ các khoản nợ ngoài giá trị tài sản còn lại (A1) của công ty. Mức độ thiệt hại mà các cổ đông phải gánh chịu với tư cách người đi vay chỉ giới hạn trong phạm vi số cổ phần ban đầu đóng góp. Ngược lại, nếu dự án đầu tư thành công, giá trị tài sản của công ty được đánh giá cao thì công ty vay vốn sẽ chi trả đầy đủ số nợ (OB) và hưởng phần chênh lệch A2-B . Rõ ràng nếu A2 (phụ thuộc vào tính hiệu quả của dự án) càng lớn so với B thì các cổ đông càng được lợi. Với điều kiện người đi vay chỉ phải chịu một mức rủi ro giới hạn trong phạm vi số cổ phần đóng góp trong khi có khả năng hưởng khoản thu nhập không có giới hạn cố định nếu dự án đầu tư thành công, việc góp vốn cổ phần tương tự như việc mua quyền chọn mua tài sản công ty Đồ thị 1.2: Quyền lợi và nghĩa vụ của người vay (cổ đông ) Thu nhập của các cổ đông 0 A1 B(nợ) A2 Tài sản có(A) -S Thu nhập của các chủ nợ từ các khoản nợ: nếu nhìn từ góc độ người cho vay, mức thu nhập tối đa các chủ nợ có thể nhận được từ việc đầu tư vào dự án là B. Tuy nhiên, những người vay (người sở hữu quyền lựa chọn trả nợ hoặc không trả được nợ) sẽ chỉ trả được nợ đầy đủ khi A>B, nghĩa là khi giá thị trường của tài sản công ty cao hơn giá trị các khoản nợ phải trả. Nếu giá thị trường tài sản công ty giảm thấp hơn giá trị các khoản nợ thì nó chỉ có thể hoàn thành một phần nghĩa vụ nợ phụ thuộc vào giá trị còn lại của công ty. Đồ thị 1.3: Quyền lợi tài chính của các chủ nợ từ một khoản vay Thu nhập của chủ nợ 0 B(nợ) A2 Tài sản có Sau khi thực hiện quá trình đầu tư, nếu giá trị tài sản của người vay đạt đến các điểm bên phải B(giá trị danh nghĩa của khoản nợ) thí dụ A2, thì các chủ nợ sẽ được hoàn trả đầy đủ cả gốc và lãi khả năng(B). ngược lại, nếu giá thị trường tài sản của người vay giảm tới khu vực bên trái điểm B thì các chủ nợ chỉ có thể nhận được giá trị còn lại của tài sản thế chấp, mức rủi ro tiềm năng là B - A1. Như vậy giá trị khoản vay, nếu nhìn từ góc độ những người cho vay luôn bị đe doạ ở mức tối thiểu của giá trị B hoặc A hoặc min(A,B). Có nghĩa là khả năng thu nợ của một khoản cho vay, nhìn từ góc độ các chủ nợ tương tự như trường hợp bán một quyền chọn bán giá trị tài sản của người vay. Trong đó B là giá trị thực hiện hợp đồng. Nếu A > B khả năng được thanh toán và người cho vay nhận được một khoản lãi nhỏ và cố định (tương tự như giá bán quyền lựa chọn). Nếu A < B người vay không trả được nợ, và người cho vay có khả năng mất cả gốc lẫn lãi vốn đầu tư. Nếu tính đến giá của sự phá sản và nhũng ảnh hưởng dây chuyền của nó thì những cho vay thậm chí còn mất nhiều hơn thế. áp dụng mô hình quyền chọn để tính mức phần thưởng rủi ro Căn cứ vào mô hình quyền chọn trên đây Merton(quản trị rủi ro trong kinh doanh ngân hàng NXB thống kê hà nội 1999) đã thể hiện giá trị thị trường của một khoản vay có rủi ro đối với một người vay cụ thể như sau: Trong đó: = thời hạn còn lại của khoản nợ d= cơ cấu vốn của người vay, giá thị trường của các khoản nợ được tính tại mức lãi suất i, lãi suất không có rủi ro. N(h) = giá trị được tính từ bảng thống kê của dạng phân bổ chuẩn, nó phản ánh xác suất của sự biến động giá trị của h = Đo lường mức rủi ro kinh doanh của người vay Về mặt kỹ thuật nó phản ánh sự biến động giá trị tài sản của người vay. Quan trọng hơn, nếu được viết dưới dạng so sánh với mức lãi suất của các công