Bài giảng Chương 3: Rủi ro tín dụng

QUẢN TRỊ RỦI RO CÁC ĐỊNH CHẾ TÀI CHÍNH Giảng viên: PGS.TS Trần Thị Thái Hà 1 RủI RO TÍN DụNG Chương 3 2 Những nội dung chính • Rủi ro tín dụng của khoản vay riêng lẻ • Phân loại và các đặc trưng của khoản vay • Lãi và phí • Lãi suất và khối lượng tín dụng • Đo lường rủi ro tín dụng • Danh mục khoản vay và rủi ro tập trung – Các mô hình đơn giản về rủi ro tập trung khoản vay Các loại khoản vay • Khoản vay thương mại (C&I) • Khoản vay bất động sản • Khoản vay cá nhân (tiêu dùng) Khoản vay thương mại • Ngắn hạn hoặc dài hạn, tùy mục đích tài trợ (vốn lưu động hay máy móc thiết bị) • Đồng tài trợ do nhiều FI cung cấp • Có hoặc không có bảo đảm: đánh đổi giữa tài sản thế chấp và lãi suất trên khoản vay. • Khoản vay giao ngay và cam kết khoản vay • Lãi suất cố định hoặc lãi suất thả nổi • Khả năng thay thế của thương phiếu làm giảm tầm quan trọng của khoản vay thương mại. Khoản vay bất động sản • Chủ yếu là khoản vay mua nhà ở và thế chấp nhà (mortgages). • Quy mô khoản vay; hệ số khoản vay trên giá trị (LTV); thời hạn (thường khá dài). • Lãi suất và phí (hoa hồng, chiết khấu, khoản trả trước) • Lãi suất cố định và lãi suất điều chỉnh Khoản vay tiêu dùng • Tài trợ các khoản vay tiêu dùng • Do nhiều loại hình FI cung cấp, thẻ tín dụng được sử dụng phổ biến. • Khoản vay trong hạn mức (được phép rút tiền và hoàn trả nhiều lần trong thời gian của hợp đồng). Lợi suất trên một khoản vay • Các yếu tố tác động tới lợi suất hứa hẹn trên 1 đồng cho vay – Lãi suất trên khoản vay – Bất kỳ khoản phí nào liên quan tới khoản vay – Mức bù rủi ro tín dụng trên khoản vay – Tài sản thế chấp của khoản vay – Những khoản mục phi giá khác (đặc biệt là số dư ký quỹ và dự trữ bắt buộc) Lợi suất hứa hẹn trên một khoản vay • Một FI thực hiện một khoản vay thương mại giao ngay, thời hạn 1 năm, 1 triệu $. Lãi suất cho vay tối thiểu (BR) = 12% + Mức bù rủi ro tín dụng (m) = 2% BR + m = 14% • BR: phản ánh chi phí vốn bình quân của FI hoặc chi phí biên của quỹ (lãi suất thương phiếu; lãi suất quỹ bình quân hay Libor) hay lãi suất cho vay tốt nhất. Ba loại phí gắn với một khoản vay • Phí phát hành khoản vay, f (xử lý hồ sơ vay) • Tiền đặt cọc bắt buộc, dưới dạng tiền gửi không kỳ hạn, không có lãi (b) • Dự trữ bắt buộc (R) do NHTU đòi hỏi đối với FI trên số tiền gửi không kỳ hạn, bao gồm cả tiền đặt cọc. Cùng với rủi ro tín dụng, những yếu này cần được xem xét khi đánh giá khả năng sinh lời và rủi ro của khoản vay. Lợi suất gộp trên khoản vay (k) • k = ROA trên 1$ cho vay • Tử số: dòng tiền vào hứa hẹn trên 1$, phản ánh phí trực tiếp (f) cộng với lãi trên khoản vay (BR + m). • Mẫu số: với mỗi 1$ cho vay, số dư đặt cọc không có lãi là b; số tiền ròng nhận được là 1-b, nếu cộng