ỨNG DỤNG MÔ HÌNH BINARY LOGISTIC VÀO PHÂN TÍCH RỦI RO TÍN DỤNG ĐỐI VỚI DNNVV CÓ QUAN HỆ TÍN DỤNG TẠI NGÂN HÀNG TMCP VIỆT NAM THỊNH VƯỢNG

LUẬN VĂN THẠC SỸ
CHUYÊN NGÀNH TÀI CHÍNH - NGÂN HÀNG
MÃ SỐ: 60.34.02.01
ỨNG DỤNG MÔ HÌNH BINARY LOGISTIC VÀO
PHÂN TÍCH RỦI RO TÍN DỤNG ĐỐI VỚI DNNVV CÓ
QUAN HỆ TÍN DỤNG TẠI NGÂN HÀNG TMCP
VIỆT NAM THỊNH VƯỢNG
LÊ NGUYỄN NHẬT QUYÊN
Người hướng dẫn khoa học: TS NGUYỄN VĂN HIẾN
BỘ GIÁO DỤC TRƯỜNG ĐẠI HỌC TÀI CHÍNH MARKETING
ĐÀO TẠO THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH
TP HỒ CHÍ MINH, 2014
ỨNG DỤNG MÔ HÌNH BINARY LOGISTIC VÀO PHÂN TÍCH
RỦI RO TÍN DỤNG ĐỐI VỚI DNNVV TẠI VPBANK
C1: Giới thiệu tổng quan
C2: Cơ sở LT& MH nghiên cứu
C3: Thiết kế nghiên cứu
C4: KQ nghiên cứu & thảo luận
C5: Kết luận và gợi ý giải pháp
Kết cấu
Kết cấu
đề tài
đề tài
2
CHƯƠNG I: GIỚI THIỆU NGHIÊN CỨU
ỨNG DỤNG MÔ HÌNH BINARY LOGISTIC VÀO PHÂN TÍCH
RỦI RO TÍN DỤNG ĐỐI VỚI DNNVV TẠI VPBANK
1
2
3
4

5
6
7
Tính cấp thiết của đề tài
Mục tiêu nghiên cứu của đề tài
Câu hỏi nghiên cứu
Phạm vi và đối tượng nghiên cứu
Phương pháp nghiên cứu
Ý nghĩa khoa học và ý nghĩa thực tiễn đề tài
Bố cục dự kiến của đề tài
3
1.1
1.2
1.3
Tính
cấp
thiết
của đề
tài
-
Xuất phát từ yêu cầu thực tiễn
- Xuất phát công tác QLRRTD đối với hoạt
động cho vay DNNVV
Mục
tiêu
nghiên
cứu
Câu
hỏi
nghiên

cứu
- Đưa ra các yếu tố ảnh hưởng đến xác suất
trả nợ vay của các DNNVV
- Đo lường xác suất trả nợ vay của các DNNVV
ỨNG DỤNG MÔ HÌNH BINARY LOGISTIC VÀO PHÂN TÍCH
RỦI RO TÍN DỤNG ĐỐI VỚI DNNVV TẠI VPBANK
- Đề xuất, gợi ý giải pháp
- Các yếu tố ảnh hưởng tới khả năng trả nợ vay
của các DNNVV ?
- Ứng dụng vào công tác QTRRTD tại VPBank
như thế nào ?
- Giải pháp, kiến nghị nào có thể áp dụng nhằm
hạn chế RRTD ?
4
1.4
1.5
1.6
Phạm
vi, đối
tượng,
NC của
đề tài
-
Phạm vi về nội dung; pv không gian & pv về
thời gian
- Các hồ sơ vay của DNNVV đang vay vốn tại
VPBank
Phương
pháp
nghiên

cứu
Ý nghĩa
khoa học
và thực
tiễn đề
tài
- Phương pháp định lượng
- Phương pháp định tính
- Phân tích, thống kê mô tả
-Xây dựng hàm số dự báo RRTD DNNVV trên cơ
sở chỉ tiêu TC; ứng dụng kết quả trong XHTD
- Cung cấp TT hữu ích trong việc quyết định
phê duyệt HS vay; đặt ra chuẩn tín dụng mới
ỨNG DỤNG MÔ HÌNH BINARY LOGISTIC VÀO PHÂN TÍCH
RỦI RO TÍN DỤNG ĐỐI VỚI DNNVV TẠI VPBANK
5
2.1
2.2
2.3
Cơ sở lý thuyết
Giới thiệu các nghiên cứu trước đây
Mô hình quản trị rủi ro tín dụng tại VPBank
Chương 2: CƠ SỞ LÝ THUYẾT VÀ MÔ HÌNH NGHIÊN CỨU
6
DNNVV
Đặc điểm DNNVV
Khái niệm DNNVV
Vai trò của
DNNVV
Sự cần thiết phải quản