cụ đầu tư không có rủi ro, đẳng thức này cho biết mức phần thưởng rủi ro tối thiểu mà người đi vay phải trả: Trong đó : thu nhập dự tính đối với các khoản nợ có rủi ro i = lãi suất của các công cụ nợ không có rủi ro và có thời hạn tương đương Công thức này cũng chỉ ra rằng những người đầu tư nên điều chỉnh mức phần thưởng rủi ro cần thiết khi d(chỉ số biểu thị rủi ro tài chính ) và (chỉ số biểu thị rủi ro kinh doanh) thay đổi. Khi d và tăng lên thì mức phần thưởng rủi ro cần được điều chỉnh tăng lên và người vay có thể bị xếp vào nhóm những người vay có rủi ro cao. Mô hình quyền chọn có thể được coi là một công cụ chính xác để xác định xác suất của rủi ro và mức phần thưởng rủi ro. Nó cũng có ý nghĩa thực tiễn quan trọng khi chỉ ra những yếu tố chủ yếu quyết định đến khả năng rủi ro của một khoản vay. mô hình đa dạng hoá danh mục đầu tư: Các mô hình đo lường rủi ro tín dụng trên đây dã chỉ ra các cách khác nhau để đánh giá mức mức rủi ro tín dụng cho từng công cụ nợ như trái phiếu hoặc các khoản vay. Trong phần này chúng ta nghiên cứu khả năng của một NHTM để đo lường và kiểm soát tổng mức rủi ro tín dụng tiềm năng cho cả danh mục đầu tư với các công cụ nợ đa dạng (Anthony Saunders và Helen lange Quản trị rủi ro trong kinh doanh ngân hàng-NXB thống kê Hà Nội-1999). Khi các ngân hàng sở hữu các khoản tín dụng và các trái phiếu có tính thị trường cao thì mô hình đa dạng hoá danh mục đầu tư được sử dụng để đo lường và kiểm soát tổng mức rủi ro tín dụng cho cả danh mục đầu tư. Giả sử các nhà quản lý có thể tính mức thu nhập định kỳ từ mỗi khoản mục đầu tư trong danh mục đầu tư; các tài sản có thí dụ như các cổ phiếu thường được trao đổi một cách rộng rãi nên thu nhập của nó có thể được tính toán dễ dàng căn cứ vào các số liệu được thông báo trên thị trường cổ phiếu. Đối với trái phiếu và các khoản vay, các số liệu về thu nhập của chúng có thể có được thông qua việc quan sát trực tiếp sự biến động giá trái phiếu trên thị trường hoặc qua các số liệu giá của các trái phiếu hoặc các khoản vay trên tương tự được giao dịch trên thị trường trái phiếu thứ cấp. Các số liệu về giá được thu thập sẽ là căn cứ để tính mức thu nhập bình quân cho từng công cụ nợ và sau là mức thu nhập dự tính cho cả danh mục đầu tư theo công thức sau: Và sự biến động của thu nhập hay rủi ro của bộ danh mục đầu tư được tính như sau: Trong đó : =Thu nhập bình quân của cả bộ đầu tư =Thu nhập bình quân của danh mục đầu tư thứ i trong bộ đầu tư =Tỷ trọng khoản mục đầu tư ichiếm trong tổng vốn đầu tư =Mức độ biến động của thu nhập từ khoản mục đầu tư i =Mức độ lên quan của sự biến động thu nhập giữa khoản mục đầu tư i và j Điểm mấu chốt của lý thuyết đầu tư hiện đại là: lợi dụng lợi thế về quy mô hoạt động, các NHTM có thể đa dạng hoá danh mục đầu tư và do đó giảm đáng kể mức rủi ro tín dụng khi sự biến động thu nhập từ mỗi khoản mục đầu tư không hoàn toàn liên quan với nhau. Nếu nhiều khoản vay có mối tương quan ngược chiều về thu nhập nghĩa là khi khoản đầu tư i có rủi ro thì khoản đầu tư j lại thành công-thì việc tính tổng số các mức rủi ro một cách độc lập sẽ cho một kết quả cao hơn mức rủi ro thực tế của cả bộ đầu tư. Đây chính là lợi thế của quy luật số lớn mà các NHTM với tư cách là người tập hợp vốn có thể lợi dụng để giảm thiểu rủi ro trong các quyết định đầu tư. Lợi thế