cả dự trữ bắt buộc theo tỷ lệ R thì tổng chi phí của FI trên khoản vay 1$ là 1-b + Rb = 1 – b(1- R) )]1([1 )( 11 Rb mBRf k    Chú ý • Khi lãi suất tối thiểu trên khoản vay được xác định, thì mức bù rủi ro tín dụng là yếu tố chủ yếu xác định lợi suất hứa hẹn trên một khoản vay. • Khi thị trường cho vay thương mại trở nên cạnh tranh hơn, thì cả (f) lẫn (b) đều trở nên ít quan trọng hơn. Lợi suất kỳ vọng của khoản vay • Lợi suất hứa hẹn trên một khoản vay, (1 + k), bao gồm lãi suất khoản vay + những khoản ngoài lãi. • Lợi suất hứa hẹn có thể rất khác với lợi suất kỳ vọng và lợi suất thực tế, do có rủi ro vỡ nợ. E (r) = p (1 + k) (p = xác suất hoàn trả khoản vay) Nếu p < 1, tức rủi ro vỡ nợ tồn tại.  FI phải: (1) Ấn định m đủ cao để bù đắp rủi ro (2) thừa nhận rằng: m cao; f cao và lãi suất gốc cao có thể làm giảm p.  k và p có thể có quan hệ ngược chiều • Từ đó, FI thường phải kiểm soát rủi ro tín dụng theo hai phương diện:  Giá (tức là lợi suất hứa hẹn): 1 + k  Lượng (tức là tính sẵn có của tín dụng) • Nói chung, so với khoản vay C&I (bán buôn), kiểm soát về lượng đối với những khác biệt rủi ro tín dụng của khoản vay tiêu dùng mạnh hơn kiểm soát về giá. Quyết định tín dụng bán lẻ • Khoản vay có quy mô nhỏ; chi phí thu thập thông tin cao → đa số các quyết định bán lẻ thường chỉ là chấp nhận hoặc bác bỏ. • Chỉ phân biệt khối lượng mà không phân biệt lãi suất : phân phối tín dụng (“credit rationing”). – Hai người vay có thể chịu cùng mức lãi suất, nhưng khối lượng được vay là khác nhau. – Hai người vay khoản vay thế chấp BĐS có thể đều được chấp nhận, với lãi suất như nhau, nhưng sẽ bị phân biệt theo hệ số LTV. Quyết định tín dụng bán buôn • Với các khoản vay C&I, FI sử dụng và lãi suất và khối lượng tín dụng để kiểm soát rủi ro tín dụng. • Dựa vào lãi suất cho vay tốt nhất BR  Người vay có rủi ro thấp: lãi suất < BR  Người vay có rủi ro cao: lãi suất > BR • FI sẵn sàng cho vay tới người vay C&I rủi ro cao, miễn là họ trả mức lãi suất đủ cao (m đủ cao). 16 Mối quan hệ lãi suất hứa hẹn và lợi suất kỳ vọng trên khoản vay • Ls rất cao khuyến khích đầu tư vào dự án rủi ro cao ; xác suất thu lợi nhuận cao , xác suất vỡ nợ  ; FI có thể bị mất cả lãi lẫn gốc. • Ls cao, những người vay rủi ro thấp sẽ không tới vay FI, hoặc chuyển việc sử dụng tiền vay sang những dự án có rủi ro cao. • → Chất lượng trung bình các khoản vay của FI giảm Quá một mức lãi suất nhất định, tốt nhất là FI thực hiện phân phối tín dụng với các khoản vay bán buôn, tức là không cho vay hoặc giảm bớt số khoản vay. Thay vì phân bổ theo giá (đòi mức bù rủi ro), FI có thể cần xác lập một khối lượng trần mà nó sẵn sàng cho vay để tối đa hóa lợi suất dự tính từ việc cho vay. Lợi suất dự tính trên khoản vay [p(1+k)] % Lãi