Phương pháp nhận diện rủi ro danh mục cho vay tại các ngân hàng thương mại Việt Nam

49
© Học viện Ngân hàng
ISSN 1859 - 011X 
Tạp chí Khoa học & Đào tạo Ngân hàng
Số 222- Tháng 11. 2020
Phương pháp nhận diện rủi ro danh mục cho vay tại 
các ngân hàng thương mại Việt Nam
Nguyễn Thuỳ Dương Nguyễn Bích Ngân
Ngày nhận: 06/11/2020 
Ngày nhận bản sửa: 10/11/2020 
Ngày duyệt đăng: 25/11/2020
Tóm tắt: Quy trình quản lý rủi ro danh mục cho vay tại ngân hàng thương mại 
(NHTM) bao gồm: xây dựng khung quản trị rủi ro, nhận diện rủi ro, đo lường rủi 
ro và sử dụng công cụ quản lý rủi ro. Trên góc độ quản lý rủi ro danh mục cho 
vay, nhận diện rủi ro tín dụng (RRTD) có những đặc trưng riêng so với công việc 
này ở phạm vi từng khoản vay riêng lẻ. Nghiên cứu này tổng hợp cơ sở lý luận về 
các phương pháp sử dụng để nhận diện rủi ro danh mục cho vay. Để đánh giá thực 
trạng sử dụng các phương pháp nhận diện rủi ro danh mục cho vay tại các NHTM 
Việt Nam trên các phương diện: mức độ sử dụng, thực trạng triển khai, các kết quả 
đạt được và hạn chế trong sử dụng các phương pháp, nhóm tác giả thực hiện khảo 
sát tại 16 NHTM Việt Nam với nội dung gồm 09 câu hỏi và phỏng vấn chuyên sâu 
các chuyên gia về các vấn đề được lồng ghép trong khảo sát. Trên cơ sở này, nhóm 
tác giả đưa ra giải pháp đối với các NHTM Việt Nam nhằm hoàn thiện các phương 
Credit risk indentification methods for loan portfolios of Vietnamese commercial banks
Abstract: Risk indentification is an important step in credit risk management process of loan portfolio, 
which includes: building framework for risk management, risk identification, risk measurement and 
using tools for risk management. In loan portfolio range, credit risk identification has distingished 
characteristics with this for individual loan. With current theoretical and practical literatures, there 
are not many studies focusing on methods and tools in the purpose of credit risk identification in 
loan portfolio. This paper gives overview on theories of methods applied to identify credit risk in 
loan portfolio. Based on which, the authors evaluate facts of methods used in loan portfolio risk 
indentification by survey and professional interview. The final contribution of this paper is giving 
solutions for Vietnamese commercial banks in order to improve credit risk indentification methods for 
loan portfolios, from that banks could reduce credit risk level in their operations.
Keywords: Credit risk identification methods, Loan portfolio, Early warning system, Vintage analysis, 
Trend report, Migration analysis.
Duong Thuy Nguyen
Email: duongnt@hvnh.edu.vn
Ngan Bich Nguyen
Email: ngannb@hvnh.edu.vn
Organization of all: Banking Academy of Vietnam
Học viện Ngân hàng
Phương pháp nhận diện rủi ro danh mục cho vay tại các ngân hàng thương mại Việt Nam
50 Tạp chí Khoa học & Đào tạo Ngân hàng- Số 222- Tháng 11. 2020
pháp nhận diện rủi ro danh mục cho vay, qua đó góp phần giảm thiểu RRTD tại 
ngân hàng. 
Từ khoá: Nhận diện rủi ro danh mục cho vay, Cảnh báo sớm rủi ro tín dụng, Phân 
tích Vintage, Phân tích xu hướng, Phân tích dịch chuyển.
1. Giới thiệu
Bước nhận diện rủi ro có vai trò quan trọng 
trong quy trình quản lý rủi ro danh mục cho 
vay, bởi nếu không nhận biết được đầy đủ 
về rủi ro thì NHTM sẽ đánh giá thấp về 
mức độ rủi ro thực tế, từ đó không dự trữ 
đủ vốn để chống đỡ rủi ro, dẫn đến nguy cơ 
tổn thất tín dụng cho ngân hàng là rất lớn. 
Về phương pháp thực hiện, nhận diện rủi 
ro danh mục cho vay của NHTM là công 
việc phức tạp và khó để có một phương 
pháp hay quy trình duy nhất nào là tối ưu 
cho mọi NHTM. Công việc này được thực 
hiện theo các phương pháp đa dạng, linh 
hoạt tuỳ thuộc danh mục cho vay của từng 
ngân hàng và cần thực hiện bám sát theo 
chính sách, chiến lược tín dụng, những thay 
đổi trong hoạt động tín dụng và khi có các 
sản phẩm tín dụng mới. Trong các nghiên 
cứu hiện có, các phương pháp nhận diện 
rủi ro danh mục cho vay được chia thành 
hai nhóm chính, bao gồm: (i) phương pháp 
cảnh báo sớm RRTD; và (ii) các phương 
pháp đánh giá chất lượng danh mục cho 
vay trong quá khứ. 
