Xin tài liệu về phương pháp tính tổn thất tín dụng

Li Gyan

Verified Banker
Tình hình là thế này: sếp e đi tham dự cái hội nghị j đó về quản lý rủi ro, trong đó có nói sơ qua đến các phương pháp tính tổn thất tín dụng :( (kiểu như Expected Loss, Unexpected loss). Sếp về bảo e tìm hiểu và làm cho sếp cái đó, lại còn bảo e phải xây dựng cách tính cụ thể để áp dụng nữa :(. Bác nào rành về cái này ko, hoặc có tài liệu hướng dẫn cũng đc thì send e với :(.
 
Chắc sếp bạn đùa. Cái này đâu phải bảo muốn làm là làm được. Bạn cần phải có nguồn dữ liệu nội bộ (loan level data) + dữ liệu thị trường (cả lịch sử và dự báo) rồi lập trình mô hình dự báo kinh tế lượng mới được.
 
Nghĩ lại, có thể là sếp bạn không yêu cầu quá cao về mức độ phức tạp và không cần đến mức phải dùng đến mô hình. Nếu không khắt khe lắm bạn có thể tạm tính Expected Loss = Probability of Default * Exposure at Default * Loss Given Default.

1) Probability of Default: % rủi ro khách hàng mất khả năng thanh toán
2) Exposure at Default: giá trị khoản vay bị write off tại thời điểm default
3) Loss Given Default: % thiệt hại thực sự sau khi đã giải quyết nợ xong (recoveries)

Chia các khoản vay thành các vintages và loại sản phẩm khác nhau. Tùy mức độ seasoning và loại sản phẩm mà áp dụng một tỉ lệ probability of default nhất định. Cuối cùng cộng tất cả các vintages lại để có mức expected loss.

Cách này tất nhiên là không thể tốt bằng xây dựng mô hình toán hẳn hoi, vốn rất phức tạp và yêu cầu nhiều dữ liệu.
 
Nghĩ lại, có thể là sếp bạn không yêu cầu quá cao về mức độ phức tạp và không cần đến mức phải dùng đến mô hình. Nếu không khắt khe lắm bạn có thể tạm tính Expected Loss = Probability of Default * Exposure at Default * Loss Given Default.

1) Probability of Default: % rủi ro khách hàng mất khả năng thanh toán
2) Exposure at Default: giá trị khoản vay bị write off tại thời điểm default
3) Loss Given Default: % thiệt hại thực sự sau khi đã giải quyết nợ xong (recoveries)

Chia các khoản vay thành các vintages và loại sản phẩm khác nhau. Tùy mức độ seasoning và loại sản phẩm mà áp dụng một tỉ lệ probability of default nhất định. Cuối cùng cộng tất cả các vintages lại để có mức expected loss.

Cách này tất nhiên là không thể tốt bằng xây dựng mô hình toán hẳn hoi, vốn rất phức tạp và yêu cầu nhiều dữ liệu.
Thanks bạn nhé. Mình cũng có tìm đc cách tính này theo Basel II, tuy nhiên mình cũng ko rõ là các yếu tố thành phần để tính EL như PD, EAD, LGD thì cụ thể sẽ tính toán như thế nào :(
 
Như mình đã nói lúc trước, để thực sự áp dụng được Expected Loss Method thì cần phải xây dựng được statistical model với rất nhiều dữ liệu và dự báo. Mình chưa bao giờ làm trong ngành tài chính ở VN cả nên không rõ là số liệu thế nào. Nhưng chỉ đọc báo có thể thấy là số liệu thống kê rất "ảo" nên chắc có lẽ mô hình này chưa áp dụng được ở VN.

Mình nghĩ có một cách workaround vấn đề này là dùng phương pháp vintage analysis, trong đấy bạn dùng dữ liệu pool-level data, chia delinquency và loss ra theo vintage rồi xây dựng delinquency curve và loss curve để xác định PD tùy theo age của oustanding loans.

Còn EAD chính là loan amount

LGD = (Loan Amount - Recoveries)/Loan Amount

Đây không phải là cách tốt nhất nhưng mà nếu không có dữ liệu thì có lẽ cách này là hợp lý.
 
Chỉnh sửa lần cuối bởi người điều hành:
Như mình đã nói lúc trước, để thực sự áp dụng được Expected Loss Method thì cần phải xây dựng được statistical model với rất nhiều dữ liệu và dự báo. Mình chưa bao giờ làm trong ngành tài chính ở VN cả nên không rõ là số liệu thế nào. Nhưng chỉ đọc báo có thể thấy là số liệu thống kê rất "ảo" nên chắc có lẽ mô hình này chưa áp dụng được ở VN.

Mình nghĩ có một cách workaround vấn đề này là dùng phương pháp vintage analysis, trong đấy bạn dùng dữ liệu pool-level data, chia delinquency và loss ra theo vintage rồi xây dựng delinquency curve và loss curve để xác định PD tùy theo age của oustanding loans.

Còn EAD chính là loan amount

LGD = (Loan Amount - Recoveries)/Loan Amount

Đây không phải là cách tốt nhất nhưng mà nếu không có dữ liệu thì có lẽ cách này là hợp lý.
Thanks bạn nhé :) .
 

Tin tuyển dụng mới nhất

Thống kê MXH

Tổng số chủ đề
34,575
Số bình luận
528,080
Tổng số thành viên
351,365
Thành viên mới nhất
Ltth@
Back
Bên trên