suất hứa hẹn trên khoản vay (k) % k* E(r)* 1 8 14 Đo lường rủi ro tín dụng • Các phương pháp và mô hình đánh giá xác suất vỡ nợ trên trái phiếu và khoản vay là tương tự nhau. • Trái phiếu và khoản vay: thường có các khoản thanh toán cố định hoặc chỉ số hóa, có vị trí ưu tiên cao hơn so với cổ phiếu, và đều có khế ước đi kèm. • Khế ước: – Thỏa thuận về các hành động nhằm nâng cao xác suất hoàn trả. – Những giới hạn đối với loại và khối lượng nợ mới, đầu tư, bán tài sản, hoặc các hệ số tài chính của bên vay, trong khi khoản vay và trái phiếu tồn tại. Các mô hình rủi ro vỡ nợ • Đánh giá rủi ro vỡ nợ trên khoản vay và trái phiếu – Các mô hình định tính – Các mô hình định lượng • Các mô hình này không loại trừ nhau, có thể sử dụng một hoặc nhiều mô hình để đưa ra quyết định về một mức giá tín dụng (lãi suất) hoặc về phân bổ khối lượng khoản vay. Các mô hình định tính – Khi không có thông tin công khai về chất lượng của người vay, FI phải thu thập thông tin từ các nguồn riêng nhằm đưa ra nhận định có đủ thông tin về xác suất vỡ nợ của người vay và giá của khoản vay hay món nợ. – Các yếu tố chủ chốt tham gia vào quyết định tín dụng: • (1) Các yếu tố thuộc về người vay và • (2) Các yếu tố thị trường tác động tới tất cả những người vay tại thời điểm của quyết định tín dụng. Các yếu tố thuộc người vay • Uy tín; - Liên quan tới lịch sử tín dụng, mối quan hệ lâu dài giữa người vay-người cho vay. • Đòn bẩy: nợ/VCSH; tác động tới xác suất vỡ nợ • Tính biến động của thu nhập: tác động tới xác suất đáp ứng các khoản thanh toán, với một cơ cấu vốn xác định. • Tài sản thế chấp: khoản vay có thể có hoặc không có tài sản thế chấp, theo đó độ rủi ro tín dụng sẽ khác nhau. Các yếu tố thị trường • Chu kỳ kinh doanh – Vị trí của nền kinh tế trong chu kỳ kinh doanh giúp đánh giá xác suất vỡ nợ của người vay. – Trong thời kỳ suy thoái: FI có xu hướng nâng mức độ phân phối tín dụng • Mức lãi suất – Lãi suất cao (chính sách tiền tệ thắt chặt): huy động vốn đắt đỏ, rủi ro tín dụng cao. – Lãi suất cao có thể khuyến khích người vay chấp nhận rủi ro quá mức, hoặc khuyến khích chỉ những khách hàng rủi ro nhất mới đi vay. Các mô hình cho điểm tín dụng • Khái niệm: là những mô hình định lượng sử dụng những đặc trưng quan sát được của người vay để – (a) tính ra một số “điểm” thể hiện xác suất vỡ nợ của người vay, hoặc – (b) phân loại người vay thành các loại rủi ro vỡ nợ khác nhau. Những đặc điểm của người vay Lựa chọn và kết hợp những đặc điểm kinh tế và tài chính này của người vay cho phép: • Lượng hóa những yếu tố nào là quan trọng khi giải thích rủi ro vỡ nợ. • Đánh giá mức độ hoặc tầm quan trọng tương đối của những yếu tố này. • Cải thiện việc định giá rủi ro vỡ nợ • Nâng cao khả năng sàng lọc những đơn xin