CHUYÊN KHẢO: GIẢI MÃ IFRS 9 VÀ TỔN THẤT TÍN DỤNG KỲ VỌNG (ECL)

Học thuyết Ngân hàng Bán lẻ qua lăng kính Phương pháp Feynman

LỜI MỞ ĐẦU: CÂU CHUYỆN VỀ CHIẾC Ô VÀ CƠN MƯA

Trước năm 2018, ngành ngân hàng toàn cầu sử dụng một chuẩn mực kế toán cũ (IAS 39). Chuẩn mực này hoạt động theo nguyên tắc "Incurred Loss" (Tổn thất đã phát sinh). Theo nguyên lý này, ngân hàng giống như một người đàn ông dạo phố. Dù trời đang xám xịt và sấm chớp ầm ầm, ông ta vẫn không được phép bung ô ra. Ông ta bắt buộc phải đợi cho đến khi hạt mưa đầu tiên rơi trúng đầu mình, thì mới được phép bật ô lên. Trong ngân hàng, điều này nghĩa là: Khách hàng phải thực sự trễ hạn trả nợ (thành nợ xấu), ngân hàng mới được phép trích lập dự phòng (cất tiền đi để bù lỗ). Hậu quả là trong cuộc khủng hoảng 2008, khi "bão" ập đến, các ngân hàng không có ô (không có quỹ dự phòng) và đồng loạt sụp đổ.

Để sửa chữa sai lầm này, thế giới sinh ra IFRS 9. Nguyên lý cốt lõi của IFRS 9 là "Expected Credit Loss - ECL" (Tổn thất Tín dụng Kỳ vọng). IFRS 9 nói với người đàn ông rằng: "Nếu anh xem dự báo thời tiết thấy khả năng cao chiều nay có mưa, anh phải cầm ô theo ngay từ khi bước ra khỏi nhà lúc trời đang nắng." Nghĩa là: Ngay tại giây phút ngân hàng giải ngân cho khách hàng một khoản vay (trời đang nắng đẹp), ngân hàng đã phải tính toán ngay xác suất khoản vay này bị "chết" trong tương lai, và cất đi một khoản tiền dự phòng (ECL) ngay lập tức.

Hôm nay, chúng ta sẽ mổ xẻ cỗ máy dự báo thời tiết đó.

PHẦN 1: GIẢI PHẪU CÔNG THỨC THẦN THÁNH ECL = PD × LGD × EAD

Để tính được phải mang chiếc ô to cỡ nào (ECL), IFRS 9 sử dụng một phương trình nhân 3 biến số. Hãy hình dung bạn đang điều hành một công ty cho thuê xe ô tô.

1. PD (Probability of Default): Xác Suất Vỡ Nợ

• Giải thích Feynman: Khách hàng A đến thuê xe. Dựa vào độ tuổi, lịch sử lái xe, và việc anh ta đang nồng nặc mùi rượu, bạn đánh giá có bao nhiêu % khả năng anh ta sẽ gây tai nạn? Nếu bạn đoán có 15% khả năng xảy ra tai nạn, thì PD = 15%.
• Thực tế Ngân hàng: PD là xác suất một khách hàng đang trả nợ bình thường bỗng nhiên mất khả năng thanh toán (rơi vào Nợ xấu Nhóm 3) trong vòng 12 tháng tới, hoặc trong suốt phần đời còn lại của khoản vay. Ngân hàng dùng AI và Dữ liệu lịch sử (Flow rates/Roll rates) để tính toán con số này. Khách hàng lương 50 triệu/tháng có PD có thể là 0.5%. Khách hàng lao động tự do có PD có thể lên tới 10%.

2. EAD (Exposure At Default): Dư Nợ Tại Thời Điểm Vỡ Nợ

• Giải thích Feynman: Bạn cho thuê một chiếc xe trị giá 1 tỷ đồng. Nhưng khách hàng nói: "Hôm nay tôi lấy xe, nhưng tuần sau tôi mới lắp thêm bộ màn hình, độ thêm bộ mâm trị giá 200 triệu, tôi mượn anh thêm 200 triệu đó nhé". Vậy, nếu tháng sau anh ta gây tai nạn, tổng số tài sản của bạn đang nằm trong tay anh ta không phải là 1 tỷ, mà là 1.2 tỷ. EAD = 1.2 tỷ.
• Thực tế Ngân hàng: EAD không phải là dư nợ ngày hôm nay. EAD là dự báo xem đến cái ngày mà khách hàng thực sự vỡ nợ, họ đang nợ ngân hàng bao nhiêu tiền. Đối với khoản vay trả góp, EAD dễ đoán (nó giảm dần theo lịch trả nợ). Nhưng với Thẻ tín dụng, nó là một biến số cực kỳ phức tạp (sẽ nói rõ ở Phần 3).

3. LGD (Loss Given Default): Tỷ Trọng Tổn Thất Khi Vỡ Nợ

• Giải thích Feynman: Ok, khách hàng đã gây tai nạn (PD xảy ra), chiếc xe 1.2 tỷ (EAD) bị tông nát. Nhưng bạn mất trắng 1.2 tỷ không? KHÔNG! Bạn đem bán sắt vụn được 200 triệu (Thu hồi - Recovery). Bạn mua bảo hiểm thân vỏ đền được 400 triệu. Tổng cộng bạn gỡ lại được 600 triệu. Vậy bạn chỉ thực sự mất đi 600 triệu (tương đương 50% giá trị xe). LGD = 50%.
• Thực tế Ngân hàng: Khi khách hàng không trả nợ, ngân hàng mất bao nhiêu %? Nếu cho vay mua nhà thế chấp bằng sổ đỏ, bán nhà đi thu lại gần đủ tiền, LGD rất thấp (chỉ 10-20%). Nhưng nếu cho vay tín chấp (chỉ bằng niềm tin), khi khách bỏ trốn, không có nhà để xiết, LGD thường lên tới 80% - 95%.

👉 TỔNG KẾT CÔNG THỨC: Tiền dự phòng phải cất đi = [Xác suất tai nạn] x [Độ lớn của chiếc xe lúc tai nạn] x [Tỷ lệ mất mát sau khi đã bán sắt vụn] ECL = PD × EAD × LGD

PHẦN 2: BA GIAI ĐOẠN CỦA IFRS 9 (NGUYÊN LÝ ĐÈN GIAO THÔNG)

IFRS 9 chia mọi khoản vay trong ngân hàng thành 3 giai đoạn (Stages). Cách ngân hàng trích lập dự phòng phụ thuộc vào việc khoản vay đang ở giai đoạn nào.