của việc đa dạng hoá danh mục đầu tư được thể hiện trong đồ thị 1.4. Chú ý rằng A là danh mục đầu tư không thực hiện đa dạng hoá mà chỉ tập trung vào một số công ty. Bằng việc khai thác triệt để khả năng đa dạng hoá các khoản mục đầu tư thông qua các trái phiếu và các khoản tín dụng có mức thu nhập biến động trái chiều với nhau hoặc biến động cùng chiều ở mức thấp kết hợp với các khoản mục đã được đầu tư trong danh mục đầu tư hiện tại, các NHTM có thể làm giảm tỷ lệ rủi ro tín dụng của cả bộ đầu tư từ đến trong khi tỷ lệ thu nhập không thay đổi. Đồ thị 1.4: Đa dạng hoá danh mục đầu tư của các NHTM Rp C (Thu nhập) Rp B A 0 Danh mục đầu tư sau khi thực hiện đa dạng hoá B là một danh mục đầu tư hiệu quả (mức rủi ro thấp) với tỷ lệ thu nhập Rp. Bằng việc thay đổi mức sinh lời Rp, Tăng lên hoặc giảm xuống và tương ứng với chúng là các mức rủi ro nhất định, chúng ta có thể hình thành một đường cong của các danh mục đầu tư hiệu quả, là những kết hợp khác nhau giữa các kkhoản tín dụng, các trái phiếu và các cổ phiếu. Mỗi kết hợp được coi là hiệu quả vì: tại mức sinh lời nhất định, mức rủi ro tín dụng của danh mục đầu tư là thấp nhất. Tuy nhiên, nếu nhìn vào đồ thị, trong tất cả khả năng kết cấu một danh mục đầu tư hiệu quả, danh mục B có mức rủi ro thấp nhất. Điều này có nghĩa là kết cấu các khoản mục đầu tư trong bộ đầu tư B đã khai thác ở mức độ tối đa lợi thế của việc đa dạng hoá và không thể có một kết cấu nào tạo nên mức rủi ro thấp hơn. Vì thế B được coi là danh mục đầu tư có mức rủi ro tối thiểu. Như thế không có nghĩa là B tạo ra mức thu nhập cao nhất. Cách kết cấu này thường hấp dẫn các nhà đầu tư không ưa thích sự mạo hiểm, mục tiêu duy nhất của họ là giảm thiểu rủi ro mà ít tính đến mức sinh lời của các khoản đầu tư. Tuy nhiên phần lớn các nhà đầu tư đều chấp nhận, ở các mức độ khác nhau, mâu thuẫn giữa rủi ro và tỷ lệ sinh lời. Họ sẵn sàng kết cấu cả một bộ đầu tư có tính rủi ro cao hơn nếu nó được bù đắp bằng tỷ lệ sinh lời thoả đáng. Trường hợp này được thể hiện bằng danh mục đầu tư C trên đồ thị. Đây là một danh mục đầu tư hiệu quả, trong đó người đầu tư đã kết hợp các khoản vay, trái phiếu và các công cụ đầu tư khác để đảm bảo một mức rủi ro tối thiểu tương ứng với tỷ lệ sinh lời cao hơn. Lý thuyết danh mục đầu tư là một công cụ hấp dẫn để đo lường rủi ro tín dụng của cả bộ đầu tư, đặc biệt là đối với các NHTM và các TCTD chuyên nghiệp. Tuy nhiên, đối với các tổ chức tài chính không sở hữu các tài sản có tính thị trường cao, thí dụ các ngân hàng nhỏ, các tổ chức tiết kiệm, việc áp dụng công cụ này để đo lường rủi ro tín dụng sẽ gặp khó khăn. 3. Nguyên nhân dẫn đến rủi ro tín dụng 3.1. Nguyên nhân khách quan Điều kiện tự nhiên: Khi tự nhiên có một sự biến động bất thường như động đất, núi lửa, bão lũ, lụt lội, hạn hán ... gây thiệt hại cho các ngành sản xuất và dịch vụ, dẫn tới khách hàng của ngân hàng mất vốn, gặp rủi ro trong sản xuất kinh doanh, do vậy dẫn tới nguy cơ rủi ro tín dụng, các ngân hàng không thu hồi được vốn. Cơ chế chính sách của chính phủ: Khi chính phủ có sự thay đổi cơ chế chính sách như chính sách đầu tư , chính sách xuất nhập khẩu, chính sách ngoại hối... làm cho một bộ phận các doanh nghiệp gặp khó khăn về tài chính không thể cứu vãn nổi, dẫn tới không có khả năng thanh toán cho ngân hàng theo đúng hợp đồng