vay xấu • Củng cố căn cứ để tính toán khoản dự phòng mất khoản vay. Mô hình xác suất tuyến tính • Bản chất: Sử dụng dữ liệu trong quá khứ làm đầu vào để giải thích tình trạng hoàn trả các khoản vay cũ Tầm quan trọng tương đối của các yếu tố được sử dụng khi giải thích trạng thái hoàn trả trong quá khứ sẽ dự báo xác suất hoàn trả các khoản vay mới, (ước tính p) • Chia các khoản vay cũ thành hai nhóm, nhóm vỡ nợ (PDi = 1) và nhóm không vỡ nợ (PDi = 0). • Liên kết các quan sát bằng hồi quy tuyến tính với một tập hợp j các biến nguyên nhân Xij, phản ánh thông tin định lượng về người vay thứ i. Trong đó βj là tầm quan trọng ước tính của biến số thứ j đối với việc hoàn trả trong quá khứ. errorXPD ij n j ii  1  Ví dụ • Giả sử có hai yếu tố ảnh hưởng tới trạng thái vỡ nợ của người vay trong quá khứ: nợ/vốn CSH (tức D/E) và doanh thu/tài sản (S/A). Dựa vào kinh nghiệm, có thể ước tính mô hình xác suất tuyến tính như sau: PDi = 0,5 (D/Ei) + 0,1 (S/Ai) • Một người vay tiềm năng có D/E = 0,3 và S/A = 2,0, xác suất vỡ nợ ước tính của người vay này: PDi = 0,5 (0,3) + 0,1(2,0) = 0,35 Nhược điểm của mô hình • Tích của các βj với các biến Xij là giá trị ước tính của PDi , được hiểu là xác suất vỡ nợ của người vay, với p là xác suất hoàn trả. E(PDi) = (1 – pi) • Nhược điểm: xác suất vỡ nợ ước tính thường nằm ngoài dải 0-1. Mô hình logit • Khắc phục vấn đề trên, giới hạn các giá trị ước tính của PDi từ mô hình xác suất tuyến tính trên nằm trong dải giữa 0 và 1, bằng cách đưa PDi vào công thức sau: • Trong đó e = 2,718 và F(PDi) là giá trị đã được điều chỉnh của PDi. PDii e PDF   1 1 )( Các mô hình phân hạng tuyến tính • E.I. Altman xây dựng, áp dụng cho các công ty chế tạo giao dịch đại chúng ở Mỹ. • Bản chất: dựa vào những đặc tính quan sát được của người vay (Xj) để phân chia thành loại có rủi ro vỡ nợ cao và loại có rủi ro vỡ nợ thấp. • Những đặc tính quan sát đó là các hệ số tài chính khác nhau của người vay và tầm quan trọng có trọng số của các hệ số này, dựa trên kinh nghiệm. Hàm phân hạng của Altman • Z = 1,2 X1 + 1,4 X2 + 3,3 X3 + 0,6X4 + 1,0X4 X1= vốn lưu động/tổng tài sản X2 = thu nhập giữ lại/tổng tài sản X3 = EBIT/tổng tài sản X4 = MV của VCSH/BV của Nợ dài hạn X5 = doanh số/tổng tài sản • Điểm Z (Z score) càng cao thì rủi ro vỡ nợ càng thấp. Z < 1,81: rủi ro vỡ nợ cao 1,81 < Z < 2,99: rủi ro vỡ nợ không thể xác định Z > 2,99: rủi ro vỡ nợ thấp. Nhược điểm của mô hình – Chỉ phân biệt hai loại người vay ở hai cực: vỡ nợ và không vỡ nợ. – Không có một lý do kinh tế rõ ràng nào để cho rằng các trọng số sẽ không thay đổi, trừ khi thời kỳ xem xét là rất ngắn. – Bỏ qua những yếu tố khó định lượng, nhưng rất quan trọng đối với quyết định có vỡ nợ hay không : uy tín của người vay, bản chất