Đối với phương pháp cảnh báo sớm RRTD, 
một số các nghiên cứu điển hình về phương 
pháp luận trong việc xây dựng hệ thống 
cảnh báo sớm rủi ro tín dụng tại NHTM 
như Gramlich và các cộng sự (2010); Zhou, 
Wang và Qiu (2008); Davis và Karim 
(2008); Nguyễn Văn Huân và Đỗ Năng 
Thắng (2018); Nguyễn Thị Lan và các cộng 
sự (2018). Bên cạnh đó, các nghiên cứu tiêu 
biểu về tính hiệu quả trên thực tiễn khi áp 
dụng hệ thống cảnh báo sớm để nhận diện 
rủi ro tín dụng tại NHTM ở các quốc gia 
khác nhau có thể kể tới như Azam (2016) tại 
Iran; Qin và Luo (2014) tại nhóm các quốc 
gia phát triển G20; Koyuncugil và Ozgulbas 
(2012) tại Thổ Nhĩ Kì; Tiberiu (2006) tại 
Romani; Sahajwala và Bergh (2000) tại 
nhóm các quốc gia phát triển G10. 
Đối với các phương pháp đánh giá chất 
lượng danh mục cho vay trong quá khứ như 
phương pháp phân tích xu hướng (Trend 
report), phương pháp phân tích dịch chuyển 
(Migration analysis), phương pháp phân 
tích Vintage (Vintage analysis), các nghiên 
cứu hiện có là không nhiều. Với nhóm các 
công trình nước ngoài, phương pháp được 
tập trung nghiên cứu nhiều hơn cả là phân 
tích Vintage. Phương pháp này được chứng 
minh là khá hiệu quả như Siarka (2011), 
Zhang (2009), Breeden (2004), Burns và 
Stanley (2001)... đã đưa trong công trình 
của mình. Với nhóm các công trình trong 
nước thực hiện nghiên cứu về các phương 
pháp sử dụng để nhận diện rủi ro tín dụng 
thông qua đánh giá chất lượng danh mục 
cho vay trong quá khứ, hiện mới chỉ có 
công trình của Phạm Thị Nương (2013) 
nghiên cứu về phương pháp phân tích dịch 
chuyển. 
Như vậy, các nghiên cứu chuyên sâu về 
nhận diện rủi ro danh mục cho vay là không 
nhiều. Trong khuôn khổ bài báo này, các 
tác giả sẽ tập trung giải quyết ba mục tiêu 
NGUYỄN THUỲ DƯƠNG - NGUYỄN BÍCH NGÂN
51Số 222- Tháng 11. 2020- Tạp chí Khoa học & Đào tạo Ngân hàng
nghiên cứu như sau: một là, tổng hợp cơ 
sở lý luận về các phương pháp sử dụng để 
nhận diện rủi ro danh mục cho vay; hai là, 
đánh giá thực trạng sử dụng các phương 
pháp nhận diện rủi ro danh mục cho vay 
tại các NHTM Việt Nam; ba là, đưa ra hệ 
thống các giải pháp đối với các NHTM 
Việt Nam nhằm hoàn thiện nhận diện rủi ro 
danh mục cho vay, qua đó góp phần giảm 
thiểu RRTD tại ngân hàng. 
2. Cơ sở lý thuyết về các phương pháp 
nhận diện rủi ro danh mục cho vay
2.1. Báo cáo tín dụng và cảnh báo sớm rủi 
ro tín dụng
Để phục vụ việc nhận diện RRTD toàn 
diện và hiệu quả, NHTM có thể tiến hành 
tổng hợp dữ liệu và đưa vào một hệ thống 
quản lý thống nhất để đưa ra các báo cáo 
tín dụng và từ đó có các cảnh báo sớm về 
RRTD. Các báo cáo tín dụng làm cơ sở cho 
cảnh báo sớm RRTD bao gồm báo cáo định 
kì và báo cáo đặc biệt liên quan đến các nội 
dung sau: nhóm khách hàng có dư nợ tín 
dụng lớn nhất, các khoản dư nợ lớn nhất; 
phân tích danh mục tín dụng Khi thực 
hiện báo cáo tín dụng, chất lượng thông tin 
tín dụng là yếu tố quan trọng. Các thông tin 
về chất lượng các khoản tín dụng NHTM 
có thể tự thu thập, phân tích, xử lý dữ liệu 
hoặc được cung cấp từ các tổ chức chuyên 
nghiệp. 
Báo cáo tín dụng là phương tiện để NHTM 
Nguồn: Nhóm tác giả tổng hợp
Hình 1. Quy trình thực hiện ở cả hai cấp Hội sở chính và chi nhánh ngân hàng thương mại
Phương pháp nhận diện rủi ro danh mục cho vay tại các ngân hàng thương mại Việt Nam
52 Tạp chí Khoa học & Đào tạo Ngân hàng- Số 222- Tháng 11. 2020
có thể đưa ra cảnh báo sớm RRTD. Trong 
đó Cảnh báo sớm RRTD (Early Warning 
System- EWS) là một cách thức để NHTM 
đưa ra các cảnh báo về mức độ rủi ro của 
khách hàng, từ đó NHTM có thể chủ động 
trong các biện pháp xử lý và hỗ trợ khách 
hàng, hạn chế khả năng phát sinh nợ xấu, 
tăng chất lượng tín dụng của cả danh mục 
tín dụng.
