Phương Pháp Tỷ Lệ Tổn Thất Dự Kiến Là Gì? Công Thức Tính? Ví Dụ

21/05/2023

Mô hình ước tính tổn thất dự kiến là một công cụ quan trọng trong quản lý rủi ro tín dụng và giúp tổ chức tài chính đảm bảo rằng họ có đủ thông tin để đưa ra quyết định đúng đắn về việc cho vay tiền. Bằng cách đo lường và ước tính rủi ro tín dụng một cách chính xác, mô hình này giúp giảm thiểu các rủi ro tiềm ẩn và tăng cường sự ổn định của hệ thống tài chính.

Phương pháp tỷ lệ tổn thất dự kiến là gì?

Phương pháp tỷ lệ tổn thất dự kiến, còn được gọi là Expected Loss Ratio Method trong tiếng Anh, là một công cụ được sử dụng trong việc đo lường rủi ro tín dụng. Mô hình này cho phép các tổ chức và ngân hàng ước tính tổn thất tiềm năng mà họ có thể gánh chịu do rủi ro tín dụng.

Mục đích chính của mô hình ước tính tổn thất dự kiến là định lượng và đánh giá các rủi ro tín dụng có thể phát sinh từ việc cho vay tiền. Các tổ chức tài chính sử dụng mô hình này để đánh giá khả năng khách hàng hoặc công ty vay tiền không thể trả nợ trong tương lai.

Mô hình ước tính tổn thất dự kiến dựa trên việc xác định các yếu tố quan trọng có thể ảnh hưởng đến khả năng trả nợ của một khách hàng hoặc một khoản vay cụ thể. Các yếu tố này có thể bao gồm lịch sử tín dụng, thông tin tài chính, công việc và ngành nghề của khách hàng.

Dựa trên các thông tin này, mô hình tính toán mức độ rủi ro và xác định tổn thất dự kiến mà tổ chức hoặc ngân hàng có thể phải chịu. Kết quả được sử dụng để đưa ra quyết định về việc cho vay tiền và xác định các biện pháp bảo đảm phù hợp như lãi suất, hạn mức tín dụng hoặc điều kiện vay.

Vay tiền nhanh

Công thức tính tỷ lệ tổn thất dự kiến

Công thức tính Mô hình ước tính tổn thất dự kiến có ba thành phần chính là PD, LGD và EAD.

PD là xác suất khách hàng không trả được nợ.
LGD là tỷ trọng tổn thất ước tính.
EAD là tổng dư nợ của khách hàng tại thời điểm khách hàng không trả được nợ.

Công thức tính tỷ lệ tổn thất dự kiến :

EL = PD x EAD x LGD

Điều này có nghĩa là để tính tổn thất dự kiến, ta nhân PD với EAD và LGD. Kết quả của phép nhân này chính là tỷ lệ tổn thất dự kiến.

PD đại diện cho xác suất mà một khách hàng không thể trả được nợ. Nó đo lường khả năng của một khách hàng sẽ không thể trả nợ dựa trên các yếu tố như lịch sử tín dụng, thu nhập và tình hình tài chính.
LGD là tỉ trọng tổn thất ước tính, đo lường phần trăm của dư nợ ban đầu mà ngân hàng hoặc tổ chức tín dụng có thể mất khi một khách hàng không thể trả được nợ. Nó thường được tính bằng cách chia số tiền mà ngân hàng mất cho tổng dư nợ ban đầu.
EAD đại diện cho Exposure at Default, tức là tổng dư nợ của khách hàng tại thời điểm mà khách hàng không thể trả nợ. Nó là số tiền mà khách hàng nợ đến ngân hàng hoặc tổ chức tín dụng.
EL, Expected Loss (tổn thất có thể ước tính), là kết quả cuối cùng của công thức tính toán. Nó đại diện cho giá trị dự kiến của tổn thất trong trường hợp một khách hàng không thể trả nợ.

Xác suất khách hàng không trả được nợ (PD)

Xác suất khách hàng không trả được nợ (PD) được xác định dựa trên các số liệu liên quan đến lịch sử nợ của khách hàng. Có ba nhóm dữ liệu quan trọng để tính toán PD:

Các khoản nợ đã trả: Đây là thông tin về các khoản nợ mà khách hàng đã trả đúng hạn và hoàn tất trong quá khứ.
Khoản nợ trong hạn: Đây là thông tin về các khoản nợ mà khách hàng đang có và đang trả theo đúng thời hạn.
Các khoản nợ không thu hồi được: Đây là thông tin về các khoản nợ mà khách hàng đã mắc phải và không thể thu hồi được trong quá khứ.

Để tính toán PD trong một năm, ta cần sử dụng dữ liệu dư nợ của khách hàng trong ít nhất năm trước đó. Các nhóm dữ liệu sau được sử dụng:

Nhóm dữ liệu tài chính: Bao gồm các hệ số tài chính và đánh giá của các tổ chức xếp hạng. Thông tin này liên quan đến khả năng tài chính và sức khỏe của khách hàng.
Nhóm dữ liệu phi tài chính: Bao gồm thông tin về năng lực quản lí của khách hàng và khả năng tăng trưởng trong ngành. Đây là những yếu tố không tài chính nhưng có thể ảnh hưởng đến khả năng trả nợ của khách hàng.
Nhóm dữ liệu cảnh báo: Bao gồm thông tin về hạn mức thấu chi và số dư tiền gửi của khách hàng. Những chỉ số này có thể cung cấp thông tin về khả năng trả nợ của khách hàng.