dài hạn của mối quan hệ người vay- người cho vay – Dữ liệu về vỡ nợ thường không đầy đủ. Các mô hình mới • Sử dụng lý thuyết tài chính và các dữ liệu sẵn có hơn trên thị trường tài chính để suy đoán xác suất vỡ nợ trên các công cụ nợ và khoản vay. • Thích hợp hơn cho việc đánh giá các khoản vay tới những người vay lớn thuộc khu vực công ty. • Ví dụ: phương pháp cấu trúc thời hạn của rủi ro tín dụng; phương pháp tỷ lệ tử vong; mô hình RAROC; mô hình quyền chọn Tính rủi ro tín dụng từ cấu trúc thời hạn • Bản chất: – Phân tích mức bù rủi ro trong cơ cấu lãi suất của các khoản nợ công ty hay khoản vay tới những người vay có rủi ro tương đương,  đánh giá rủi ro tín dụng và xác suất vỡ nợ. • Ví dụ: – So sánh các strips Kho bạc với trái phiếu Zero của công ty, cùng thời hạn → mức bù rủi ro tín dụng đòi hỏi và xác suất vỡ nợ ngầm định từ các dữ liệu lãi suất thực tế trên thị trường Trái phiếu công ty Trái phiếu Kho bạc Thời hạn (năm) Lợi suất (%) 15,8% 10% 18% 11% Đường cong lợi suất (trái phiếu chiết khấu của Công ty và Kho bạc) Xác suất vỡ nợ của công cụ nợ một năm – Giả sử một FI đòi hỏi lợi suất trên một trái phiếu công ty 1 năm ít nhất bằng lãi suất phi rủi ro trên trái phiếu Kho bạc 1 năm. p là xác suất hoàn trả đầy đủ cả gốc lẫn lãi,  (1 – p) là xác suất vỡ nợ. Giả định nếu người vay vỡ nợ, FI sẽ không nhận được gì. – Gọi lợi suất trên trái phiếu công ty một năm là (1 + k) và trên trái phiếu Kho bạc là (1 + i). – Nhà quản trị FI sẽ bàng quan giữa hai công cụ này khi p(1 + k) = (1 + i)  lợi suất kỳ vọng trên trái phiếu công ty bằng lãi suất phi rủi ro. Ví dụ – Giả sử lãi suất trên trái phiếu zero Kho bạc một năm i = 10% và trph zero 1 năm công ty hạng B k = 15,8%. – → xác suất hoàn trả ngầm định bởi thị trường: p = (1 + i)/(1 + k) = 1,100/1,158 = 0,95, do đó xác suất vỡ nợ là (1 – p) = 0,05. – Xác suất vỡ nợ 5% trên trái phiếu công ty đòi hỏi FI phải đặt mức bù rủi ro  = k – i = 5,8%. – Khi xác suất hoàn trả (p) giảm, và xác suất vỡ nợ (1 – p) tăng, khoản chênh lệch đòi hỏi giữa k và i, , sẽ tăng. – Giả sử FI có thể thu hồi được một phần khoản vay trong trường hợp người vay vỡ nợ hay phá sản. Tỷ lệ thu hồi là  (>0). Lợi suất dự tính trên khoản vay sẽ được đặt bằng lợi suất phi rủi ro: [(1 – p) (1 + k)] + [p(1 + k)] = 1 + i (trong đó, [(1 – p) (1 + k)] là khoản FI dự tính có thể thu hồi trong trường hợp người vay vỡ nợ). – Nếu khoản vay có tài sản thế chấp, sao cho  >0, thì với một xác suất rủi ro vỡ nợ (1 – p) xác định, mức bù rủi ro đòi hỏi trên khoản vay sẽ nhỏ hơn. – Đòi hỏi tài sản thế chấp là một phương pháp kiểm soát rủi ro vỡ nợ, thay thế trực tiếp cho mức bù rủi ro khi xác định lãi suất đòi trên khoản vay. – Gọi  là mức bù rủi ro, tức chênh lệch giữa k và i 40 Mức bù