Quy trình Hệ thống cảnh báo sớm RRTD 
được phối hợp thực hiện ở cả hai cấp Hội 
sở chính và cấp chi nhánh trong hệ thống 
NHTM. Trong đó các bước thực hiện được 
cụ thể tại Hình 1.
(1) Từ hệ thống thông tin quản lý của ngân 
hàng chiết xuất thông tin về khách hàng.
(2) Tính toán điểm của khách hàng, lập 
danh sách khách hàng cần điều tra.
(3) Khách hàng trả lời bảng câu hỏi điều 
tra.
(4) Tổng hợp kết quả và xác định danh sách 
cảnh báo rủi ro.
(5) Xác định các biện pháp ứng xử khách 
hàng tại chi nhánh.
(6) Quản lý, giám sát, thực hiện các biện 
pháp ứng xử.
(7) Báo cáo công tác cảnh báo sớm.
Kết quả của công tác cảnh báo sớm là khách 
hàng sẽ được theo dõi tại Hội sở chính theo 
ba cấp độ cảnh báo chính là màu đỏ (rủi ro 
cao), màu vàng (rủi ro trung bình) và màu 
xanh (rủi ro thấp). Theo các cấp độ rủi ro 
khác nhau mà ngân hàng sẽ có các ứng xử 
phù hợp thực hiện tại cấp chi nhánh. Định 
kì, danh sách các khách hàng thuộc diện 
cần cảnh báo rủi ro sẽ được quản lý, theo 
dõi tập trung tại Hội sở chính. Từ đó, ban 
lãnh đạo ngân hàng sẽ có được cái nhìn bao 
quát về mức độ rủi ro hiện tại trên phạm 
vi toàn danh mục và đưa ra các biện pháp 
hành động kịp thời. 
2.2. Nhóm phương pháp đánh giá chất 
lượng danh mục cho vay trong quá khứ
Có ba phương pháp để nhận diện rủi ro 
danh mục cho vay thông qua đánh giá chất 
lượng danh mục cho vay trong quá khứ 
được phân tích, bao gồm: phân tích dịch 
chuyển (Migration analysis), phân tích xu 
hướng (Trend report) và phân tích Vintage 
(Vintage Analysis). Bảng 1 tổng hợp tóm tắt 
về mục đích phân tích, ưu điểm và nhược 
điểm của các phương pháp trên.
3. Thực trạng sử dụng các phương pháp 
nhận diện rủi ro danh mục cho vay tại 
các ngân hàng thương mại Việt Nam
3.1. Phương pháp nghiên cứu
Để đưa ra các đánh giá về thực trạng 
nhận diện rủi ro danh mục cho vay tại các 
NHTM Việt Nam, nhóm tác giả dựa trên 
hai phương pháp nghiên cứu chính như sau:
Thứ nhất, nhóm tác giả thực hiện khảo sát 
trên mẫu nghiên cứu gồm 16 NHTM Việt 
Nam được chia làm hai nhóm như sau:
Nhóm 1: Bao gồm nhóm 09 ngân hàng 
được lựa chọn triển khai Basel II theo quy 
định của Ngân hàng Nhà nước Việt Nam 
(NHNN) là NHTMCP Đầu tư và phát 
triển Việt Nam (BIDV), NHTMCP Công 
thương Việt Nam (VietinBank), NHTMCP 
Ngoại thương Việt Nam (Vietcombank), 
NHTMCP Kĩ thương (Techcombank), 
NHTMCP Á Châu (ACB), NHTMCP Việt 
NGUYỄN THUỲ DƯƠNG - NGUYỄN BÍCH NGÂN
53Số 222- Tháng 11. 2020- Tạp chí Khoa học & Đào tạo Ngân hàng
Nam Thịnh Vượng (VPBank), NHTMCP 
Quân Đội (MB), NHTMCP Hàng Hải 
(Maritime Bank) và NHTMCP Quốc tế 
(VIB). 
Nhóm 2: bao gồm 07 NHTM Việt Nam 
không nằm trong nhóm 09 ngân hàng trên 
là NHTMCP Phát triển nhà Thành phố Hồ 
Chí Minh (HD Bank), NHTMCP An Bình 
(AB Bank), NHTMCP Bảo Việt (Bao Viet 
bank), NHTMCP Đại Chúng (PVcomBank), 
NHTMCP Xăng dầu Petrolimex (PG bank), 
NHTMCP Sài Gòn Thương tín (Sacombank) 
và NHTMCP Quốc dân (NCB). Trong nhóm 
này có một số ngân hàng đã thực hiện triển 
khai Basel II dù chưa nằm trong diện triển 
khai thí điểm của NHNN, còn một số các 
ngân hàng hoàn toàn chưa bắt đầu quá trình 
triển khai Basel II hoặc chưa có định hướng 
rõ ràng về việc này.
Khảo sát hướng tới đối tượng trả lời là các 
cán bộ làm việc tại các bộ phận liên quan tới 
nghiệp vụ quản lý rủi ro danh mục cho vay 
tại các NHTM, trong khoảng thời gian từ 
01/01/2019 đến 31/12/2019. Các đối tượng 
được khảo sát tham gia trả lời các câu hỏi 
liên quan tới thực trạng áp dụng các phương 
pháp nhận diện rủi ro danh mục cho vay tại 
NHTM. Hình thức phát phiếu khảo sát và 
nhận phản hồi là qua thư điện tử (chi tiết 
xem thêm Phụ lục Phiếu khảo sát). 