lý RRTD đối với DNNVV
Giới thiệu tổng quan về doanh nghiệp nhỏ và vừa
Chương 2: CƠ SỞ LÝ THUYẾT VÀ MÔ HÌNH NGHIÊN CỨU
Cơ sở lý thuyết
7
Chương 2: CƠ SỞ LÝ THUYẾT VÀ MÔ HÌNH NGHIÊN CỨU
Một số nghiên cứu trước đây
1
2
3 4
Hoàng Tùng
(2011) Mô
hình định
lượng phân
tích rủi ro tín
dụng của các
doanh nghiệp
Tài liệu nghiên cứu trong nước
Trần Minh
Duy (2013)
Phân tích rủi
ro tín dụng
doanh nghiệp
bằng MH
Logistic:
nghiên cứu
trường hợp
ngân hàng
Sacombank
Trương

Quang Thông
(2010) Tài trợ
tín dụng ngân
hàng cho các
DNNVV- Một
nghiên cứu
thực nghiệm
tại khu vực
TP.HCM
Võ Đức
Toàn (2012)
Tín dụng đối
với các
DNNVV của
các ngân
hàng TMCP
trên dịa bàn
TP.HCM
8
Tài liệu nghiên cứu ngoài nước
Chương 2: CƠ SỞ LÝ THUYẾT VÀ MÔ HÌNH NGHIÊN CỨU
1
Tabeb Ahmad(2005)
Logit models for
Bankruptcy data
Implemented in
XploRe
2
Edward I. Altman &
Gabriele. Sabato

(2007) Modeling
Credit risk for SMEs:
Evidence from the
US market
3
Chiara Pederzoli
(2010), A
Parsimoious default
prediction model for
Italian SMEs.
9
Bảng tổng hợp các biến từ mô hình
10
STT Chỉ tiêu
MH của
Hoàng Tùng
(2012)
Trần Minh
Duy
(2013)
Tabeb
Ahmad
(2005)
Altman
and Gabriele
Sabato
2007
Chiara
Pederzoli
(2010)

1
Tỷ số nợ x
2
Đòn bẩy nợ x
3
Tỷ suất TS ngắn hạn x x
4
Hiệu suất sử dụng TS x
x
x
x
5
Hệ số LN trên DTT x x
6
Tỷ suất sinh lời tài sản (ROA) x
x
x
7
ROE x x
8
Vốn tự có /TTS x
9
TSCĐ/TTS x
10
TS vô hình/TTS x
11
(TS ngắn hạn- nợ ngắn hạn)/TTS x
12
Tỷ suất nợ x
13

Nợ ngắn hạn/TTS x x
14
Tồn kho/TTS x
15
Tiền mặt/TTS x x
16
Doanh thu/TTS x x x x
17
EBIT/TTS x x
18
Khả năng thanh toán lãi vay x
19
Thu nhập ròng/TTS x
20
Nợ ngắn hạn/giá trị sổ sách VCP x
21
Doanh thu thuần/Nợ ngắn hạn x
22
Thay đổi trong tổng tài sản x
23
Nợ dài hạn/ Tổng tài sản x
11
Đòn bẩy tài chính
Đòn bẩy nợ
Tỷ suất tài sản ngắn
hạn
Hiệu suất sử dụng
TS
Kỳ thu tiền bình quân
TS sinh lợi trên

doanh thu
Tỷ số tăng trưởng
H 1
H 3
H 4
H 5
H 6
H 7
H 2
Ts sinh lời trên VCSH
H 8
MÔ HÌNH NGHIÊN CỨU ĐỀ NGHỊ
Thống kê mô tả
Tổng hợp số liệu từ BCTC
Phân tích dữ liệu
Phân tích dữ liệu
Nghiên cứu định tính
-
Ứng dụng mô hình
Logistic, phân tích các
nhân tố ảnh hưởng tới
rủi ro tín dụng
Đánh giá thực trạng
nợ vay của các DN
đang vay vốn tại
VPBank
Khám phá các biến quan sát dùng để đo lường
các tiêu chí đánh giá RRTD
Kết luận nghiên cứu
Phân tích các chỉ số tài chính