rủi ro tín dụng • Công thức • Chú ý: trong công thức trên,  và p có thể thay thế hoàn hảo cho nhau. – Một khoản vay có thế chấp bảo đảm  = 0,7 và p = 0,8 sẽ có cùng mức bù rủi ro đòi hỏi với một khoản vay có  = 0,8 và p = 0,7. – Tăng tài sản thế chấp  là một sự thay thế trực tiếp cho một sự gia tăng rủi ro vỡ nợ, tức giảm p. )1( )( )1( i pp i ik       Xác suất vỡ nợ trên một công cụ nợ nhiều năm • Tìm xác suất vỡ nợ một trái phiếu hai năm. • Phải ước tính xác suất vỡ nợ trong năm 2, giả định không có vỡ nợ trong năm 1. – Xác suất một trái phiếu sẽ vỡ nợ trong một năm bất kỳ t là xác suất vỡ nợ biên của trái phiếu trong năm t đó, (1 – pt). – Xác suất vỡ nợ biên của năm thứ hai (1 – p2)có thể khác với xác suất vỡ nợ biên của năm thứ nhất, (1 – p1). 1 – p1 = xác suất vỡ nợ biên trong năm 1 1 – p2 = xác suất vỡ nợ biên trong năm 2 – Xác suất người vay không vỡ nợ tại một thời điểm bất kỳ trong khoảng từ hiện tại (t0) tới hết năm 2: (p1x p2). – Xác suất vỡ nợ cộng dồn (Cp) tại một thời điểm bất kỳ từ t0 tới hết năm 2 : Cp = 1 – [(p1)(p2)] Ví dụ • Giả sử 1 – p1 = 0,05 = xác suất vỡ nợ biên trong năm 1 1 – p2 = 0,07 = xác suất vỡ nợ biên trong năm 2 • Xác suất người vay không vỡ nợ tại bất kỳ thời điểm nào từ nay tới hết năm 2: p1 x p2 = 0,95 x 0,93 = 0,8835 → xác suất vỡ nợ của trái phiếu trong hai năm tới, Cp = 1 – (p1 x p2) = 1 - 0,8835 = 0,1165 → Xác suất vỡ nợ trên thời gian này là 11,65%. 44 Tính (1- p2), (1 - p3) • Xuất phát từ đường cong lợi suất trái phiếu Kho bạc và trái phiếu công ty, rút ra dự tính của thị trường về xác suất vỡ nợ nhiều kỳ của công ty vay xếp hạng B. • Đường cong lợi suất trái phiếu Kho bạc )1( )1( 1 )1)(1()1( 1 2 2 1 11 2 2 i i f fii     – Với đường cong lợi suất trái phiếu công ty, áp dụng phương pháp trên, lợi suất 1 năm trên chứng khoán công ty sau đây 1 năm, (c1), phản ánh dự tính của thị trường về rủi ro vỡ nợ: – Với p2 là xác suất hoàn trả trên trái phiếu công ty một năm sau đây một năm: p2(1+c1) = 1 + f1 → – Xác suất vỡ nợ dự tính trong năm hai là (1 – p2) )1( )1( 1 1 2 2 1 k k c             1 1 2 1 1 c f p • Xác suất cộng dồn trái phiếu công ty hạng B sẽ vỡ nợ trong hai năm tới: Cp = 1 – [(p1)(p2)] Cp = 1 – [(0,95)(0,9318)] = 11,479% Trái phiếu công ty Trái phiếu Kho bạc Thời hạn (năm) Lợi suất (%) 15,8% 10% 18% 11% Ví dụ: (trái phiếu Công ty và trái phiếu Kho bạc) 1 2 • Xem hình trên, lãi suất kỳ hạn 1 năm, f1, là • Trái phiếu chiết khấu 1 năm có k1 = 15,8% và trái phiếu chiết khấu hai năm có k2 = 18%. Lợi suất 1 năm dự tính trên chứng khoán công ty, c1, là %12 12,1 )10,01( )11,01( 1 1 2 1      f f %2,20 202,1 )158,1( )18,1( 1 1 2 1   c c Khác biệt lãi suất • Nhận xét: mức bù rủi ro vỡ nợ tăng theo thời gian đáo hạn của trái phiếu công ty. Lãi