Bảng 2 thể hiện thống kê về kết quả khảo 
sát được thực hiện trong nghiên cứu này. 
Thứ hai, phỏng vấn chuyên gia (chi tiết 
xem thêm Phụ lục Phiếu khảo sát). Để đưa 
ra các đánh giá thực trạng và giải pháp 
hoàn thiện các phương pháp nhận diện rủi 
ro danh mục cho vay tại các NHTM Việt 
Bảng 1. So sánh các phương pháp đánh giá chất lượng danh mục cho vay trong quá khứ
Phương 
pháp Mục đích phân tích Ưu điểm Nhược điểm
Phân 
tích dịch 
chuyển
(Migration 
analysis)
Phân tích việc các khoản 
vay trong danh mục chuyển 
từ nhóm nợ quá hạn này 
sang nhóm nợ quá hạn 
khác.
Kĩ thuật phân tích khá 
đơn giản, không đòi 
hỏi các phần mềm kĩ 
thuật phức tạp.
Chưa có tính kịp thời theo 
chất lượng thực tế của danh 
mục tại thời điểm phân tích.
Chỉ phân tích duy nhất về 
thay đổi chất lượng các 
khoản vay thông qua việc 
thay đổi nhóm nợ, mà không 
tính tới các yếu tố khác.
Phân tích 
xu hướng 
(Trend 
report)
Phân tích về các thông tin 
của danh mục qua thời gian, 
từ đó đưa ra xu hướng về 
rủi ro.
Các đặc điểm của 
danh mục được đưa 
ra phân tích là đa dạng 
và tuỳ ý theo yêu cầu 
của nhà quản trị ngân 
hàng.
Cần kết hợp phân tích xu 
hướng về nhiều yếu tố khác 
nhau của danh mục để tránh 
đưa ra nhận định phiến diện. 
Phân tích 
Vintage
(Vintage 
Analysis)
Phân tích tỷ lệ PAR của 
danh mục từng phân đoạn 
khách hàng dựa trên số 
liệu lịch sử, từ đó đưa ra xu 
hướng thay đổi trong mức 
độ rủi ro cũng như các nhân 
tố ảnh hưởng tới việc vỡ nợ 
của từng nhóm khách hàng.
Không chịu ảnh hưởng 
bởi các tỷ lệ về tốc độ 
tăng trưởng hay tỷ lệ 
nợ xấu-những dữ liệu 
có thể không được 
báo cáo chính xác.
Đòi hỏi kĩ thuật và phần 
mềm sử dụng trong phân 
tích phức tạp hơn hai 
phương pháp trên.
Để đưa ra nhận định đủ tin 
cậy cần kết hợp thêm các kĩ 
thuật để kiểm định lại (back-
testing)
Nguồn: Nhóm tác giả tổng hợp từ Centenary Bank (2014), J.P.Morgan (2016)
Phương pháp nhận diện rủi ro danh mục cho vay tại các ngân hàng thương mại Việt Nam
54 Tạp chí Khoa học & Đào tạo Ngân hàng- Số 222- Tháng 11. 2020
Nam, nhóm tác giả dựa trên ý kiến của các 
chuyên gia được phỏng vấn trong quá trình 
thực hiện khảo sát, kết hợp với các chuẩn 
mực về quản lý RRTD theo khuyến nghị 
của Basel. Đối tượng được phỏng vấn là 
các chuyên gia tham gia trả lời khảo sát ở 
trên với nội dung phỏng vấn là các vấn đề 
mang tính đánh giá chủ quan của chuyên 
gia về sử dụng các phương pháp nhận diện 
rủi ro danh mục cho vay tại NHTM được 
lồng ghép trong Bảng hỏi khảo sát tại các 
câu hỏi số 5, 6, 7, 8, 9 (Phụ lục), hình thức 
phỏng vấn qua điện thoại và trực tiếp. 
3.2. Các kết quả nghiên cứu chính
Về phương pháp cảnh báo sớm rủi ro 
(EWS)
Trên thực tế, khi sử dụng kết hợp các nhóm 
dấu hiệu nhận biết RRTD từ các thông tin, 
dữ liệu cả bên trong và bên ngoài NHTM, 
các ngân hàng đã xây dựng nên hệ thống 
cảnh báo sớm để nhận diện sớm RRTD. 
Kết quả khảo sát từ mẫu nghiên cứu về 
cảnh báo sớm RRTD trên danh mục cho 
vay thể hiện ở Hình 2.