Khảo sát 136 khách hàng đang
có quan hệ tín dụng tại VPBank
Nghiên cứu
định tính
Nghiên cứu
chính thức (định
lượng)
-
Kết luận và ý nghĩa
-
Hướng phân tích tiếp theo
Phần mềm SPSS
CHƯƠNG 3: THIẾT KẾ NGHIÊN CỨU
Quy trình nghiên cứu
Phân tích dữ liệu
12
Y= 0
Nếu khả năng trả
nợ không tốt (có
rủi ro tín dụng)
Y
Biến độc lập
nhị phân
CHƯƠNG 3: THIẾT KẾ NGHIÊN CỨU
Mô tả các biến độc lập
Y= 1
Nếu khả năng
trả nợ tốt
(không có rủi ro
tín dụng)

13
CHƯƠNG 3: THIẾT KẾ NGHIÊN CỨU
Mô tả các biến phụ thuộc
Nhóm
Chỉ tiêu Cách tính
Biến
nghiên
cứu
Cấu trúc vốn
Chỉ báo đòn bẩy tài chính Tổng nợ/TTS X1
Đòn bẩy nợ Nợ phải trả/Vốn chủ sở hữu X2
Đầu tư Tỷ suất tài sản ngắn hạn
Tài sản ngắn hạn/Tổng tài
sản
X3
Hoạt động
Hiệu suất sử dụng tài sản Doanh thu thuần/Tổng tài sản X4
Kỳ thu tiền bình quân
Các khoản phải thu/Doanh
thu thuần
X5
Hiệu quả
Tỷ suất sinh lợi trên doanh
thu
Lợi nhuận sau thuế /DTT X6
Tỷ số tăng trưởng Lợi nhuận sau thuế/Tổng TS X7
Tỷ suất sinh lời trên VCSH Lợi nhuận sau thuế/Vốn CSH X8
CHƯƠNG 3: THIẾT KẾ NGHIÊN CỨU
Mô tả cơ sở dữ liệu
DNNVV được chọn nghiên cứu năm 2012

Vùng Hà Nội
Bắc Hà
Nội
Đông
Bắc
Nam Hà
Nội
Miền
Trung
Nam
Trung
Bộ
Tây
Nguyên
Đông
Nam Bộ HCM
Vùng
ĐBSCL Tổng
Tỷ trọng dư nợ 26% 10% 9% 4% 5% 6% 3% 12% 19% 6% 100%
Kích cở mẫu 19 7 6 3
3
4 2
9
14 4
71
Tỷ lệ mẫu 26% 11% 9% 5% 3% 6% 3% 12% 18% 6% 100%
15
CHƯƠNG 3: THIẾT KẾ NGHIÊN CỨU
Mô tả cơ sở dữ liệu
DNNVV được chọn nghiên cứu năm 2013

Vùng Hà Nội
Bắc Hà
Nội
Đông
Bắc
Nam Hà
Nội
Miền
Trung
Nam
Trung
Bộ
Tây
Nguyên
Đông
Nam Bộ HCM
Vùng
ĐBSCL Tổng
Tỷ trọng dư nợ 26% 10% 9% 4% 5% 6% 3% 12% 19% 6% 100%
Kích cở mẫu 17 7 6 3 2 4 2 8 12 4 65
Tỷ lệ mẫu 26% 11% 9% 5% 3% 6% 3% 12% 18% 6% 100%
16
1
1
Kiểm định tự tương quan
2
2
Ứng dụng MH Binary Logistic xây dựng mô hình tối
ưu
4

4
Mức độ chính xác của dự báo
5
5
Kiểm định ý nghĩa của các hệ số hồi quy tổng thể
CÁC BƯỚC THỰC HIỆN
3
3
Kiểm định tính phù hợp của mô hình
CHƯƠNG 4: KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
KẾT QUẢ CHẠY HỒI QUY
17
Ứng dụng mô hình Binary Logistic để đưa ra mô hình tối ưu dựa
trên mức ý nghĩa thống kê sig <= 5%
CHƯƠNG 4: KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
KẾT QUẢ CHẠY HỒI QUY
B S.E. Wald df Sig. Exp(B)
Ste
p 1
a
X1 -18.919 3.903 23.499 1 .000 .000
X2 1.648 .841 3.841 1 .050 5.198
X3 -3.348 1.698 3.890 1 .049 .035
X7 52.373 19.244 7.407 1 .006 55605688218932750000000.0
X8 -24.271 9.644 6.333 1 .012 .000
Constant 10.991 2.395 21.061 1 .000 59308.561
a. Variable(s) entered on step 1: X1, X2, X3, X7, X8.
Thực hiện các kiểm định cần thiết để đưa ra mô hình tối ưu như sau:
Log
e