suất 1 năm hiện tại Lãi suất 1 năm dự tính Kho bạc 10,0% 12,0% Công ty (B) 15,8% 20,2% Chênh lệch 5,8% 8,2% • Từ các lãi suất dự tính trên trái phiếu một năm, xác suất hoàn trả và xác suất vỡ nợ trên trái phiếu công ty 1 năm sau đây một năm: %82,60682,09318,011 9318,0 202,1 12,1 2 2         p p Mô hình RAROC, phiên bản 1 – Bản chất: Là mô hình được sử dụng để đo lường (và đặt giá) rủi ro tín dụng dựa trên dữ liệu thị trường. RAROC = – Một khoản vay chỉ được chấp nhận khi RAROC đủ cao so với ROE chuẩn (lợi suất đòi hỏi của cổ đông của FI). – Tử số: Thu nhập ròng một năm trên khoản vay = (Chênh lệch lãi suất + Phí) x Giá trị khoản vay Thu nhập ròng 1 năm trên một khoản vay Rủi ro của khoản vay hoặc vốn chịu rủi ro (tiếp) • Mẫu số: – Nhắc lại: % thay đổi MV của một tài sản (trái phiếu, khoản vay) liên quan tới D của tài sản và quy mô của sốc lãi suất Trong đó:  ∆LN = Rủi ro vốn; lượng khoản vay bị mất  DLN = duration của khoản vay  LN = lượng rủi ro, hay quy mô khoản vay  ∆R/(1 + R) = thay đổi tối đa (dự tính) trong lãi suất khoản vay do một thay đổi trong mức bù rủi ro tín dụng (m) hay yếu tố rủi ro trên khoản vay. R R D LN LN LN     1 Rủi ro của khoản vay • Áp dụng công thức trên, tuy nhiên giả định lãi suất cơ bản (BR) không thay đổi, sốc lãi suất là do thay đổi chất lượng tín dụng (m). • Biến đổi công thức để ước tính rủi ro khoản vay hoặc vốn rủi ro trên khoản vay. • ∆LN = −DLN x LN x (∆R/ (1 + R)) Rủi ro vốn, hay khối lượng bị mất Duration của khoản vay Khối lượng rủi ro, hay quy mô khoản vay Thay đổi tối đa dự tính trong lãi suất của khoản vay, do một thay đổi trong mức bù rủi ro (m) • Để tính ∆R: – Xác định số lượng các trái phiếu có cùng mức xếp hạng tín nhiệm đang giao dịch trên thị trường. – Phân tích những thay đổi trong mức bù rủi ro của tất cả những trái phiếu này trong năm trước đó; chọn ra mức thay đổi lớn nhất: ∆(Ri – RG) là thay đổi khoảng cách lợi suất của trái phiếu xếp hạng tín nhiệm i với trái phiếu chính phủ có cùng duration, trong năm trước đó RRMaxR Gi ]0)([  Ví dụ • Đánh giá rủi ro tín dụng của một khoản vay tới một người vay AAA; trị giá 1 triệu $, DLN = 2,7(năm). Giả sử có 400 trái phiếu đồng hạng trên thị trường. • Những trái phiếu này có dải thay đổi mức bù rủi ro tín dụng trong năm ngoái là (-2%) tới (+3,5%). • Chọn kịch bản trường hợp xấu nhất 99% (tức chỉ có 4/ 400 trái phiếu có gia tăng phần bù rủi ro lớn hơn trường hợp xấu nhất của 99%. Khi đó thay đổi trong mức bù rủi ro (max) là 1,1%. Rủi ro của khoản vay • Rủi ro dự tính của khoản vay • Chất lượng tín dụng giảm → giá trị thị trường của khoản vay sẽ giảm 27000$. • Để xác định có nên cho vay không, phải so sánh rủi ro ước tính này với thu nhập của khoản vay. $27000 1,1 011,0 $)1000000)(7,2(