Theo kết quả khảo sát, 100% các NHTM 
nhóm 1 đã xây dựng được hệ thống cảnh 
báo sớm RRTD trên danh mục cho vay, 
điều này trước hết để đáp ứng yêu cầu quản 
trị rủi ro theo chuẩn mực Basel II và hơn 
nữa là để đáp ứng nhu cầu về công cụ nhận 
diện RRTD sớm tại các NHTM. Tại nhóm 
2, mới chỉ 70% các NHTM đã xây dựng 
được hệ thống này. Tuy vậy về mặt pháp 
lý, theo Điều 31, 37 của Thông tư 13/2018/
TT-NHNN quy định về theo dõi và kiểm 
soát RRTD thì việc  ... uy trình cảnh báo sớm đột xuất là quy 
trình áp dụng đối với các khách hàng thuộc 
diện cảnh báo rủi ro đột xuất do có dấu hiệu 
RRTD liên quan đến khách hàng trong quá 
trình giám sát sau tín dụng. 
Dựa trên nền tảng công nghệ khá hiện 
đại, hệ thống EWS này được NHTM xây 
dựng dựa trên hai lớp màng lọc thông tin. 
Màng lọc thứ nhất dựa trên hệ thống Kho 
dữ liệu doanh nghiệp, Hệ thống xếp hạng 
tín dụng nội bộ và Hệ thống quản lý rủi ro 
tín dụng. Kết quả của màng lọc này cho 
ra danh mục các khoản cho vay cần điều 
tra. Sau đó, màng lọc thứ hai dựa trên kết 
quả điều tra thông tin vi mô về hoạt động 
kinh doanh của khách hàng và các thông tin 
từ môi trường vĩ mô để đưa ra ba mức độ 
cảnh báo: Đỏ, Vàng, Xanh tương ứng với 
ba mức độ rủi ro: Rủi ro cao, Rủi ro, Khó 
khăn tạm thời. 
Về các phương pháp đánh giá chất lượng 
danh mục cho vay trong quá khứ
Kết quả khảo sát tổng hợp tại câu hỏi số 
4 (Hình 4 và Phụ lục Khảo sát) cho thấy, 
phần lớn các NHTM ở cả hai nhóm đều đã 
sử dụng các phương pháp để phân tích sự 
thay đổi trong chất lượng danh mục cho 
vay trong quá khứ và từ đó nhận diện rủi ro 
phát sinh từ danh mục cho vay ở thời điểm 
hiện tại. Bên cạnh đó, kết quả khảo sát cũng 
cho thấy trong các phương pháp được sử 
dụng, Trend reports là nhóm phương pháp 
được sử dụng phổ biến nhất tại các NHTM 
được nghiên cứu bởi tính dễ thực hiện hơn. 
Đối với các phương pháp yêu cầu trình độ 
công nghệ phần mềm sử dụng trong phân 
tích, trình độ nhân lực thực hiện phân tích 
cao hơn và phức tạp hơn như Migration 
analysis và Vintage analysis thì chỉ mới 
được sử dụng tại 4 NHTM nhóm 1 và chưa 
có NHTM nào ở nhóm 2 thực hiện được. 
Tại 4 NHTM nhóm 1 này, việc sử dụng 
kết hợp các phương pháp, mô hình để phân 
tích, đánh giá về chất lượng danh mục cho 
vay hiện có được thực hiện theo từng tiểu 
danh mục theo phân khúc sản phẩm hoặc 
phân khúc địa lý.
3.2. Thảo luận kết quả nghiên cứu
Nguồn: Khảo sát của nhóm tác giả
Hình 4. Tỷ lệ các NHTM sử dụng các phương pháp đánh giá chất lượng danh 
mục cho vay trong quá khứ
NGUYỄN THUỲ DƯƠNG - NGUYỄN BÍCH NGÂN
57Số 222- Tháng 11. 2020- Tạp chí Khoa học & Đào tạo Ngân hàng
Kết hợp phỏng vấn các chuyên gia, nhóm 
nghiên cứu thảo luận về các kết quả đạt 
được, hạn chế và nguyên nhân của hạn chế 
trong áp dụng các phương pháp nhận diện 
rủi ro tín dụng như sau:
3.2.1. Kết quả đạt được 
Hướng tới tiệm cận chuẩn mực quản trị 
ngân hàng theo nguyên tắc Basel II đề xuất, 
các NHTM tại Việt Nam hiện nay đều đã 
xây dựng được các phương pháp luận để 
nhận diện rủi ro trên danh mục cho vay như 
sử dụng phối hợp các mô hình đánh giá chất 
lượng danh mục cho vay trong quá khứ 
hay xây dựng mô hình cảnh báo sớm rủi 
ro. Xét về hiệu quả của hệ thống cảnh báo 
sớm đã được sử dụng để nhận diện rủi ro 
trên danh mục cho vay tại các NHTM, kết 
quả phỏng vấn chuyên gia tại nghiên cứu 
này cho thấy, đây là công cụ giúp việc nhận 
diện rủi ro chuyển từ phương pháp định 
tính (phương pháp chuyên gia) sang dạng 
mô hình định lượng có tính khách quan 
và khoa học hơn, ngoài ra còn là công cụ 
được thực hiện toàn diện trong cả hệ thống 
NHTM nên đã giúp việc thực hiện giám sát 
khách hàng sau cho vay nghiêm túc, chặt 
chẽ hơn. Bên cạnh đó, hệ thống cảnh báo 
sớm còn giúp NHTM tiết kiệm thời gian, 
công sức cho nhân viên tín dụng, là công 
cụ hiệu quả cho khối Quản lý rủi ro và ban 
lãnh đạo cấp cao trong quản lý RRTD. Với 
kết quả của hệ thống này đưa ra, cấp quản 
lý có thể nhận diện được khách hàng đang 
thuộc nhóm rủi ro nào theo từng mức độ 
cảnh báo cụ thể, từ đó có thể đánh giá khả 
năng và thời điểm chuyển nhóm của từng 
khách hàng để xây dựng kế hoạch tài chính 
và cân đối vốn của ngân hàng. Theo đánh 
giá của các chuyên gia tham gia vào khảo 
sát này, việc triển khai hệ thống cảnh báo 
sớm hiệu quả có thể giúp các NHTM phát 
hiện sớm khả năng không trả được nợ của 
khách hàng trước thời điểm vỡ nợ trên thực 
tế 06 tháng. Ngoài ra, khi phát triển tốt hệ 
thống cảnh báo sớm này đã góp phần giảm 
thiểu khoảng 60% tổn thất, trong khi nếu 
chỉ thực hiện các công cụ quản trị RRTD 
truyền thống mà không có cảnh báo sớm 
RRTD thì hiệu quả giảm thiểu tổn thất chỉ 
khoảng 20%. 