Dựa trên các nhóm dữ liệu này, PD được tính toán bằng mô hình Logistic. Mô hình này sẽ sử dụng thông tin từ các nhóm dữ liệu để dự đoán xác suất khách hàng không trả được nợ.

Tỷ trọng tổn thất ước tính (LGD)

Tỉ trọng tổn thất ước tính (LGD) là một chỉ số được sử dụng trong lĩnh vực tài chính để đo lường tỉ lệ phần vốn bị mất đi so với tổng số nợ tại thời điểm khách hàng không thể trả nợ. LGD được tính bằng cách chia phần vốn bị mất đi (bao gồm gốc, lãi chưa trả và chi phí phát sinh) cho tổng số nợ tại thời điểm đó.

Việc tính toán LGD có thể phụ thuộc vào một số yếu tố như: giá trị tài sản bảo đảm, cơ cấu tài sản của khách hàng và yếu tố vĩ mô. Số tiền có thể thu hồi cũng phụ thuộc vào những yếu tố này.

Có ba phương pháp chính để tính toán LGD:

Market LGD: Phương pháp này được sử dụng cho các khoản tín dụng được mua bán trên thị trường. LGD được xác định bằng giá trị của khoản tín dụng đó trên thị trường. Nó được tính bằng cách hiện thực hóa tất cả các dòng tiền mà có thể thu hồi được từ khoản tín dụng trong tương lai.
Workout LGD: Phương pháp này căn cứ vào quá trình xử lý các khoản tín dụng không trả nợ. Ngân hàng ước tính các dòng tiền mà có thể thu hồi được trong tương lai và chiết khấu về hiện tại. Tuy nhiên, phương pháp này đòi hỏi khả năng dự tính chính xác các dòng tiền trong tương lai, khoảng thời gian dự kiến thu hồi và tỷ lệ chiết khấu.
Implied Market LGD: Phương pháp này căn cứ vào giá trị của các trái phiếu rủi ro trên thị trường.

Cách sử dụng phương pháp tỷ lệ tổn thất dự kiến

Một ví dụ về cách áp dụng phương pháp tỷ lệ tổn thất dự kiến là khi các công ty bảo hiểm sử dụng nó để tính toán dự trữ phát sinh, mặc dù không báo cáo vào tổng dự trữ chung.

Tỷ lệ tổn thất dự kiến đại diện cho tỷ lệ tổn thất cuối cùng so với phí bảo hiểm đã thu được. Để tính toán tổn thất cuối cùng, có thể nhận phí bảo hiểm thu được với tỷ lệ tổn thất dự kiến.

Tổng dự trữ được tính bằng tổn thất cuối cùng trừ đi tổn thất phải trả. Dự trữ phát sinh, mà không được báo cáo, có thể tính bằng cách trừ dự trữ tiền mặt khỏi tổng dự trữ.

Hạn chế phương pháp tỷ lệ tổn thất dự kiến

Phương pháp ELR (Expected Loss Ratio) có những hạn chế cần được lưu ý.

Lượng dự trữ mà một công ty bảo hiểm cần có để bồi thường được xác định thông qua các mô hình tính toán và phương pháp dự báo. Thông thường, tỷ lệ tổn thất dự kiến trên cơ sở số lượng và chất lượng dữ liệu hiện có được sử dụng bởi các công ty bảo hiểm. Phương pháp này hữu ích trong giai đoạn đầu của quá trình dự báo, vì nó không tính toán các tổn thất thực tế đã được thanh toán.
Tuy nhiên, trong các giai đoạn sau này, phương pháp ELR có nhược điểm là không nhạy cảm đối với các thay đổi trong báo cáo và các tổn thất đã được thanh toán. Điều này làm cho phương pháp này trở nên ít chính xác hơn và do đó, cũng ít hữu ích hơn trong việc dự báo. Các thay đổi trong báo cáo và các khoản tổn thất đã được thanh toán có thể ảnh hưởng đáng kể đến dự trữ yêu cầu để đảm bảo khả năng thanh toán của công ty bảo hiểm.
Vì ELR chỉ dựa trên dữ liệu hiện có, nó có thể không phản ánh đầy đủ tình hình thực tế và có thể dẫn đến ước lượng sai lệch về lượng dự trữ yêu cầu. Điều này có thể gây ra sự không ổn định trong hoạt động bảo hiểm và gây khó khăn trong việc quản lý rủi ro.
Do đó, công ty bảo hiểm cần cân nhắc sử dụng các phương pháp khác hoặc kết hợp nhiều phương pháp dự báo khác nhau để đảm bảo tính chính xác và đáng tin cậy trong việc ước lượng dự trữ bồi thường. Đồng thời, việc theo dõi và cập nhật thông tin liên tục cũng là rất quan trọng để đảm bảo tính linh hoạt và thích ứng của quy trình dự báo trong môi trường thay đổi liên tục.

Xem thêm

MỤC LỤC