tín dụng . Nguyên nhân từ phía khách hàng: Trình độ quản lý hoạt động sản xuất kinh doanh của khách hàng, hiệu quả sản xuất kinh doanh của khách hàng cũng là nguyên nhân gây nên rủi ro tín dụng, bởi vì nếu khách hàng kinh doanh thua lỗ sẽ dẫn đến chỗ phá sản, không có khả năng thanh toán nợ đầy đủ và đúng hạn cho ngân hàng . Các khách hàng còn phải gặp vô số rủi ro trong kinh doanh thì đương nhiên các ngân hàng, người phó thác đồng vốn cho doanh nghiệp không thể tránh được toàn bộ rủi ro trong kinh doanh tín dụng của mình. Do ảnh hưởng của thị trường -chu kì kinh tế : Trong thời kỳ suy thoái kinh tế, các doanh nghiệp trong sản xuất hàng hoá và dịch vụ thường rơi vào tình trạng bất lợi bởi vì người tiêu dùng thường cắt giảm chi tiêu, ảnh hưởng đến thu nhập của doanh nghiệp . Bên cạnh đó sự sụt giá bất động sản và chứng khoán trên quy mô lớn sẽ làm tình hình trở nên nghiêm trọng vì sự sụt giá tài sản sẽ ép giá tài sản thế chấp, ảnh hưởng đến khả năng thu hồi vốn của ngân hàng thông qua thanh lý tài sản thế chấp. Điển hình trong thời kì khủng hoảng tài chính tiền tệ Đông Nam á vừa qua giá cả bất động sản đã giảm xuống tới 30% đến 40% dẫn đến 1 loạt các NHTM ở Indonexia, Thái lan và Malaixia xụp đổ. -lãi suất thị trường: Một sự tăng lên của lãi suất thị trường cũng làm tăng nguy cơ rủi ro tín dụng bởi những cá nhân và công ty với nhũng dự án đầu tư rủi ro nhất chắc chắn là những người sẵn sàng chịu vay với mức lãi suất cao nhất. Nếu lãi suất trên thị trường được nâng lên một cách đầy đủ vì nhu cầu tín dụng tăng lên hoặc vì sự sụt giảm lượng tiền cung ứng, những vụ mạo hiểm vay vay tín dụng có triển vong xấu vẫn nhiều khả năng xảy ra, trong khi những vụ đầu tư ít rủi ro lại giảm đi. Do hậu quả của việc này làm tăng quy mô lựa chọn đối nghịch, người cho vay sẽ phải đối mặt với nhiều khoản vay có rủi ro cao. -Do thị trường nước ngoài: do yêu cầu cạnh tranh, hoặc do sự biến động của tỷ giá hối đoái làm cho những nhà sản xuất gặp khó khăn trong việc xuất khẩu, cũng như việc bán hàng hoá của họ ngay trên thị trường nước mình (do tính cạnh tranh của các doanh nghiệp nước ngoài tăng), làm phá sản hàng loạt các doanh nghiệp, gây nên khó khăn trong việc đòi nợ của ngân hàng. Nguyên nhân chủ quan Thông tin không cân xứng Trong các thập kỷ qua, lý thuyết về các thị trường với thông tin không cân xứng, đã và đang trở thành một lĩnh vực quan trọng và sống động trong nghiên cứu kinh tế, các mô hình với thông tin không cân hoàn hảo là những công cụ không thể thiếu được của các nhà kinh tế. Ba nhà kinh tế học George Akerlof, Michael Spence và Joseph Stiglitz đã nhận được giải nobel kinh tế 2001 nhờ “những phân tích về các thị trường với thông tin không cân xứng ”(tạp chí kinh tế và phát triển số 53 tháng 11/2001). Trong các tác phẩm của mình ba ông đã lý giải thông tin không cân xứng, tức là tình huống một số người trên thị trường thường có nhiều thị trường tốt hơn so với nhũng người khác. Trên thị trường tín dụng người đi vay thường biết rõ về khả năng trả nợ của mình hơn người cho vay, người cho vay thường không biết tất cả những gì mà anh ta cần biết về dự án đầu tư của người đi vay. Frederic S.Mishkin đã chỉ ra rằng tính không cân xứng về thông tin như vậy đã dẫn đến chọn lựa đối nghịch và rủi ro đạo đức. Chọn lựa đối nghịch: Chọn lựa đối nghịch là vấn đề