3.2.2. Về các hạn chế và nguyên nhân
Việc sử dụng các phương pháp hiện đại để 
nhận diện rủi ro tín dụng trên danh mục cho 
vay thông qua đánh giá chất lượng danh 
mục cho vay trong quá khứ như Migration 
analysis, Vintage analysis còn hạn chế 
tại các NHTM. Bên cạnh đó, xét về các hạn 
chế của NHTM khi áp dụng hệ thống cảnh 
báo sớm trong nhận diện RRTD trên danh 
mục cho vay, kết quả phỏng vấn chuyên gia 
của nhóm tác giả cho thấy:
Thứ nhất, các chỉ số cảnh báo sớm rủi ro 
hiện nay được đưa vào mô hình vẫn chưa 
bao phủ được các nguyên nhân gây ra vỡ 
nợ chủ yếu cho khách hàng doanh nghiệp 
như: Triển vọng kinh doanh, tình hình tài 
chính, khả năng thanh toán, tài sản đảm bảo 
và hồ sơ tín dụng, những thay đổi về mặt 
quản lý hoặc chiến lược 
Thứ hai, tính cập nhật và chính xác của hệ 
thống này chưa cao do ít sử dụng các chỉ 
tiêu có thể tính tự động, ví dụ như: tỷ lệ sử 
dụng hạn mức, số ngày quá hạn, độ biến 
động dòng tiền vào/ ra Việc này làm 
giảm tính cập nhật theo thời gian thực của 
kết quả cảnh báo.
Thứ ba, ý nghĩa của kết quả đầu ra của việc 
áp dụng EWS mới chỉ dừng lại trên cấp 
độ quản lý rủi ro sau cho vay, chưa mang 
nhiều ý nghĩa cảnh báo sớm. 
Phương pháp nhận diện rủi ro danh mục cho vay tại các ngân hàng thương mại Việt Nam
58 Tạp chí Khoa học & Đào tạo Ngân hàng- Số 222- Tháng 11. 2020
Những hạn chế về áp dụng hệ thống EWS 
như trên có thể xuất phát từ nguyên nhân 
trình độ công nghệ và phần mềm sử dụng, 
chất lượng và tính sẵn có của thông tin từ 
phía khách hàng vay, hoặc do nhận thức 
của ban lãnh đạo ngân hàng vẫn chưa đề 
cao vai trò của EWS trong quản lý rủi ro tại 
đơn vị mình. 
4. Giải pháp hoàn thiện nhận diện rủi 
ro danh mục cho vay tại các ngân hàng 
thương mại Việt Nam
Trước thực trạng đã nêu trên về sử dụng 
các phương pháp nhận diện rủi ro danh 
mục cho vay tại NHTM, các giải pháp được 
nhóm tác giả đưa ra như sau:
Thứ nhất, các NHTM nhóm 2 cần có lộ 
trình nhanh chóng xây dựng và vận dụng 
thực tiễn hệ thống EWS trong quản lý rủi 
ro danh mục cho vay. Các NHTM này có 
thể tham khảo khuôn mẫu triển khai tại các 
NHTM tương đồng đã hoàn thành và vận 
hành hệ thống EWS trên thực tế, chuẩn bị 
các điều kiện về tài chính và nhân sự để đáp 
ứng với yêu cầu vận hành của hệ thống này. 
Thứ hai, tại cả hai nhóm NHTM cần hoàn 
thiện hệ thống EWS theo hướng đa dạng 
hơn các chỉ số dùng trong cảnh báo sớm 
RRTD, đặc biệt các chỉ số dành cho nhóm 
khách hàng doanh nghiệp, đồng thời cần sử 
dụng nhiều hơn các chỉ số có thể tính toán 
tự động và cập nhật được theo tình hình 
tài chính của khách hàng liên tục theo thời 
gian. Thêm vào đó, các NHTM Việt Nam 
có thể bổ sung thêm các chỉ số về kinh tế vĩ 
mô hoặc các chỉ số về chất lượng tín dụng 
của hệ thống các NHTM để đưa ra cảnh 
báo sớm về các loại rủi ro hệ thống, bởi các 
rủi ro này sau đó sẽ tác động tới danh mục 
cho vay của từng NHTM.