(Pi/(1-Pi) = 10,991 - 18,919X1 + 1,648X2 - 3,348X3 + 52,373X7 - 24,271X8
18
Kiểm
Kiểm
định
định
Omnib
Omnib
us
us
Kiểm
Kiểm
định
định
Cox&S
Cox&S
nell và
nell và
Nagelk
Nagelk
erke
erke
1. KIỂM ĐỊNH TÍNH PHÙ HỢP CỦA MÔ HÌNH
Omnibus Tests of Model Coefficients
Chi-square df Sig.
Step 1
Step 114.479 5 .000
Block 114.479 5 .000
Model 114.479 5 .000
Step -2 Log likelihood Cox & Snell R Square Nagelkerke R Square

1 46.653
a
.569 .820
a. Estimation terminated at iteration number 9 because parameter estimates changed by less than .
001.
CHƯƠNG 4: KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
KIỂM ĐỊNH MÔ HÌNH NGHIÊN CỨU
19
CHƯƠNG 4: KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
KIỂM ĐỊNH MÔ HÌNH NGHIÊN CỨU
Trường hợp quan sát
Dự đoán
Rủi ro tín dụng
Phần
trăm
chính xác
Có rủi ro
Không có
rủ
i
ro
Rủi ro tín dụng
Có rủi ro 35 3 92.1
Không có rủi ro 3 95 96.9
Tỷ lệ dự đoán chung 95.6
2. Kiểm định mức độ chính xác của dự báo
20
3. Kiểm định ý nghĩa các hệ
số hồi quy tổng thể
Chỉ báo

ĐBTC
(X1)
Sig=0.000
Đòn bẩy nợ
(X2)
Sig=0.05
TS
TSNH(X3)
Sig=0.049
Tỷ số tăng
trưởng
(X7) Sig=
0.006
CHƯƠNG 4: KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
KIỂM ĐỊNH MÔ HÌNH NGHIÊN CỨU
Chỉ báo
ĐBTC
(X1)
Sig=0.000
21
Đòn bẩy nợ
Tỷ suất tài sản ngắn hạn
Tỷ số tăng trưởng
Rủi ro tín dụng
Rủi ro tín dụng
H2
H3
H7
Chỉ báo đòn bẩy tài chính
H1

Tỷ suất sinh lợi trên VCSH
H8
Kết quả phân tích hồi quy thấy được mối quan hệ giữa các yếu tố tài chính với rủi ro
tín dụng của các DNNVV vay vốn tịa VPBank được thể hiện ở phương trình sau:
Log
e
(Pi/(1-Pi) = 10,991 - 18,919X1 + 1,648X2 - 3,348X3 + 52,373X7 - 24,271X8
CHƯƠNG 4: KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
ĐIỀU CHỈNH MÔ HÌNH NGHIÊN CỨU
22
23
1. Tóm tắt
Mục tiêu Kết quả
Đưa ra các yếu tố ảnh hưởng đến xác
suất trả nợ vay của các DNNVV.
5 yếu tố: Chỉ báo đòn bẩy tài chính; Đòn
bẩy nợ; Tỷ suất tài sản ngắn hạn; Tỷ số
tăng trưởng; Tỷ suất sinh lợi trên VCSH
Đo lường xác suất trả nợ vay của các
DNNVV
Kết quả phân tích hồi quy đa biến :
•
Chỉ báo đòn bẩy tài chính (β =-18.919, Sig
= 0.00)
• Đòn bẩy nợ (β = 1.648, Sig = 0.05)
• Tỷ suất tài sản ngắn hạn (β = -3.348, Sig
= 0.04)
• Tỷ số tăng trưởng(β = 52.373, Sig = 0.00)
•Tỷ suất sinh lợi trên VCSH (β = -24.271,
Sig = 0.01)

Hàm ý giải pháp Nhóm giải pháp đối với ngân hàng và nhóm
giải pháp đối với khách hàng
CHƯƠNG 05: KẾT LUẬN VÀ HÀM Ý GIẢI PHÁP
Một là nhóm giải pháp ứng dụng mô hình Binary Logostic để
đánh giá khả năng trả nợ của khách hàng DNNVV khi vay vốn tại
VPBank
Hai là nhóm giải pháp liên quan đến điều kiện cần thiết để ứng
dụng mô hình Binary Logostic để đánh giá khả năng trả nợ
Ba là nhóm giải pháp hỗ trợ nhằm ứng dụng mô hình Binary
Logostic để đo lường khả năng trả nợ
CHƯƠNG 05: KẾT LUẬN VÀ HÀM Ý GIẢI PHÁP
NHÓM GIẢI PHÁP ĐỐI VỚI NGÂN HÀNG
24
CHƯƠNG 05: KẾT LUẬN VÀ HÀM Ý GiẢI PHÁP
NHÓM GIẢI PHÁP ĐỐI VỚI KHÁCH HÀNG VAY
VỐN TẠI VPBANK
25