Cấu trúc mô hình xếp hạng tín dụng

Tóm tắt

trị ngân hàng trong việc định giá cho vay và các quyết định về quản trị rủi ro tín dụng cũng như việc trích lập dự phòng rủi ro của khoản vay. Hơn nữa, Mô hình XHTD đòi hỏi lượng cơ sở dữ liệu rất lớn, trong khi hệ thống lưu trữ thông tin của Việt Nam còn kém, đặc biệt cở sở dữ liệu của các ngân hàng thương mại (NHTM) chưa đủ lớn để xây dựng Mô hình XHTD theo phương pháp thống kê. Do đó, việc hiểu rõ nguyên lý cơ bản để xây dựng Mô hình XHTD là rất cần thiết. 

Bài viết sẽ không đi sâu vào việc phân tích và xây dựng mô hình XHTD cho riêng một NHTM nào, vì mỗi ngân hàng sẽ có một cơ sở dữ liệu cũng như hướng đến đối tượng khách hàng khác nhau, do đó việc lựa chọn biến để đưa vào mô hình XHTD cũng khác nhau. Trong bài viết này, tác giả sẽ khái quát về xây dựng mô hình toán cũng như nêu ra những hạn chế cho bộ XHTD tại các NHTM hiện nay, đồng thời đưa ra những giải pháp cho Mô hình XHTD cho khách hàng doanh nghiệp (KHDN).