Thứ ba, để nâng cao chất lượng nhận diện 
RRTD và đáp ứng các chuẩn mực quốc 
tế về quản lý rủi ro, các NHTM ở cả hai 
nhóm, đặc biệt các NHTM nhóm 1, cần 
thúc đẩy việc sử dụng các mô hình, phương 
pháp thống kê theo hướng hiện đại như 
Migration analysis, Vintage analysis 
thông qua đầu tư nguồn lực để nâng cao 
trình độ công nghệ và đào tạo nhân sự có 
trình độ phân tích và sử dụng phần mềm. 
5. Kết luận
Nhận diện rủi ro là nội dung quan trọng, 
thậm chí có tính quyết định tới hiệu quả của 
các bước phía sau trong quy trình quản lý rủi 
ro danh mục cho vay tại NHTM bao gồm: 
xây dựng khung quản trị rủi ro, nhận diện rủi 
ro, đo lường rủi ro và sử dụng công cụ quản 
lý rủi ro. Trong nghiên cứu này, nhóm tác 
giả đã hệ thống hoá cơ sở lý thuyết về các 
nhóm phương pháp sử dụng trong nhận diện 
rủi ro danh mục cho vay bao gồm: phương 
Phụ lục 
PHIẾU KHẢO SÁT/PHỎNG VẤN CHUYÊN GIA
Về các phương pháp nhận diện rủi ro danh mục cho vay của ngân hàng thương mại
Câu 1: Bộ phận anh/chị đang làm việc tại ngân hàng hiện nay là gì?
- Quản lý cấp cao (Hội đồng quản trị/Ban điều hành/Ban kiểm soát)
- Uỷ ban /Khối quản lý rủi ro
- Bộ phận tín dụng
- Bộ phận kế toán
xem tiếp trang 73
NGUYỄN THUỲ DƯƠNG - NGUYỄN BÍCH NGÂN
59Số 222- Tháng 11. 2020- Tạp chí Khoa học & Đào tạo Ngân hàng
- Bộ phận kiểm soát/kiểm toán nội bộ 
- Khác (Cụ thể:......)
Câu 2: Chức vụ của anh/chị tại bộ phận đang làm việc hiện nay là gì?
Câu 3: Thời gian anh/chị đã công tác tại vị trí hiện tại?
Câu 4: Hiện ngân hàng anh/chị đang theo phương pháp nào để nhận biết rủi ro danh mục cho 
vay? (Anh/chị có thể làm rõ về phương pháp này)
Câu 5: Đánh giá của anh/chị về tính hiệu quả của các phương pháp được sử dụng để nhận biết rủi 
ro danh mục cho vay tại ngân hàng của anh/chị? 
Câu 6: Những hạn chế trong sử dụng các phương pháp nhận biết rủi ro danh mục cho vay tại 
ngân hàng của anh/chị là gì? 
Câu 7: Theo anh/chị, những hạn chế trên (câu 6) xuất phát từ những nguyên nhân nào?
Câu 8: Việc sử dụng các phương pháp nhận diện rủi ro danh mục cho vay hiện nay ở ngân hàng 
anh/chị đang gặp những khó khăn gì?
Câu 9: Các kiến nghị, đề xuất của anh/chị để hoàn thiện các phương pháp nhận diện rủi ro danh 
mục cho vay là gì?
Tài liệu tham khảo
Azam, A. (2016). Design of Early Warning System for Predicting Exposure to Failure Time of Banks. Quarterly Journal 
of Applied Theories of Economics, 2(4), p119-144.
Breeden, L. (2004). Stress Testing 2004-2005 Retail Originations. The RMA Journal, 87, p34-39.
Burns, P. and Stanley, A. (2001). Managing Consumer Credit Risk. Discussion Paper, Federal Reserve Bank of 
Philadelphia. Available at: 
Centenary Bank (2014). Agricultural Credit Risk Management. Training Manual. 
Davis, P. and Karim, D. (2008). Comparing early warning systems for banking crises. Journal of Financial Stability, 4 
(2), p89-120.
Gramlich, D.; Miller, G.; Oet, M. and Ong, S. (2010). Early Warning Systems for Systemic Banking Risk: Critical Review 
and Modeling Implications. Journal of Banking & Finance, 37 (11), p 4510-4533. 
J.P.Morgan (2016). Risk Management Tool Guide: Portfolio Quality Analysis (PQA). Toolkits and guides. Available at: 
https://www.accion.org/risk-management-tool-guide-portfolio-quality-analysis-pqa
Koyuncugil, A. and Ozgulbas, N. (2012). Financial early warning system model and data mining application for risk 
detection. Expert Systems with Applications, 39 (6), p6238-6253.
Ngân hàng Nhà nươc, Thông tư 13/2018/TT-NHNN ngày 18/05/2018 
Nguyễn Văn Huân, Đỗ Năng Thắng (2018). Mô hình cảnh báo sớm rủi ro tín dụng khách hàng cá nhân cho các ngân 
hàng thương mại Việt Nam. Tạp chí Kinh tế & Quản trị kinh doanh, Số 06, trang 86-92.