do thông tin không cân xứng tạo ra trước khi diễn ra cuộc giao dịch. Chọn lựa đối nghịch xảy ra với các NHTM khi người đi vay có khả năng tạo ra một kết cục không mong muốn(đối nghịch)-tức là những rủi ro không trả được nợ-là những người tích cực tìm vay nhất và do vậy có nhiều khả năng được lựa chọn nhất. Do việc chọn lựa đối nghịch khiến dễ có thể các món vay được thực hiện cho những trường hợp rủi ro không trả được nợ. Một ví dụ về chọn lựa đối nghịch là thị trường tín dụng ở ấ n Độ vào những năm 1960, tại đây những người cho vay địa phương đã áp đặt mức lãi suất cao gấp 2 lần mức lãi suất ở các thành phố lớn, tuy nhiên nếu một người nào đó vay tiền ở thành phố và sau đó cho vay lại nông thôn, trong khi người này không biết rõ về khả năng trả nợ kém và rủi ro thường đi liền với những người đi vay anh ta có thể thua lỗ lớn. Rủi ro đạo đức: Rủi ro đạo đức là một vấn đề do thông tin không cân xứng tạo ra sau khi cuộc giao dịch diễn ra. Rủi ro đạo đức trong các hoạt động tín dụng xảy ra khi người cho vay phải chịu một rủi ro là người vay có những ý muốn thực hiện những hoạt động không tốt (thiếu đạo đức) xét theo quan điểm của người cho vay, bởi vì những hoạt động này khiến ít có khả năng để món vay này sẽ được hoàn trả. Do rủi ro đạo đức giảm bớt xác suất hoàn vốn (làm rủi ro tín dụng tăng lên) nên người cho vay có thể gặp phải rủi ro tín dụng khi quyết định cho vay. Sự yếu kém từ phía ngân hàng thương mại Trình độ chuyên môn của các cán bộ tín dụng Quy trình cho vay, chính sách và thủ tục cho vay cần bao quát các bước: Điều tra, phân tích, thủ tục phê duyệt, hồ sơ khách hàng, tài sản thế chấp, thời hạn và phát tiền vay do vậy đòi hỏi các cán bộ tín dụng phải có các nghiệp vụ về tiếp cận khách hàng và phân tích tín dụng, phân tích tài sản thế chấp, kiểm tra tín dụng, thẩm định các dự án đầu tư tín dụng, xây dựng hợp đồng tín dụng, giải quyết vấn đề nợ khó đòi, nợ quá hạn. Do vậy các cán bộ tín dụng phải có các kiến thức tổng hợp về kinh tế, về tài chính ngân hàng, nếu cán bộ tín dụng trình độ chuyên môn không đáp ứng được yêu cầu kể trên thì khi cho vay rất dễ phạm phải sai lầm, dẫn đến rủi ro. Đạo đức kinh doanh của các cán bộ tín dụng Đạo đức kinh doanh của các cán bộ tín dụng cũng là một nguyên nhân chủ yếu dẫn đến rủi ro tín dụng, bởi vì nếu cán bộ tín dụng bị khách hàng mua chuộc cố tình làm sai các chính sách và thủ tục về quy trình cho vay lập tức sẽ đặt các khoản vay vào tình trạng rủi ro hoặc nếu cán bộ tín dụng không tôn trọng đầy đủ quy trình cho vay làm việc thiếu trách nhiệm, thiếu chính xác cũng sẽ dẫn đến chất lượng tín dụng thấp, nợ đến hạn khó thu hồi vốn. .Vấn đề rủi ro tín dụng với các ngân hàng thương mại Việt Nam Thực trạng rủi ro tín dụng ở các ngân hàng thương mại Việt Nam hiện nay Hoạt động của hệ thống NHTM Việt Nam trong thời gian gần đây đã thu được rất nhiều thành tựu đáng khích lệ, song bên cạnh đó vẫn còn có nhiều vấn đề bất cập thể hiện ở chất lượng tín dụng thấp, chứa đựng nhiều rủi ro. Nổi lên tất cả là tình trạng cho vay không thu hồi được nợ, mà biểu hiện cụ thể là tình trạng nợ quá hạn và nợ khó đòi đang ở mức rất cao so với thông lệ quốc tế . Tình hình đặc biệt nghiêm trọng hơn đối với các NHTM cổ phần đô thị, sau đó là các NHTM quốc doanh, các NHTM cổ phần nông thôn. Thực tế dã cho thấy đến ngày 31/ 08