Nguyễn Thị Lan và cộng sự (2018). Ứng dụng một số phương pháp xây dựng hàm phân loại trong cảnh báo sớm nguy 
cơ vỡ nợ của các ngân hàng thương mại cổ phần Việt Nam. Tạp chí Khoa học Nông nghiệp Việt Nam, Số 16(7), 
trang 698-706.
Phạm Thị Nương (2013). Xây dựng mô hình xếp hạng tín dụng để cảnh báo nguy cơ chuyển nhóm nợ đối với khách hàng 
doanh nghiệp tại Ngân hàng thương mại cổ phần Kỹ Thương Việt Nam. Luận văn thạc sỹ kinh tế, Đại học Kinh tế 
quốc dân. 
Qin, X. and Luo, C. (2014). Capital account openness and early warning system for banking crises in G20 countries. 
Economic Modelling, 39(April), p190-194. 
Sahajwala, R. and Bergh, P. (2000). Supervisory risk assessment and early warning systems. Working paper, Basel 
Committee on Banking Supervision, No.4, December. 
Siarka, P. (2011). Vintage analysis as a basic tool for monitoring credit risk. Mathematical, 7(14), p213-228.
Tiberiu, A. (2006). Early warning system for the Romanian banking sector: The CAAMPL approach. Annals of the 
University of Oradea: Economic Science, 3(1), p458-466.
Zhang, A. (2009). Statistical Methods in Credit Risk Modeling. PhD thesis, University of Michigan.
Zhou, H.; Wang, J. and Qiu, Y. (2008). Application of the Cross Entropy Method to the Credit Risk Assessment in an 
Early Warning System. International Symposiums on Information Processing, Moscow: p728-732.
PHẠM THU THỦY - VŨ THỊ KIM OANH
73Số 222- Tháng 11. 2020- Tạp chí Khoa học & Đào tạo Ngân hàng
các yêu cầu về tính chất công việc ngành 
Ngân hàng đang thay đổi nhanh chóng, 
các nhân viên ngân hàng thế hệ mới phải 
có năng lực chủ động trong công việc, 
khả năng thích nghi, các kỹ năng làm việc 
nhóm, kỹ năng giao tiếp và quản trị bản thân 
tốt. Bởi vậy, đổi mới phương pháp giảng 
dạy để tăng cường tính chủ động, tích cực 
của người học là việc làm cần thiết và quan 
trọng. Bài viết đã hệ thống hoá các lý luận 
về phương pháp giảng dạy chủ động, đánh 
giá thực trạng giảng dạy theo phương pháp 
chủ động tại các khoa chuyên ngành của 
HVNH, từ đó đề xuất các giải pháp nâng 
cao hiệu quả của phương pháp giảng dạy 
này. Bài viết hi vọng đóng góp một phần 
nhỏ vào việc nâng cao chất lượng đào tạo, 
xây dựng nguồn nhân lực chất lượng cao 
cho ngành ngân hàng và cho xã hội. ■
Tài liệu tham khảo
Bonwell, Charles C. and James A. Eison. 1991, “Active Learning Creating Excitement in the Classroom” ASHE-ERIC 
Higher Education Report No. 1. Washington, D.C.: The George Washington University, School of Education and 
Human Development.
Galan-Muros, V. and Davey, T., 2014, “University-Business Cooperation Can Benefit All”, [Referenced: 30
th 
November 
2014]. Available at:  benefit-all/. 
Học viện Ngân hàng, “Phiếu lấy ý kiến người học về giảng viên”, áp dụng các năm học 2017-2018; 2018-2019, 2019-
2020
Học viện Ngân hàng, Kết quả lấy ý kiến người học về giảng viên các năm học 2017-2018; 2018-2019, 2019-2020
Jensen, E.J. & Owen, A.L. (2003), “Appealing to Good Students in Introductory Economics”, Journal of Economic 
Education, 34(4), 299–325.
Mulongo, G., 2013, “Effect of active learning teaching methodology on learner participation”, Journal of Education 
and Practice
Osborn, A. F. (1953, rev. 1957, 1963) “Applied imagination: Principles and procedures of creative problem-solving”, 
New York: Charles Scribner’s Sons.
Prince, M., (2004), “Does active learning work? u A review of research”, Journal of Engineering Education, 93 (3), 
223-231
pháp cảnh báo sớm rủi ro và các phương 
pháp đánh giá chất lượng danh mục cho 
vay trong quá khứ, phân tích thực trạng vận 
dụng các phương pháp nhận diện rủi ro danh 
mục cho vay tại các NHTM Việt Nam trên 
mẫu nghiên cứu gồm 16 NHTM được chia 
làm hai nhóm, từ đó đưa ra các giải pháp 
hoàn thiện nhận diện rủi ro danh mục cho 
vay tại các NHTM Việt Nam. 
Trong khuôn khổ của một bài báo, nghiên 
cứu này không tránh khỏi hạn chế khi chưa 
đánh giá được hiệu quả trên thực tiễn của 
việc vận dụng các phương pháp nhận diện 
rủi ro danh mục cho vay nói trên tại các 
NHTM. Đây cũng là gợi mở cho các nghiên 
cứu tiếp theo về chủ đề này ■
tiếp theo trang 58