RỦI RO TÍN DỤNG CỦA CÁC NGÂN HÀNG THƯƠNG MẠI TRONG CHO VAY CÁC CÔNG TY KINH DOANH BẤT ĐỘNG SẢN TẠI VIỆT NAM.PDF

B GIÁO DC VÀ ÀO TO
TRNG I HC KINH T TP.HCM












NGUYN TH NGC QU THANH





RI RO TÍN DNG CA CÁC NGÂN HÀNG
THNG MI TRONG CHO VAY CÁC CÔNG TY
KINH DOANH BT NG SN TI VIT NAM



Chuyên ngành : Kinh t tài chính – Ngân hàng
Mã s : 60.31.12

LUN VN THC S KINH T



NGI HNG DN KHOA HC:
PGS.TS. PHM VN NNG







TP. H CHÍ MINH – NM 2013
LỜI CAM ĐOAN
Tôi xin cam đoan luận văn này là do chính tôi nghiên cứu và thực hiện. Các
thông tin và số liệu được sử dụng trong luận văn này được trích dẫn đầy đủ nguồn
tài liệu tại danh mục tài liệu tham khảo là hoàn toàn trung thực.
TP.Hồ Chí Minh, tháng 9 năm 2013


Nguyễn Thị Ngọc Quế Thanh
Học viên cao học khóa 21
Chuyên ngành: Kinh tế tài chính- Ngân hàng
Trường Đại học Kinh tế TP.Hồ Chí Minh

MỤC LỤC
Trang
TRANG PHỤ BÌA
LỜI CAM ĐOAN
MỤC LỤC
DANH MỤC CÁC BẢNG, BIỂU
DANH MỤC CÁC HÌNH VẼ, ĐỒ THỊ
MỞ ĐẦU _________________________________________________________ 1
1. Lý do chọn đề tài ______________________________________________ 1
2. Mục tiêu nghiên cứu ___________________________________________ 2
3. Đối tượng và phương pháp nghiên cứu _____________________________ 3
3.1 Đối tượng nghiên cứu ______________________________________ 3
3.2 Phương pháp nghiên cứu ____________________________________ 3

4. Ý nghĩa của đề tài _____________________________________________ 3
5. Kết cấu của đề tài _____________________________________________ 3
CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN VỀ RỦI RO TÍN DỤNG CỦA CÁC NGÂN HÀNG
THƯƠNG MẠI TRONG CHO VAY CÁC CÔNG TY KINH DOANH BẤT
ĐỘNG SẢN _______________________________________________________ 5
1.1 Tổng quan về rủi ro tín dụng _____________________________________ 5
1.1.1 Khái niệm rủi ro tín dụng ___________________________________ 5
1.1.2 Các hình thức của rủi ro tín dụng _____________________________ 6
1.1.3 Phương pháp đo lường rủi ro tín dụng _________________________ 7
1.1.4 Một số mô hình đo lường rủi ro tín dụng _______________________ 8
1.1.4.1 Mô hình điểm số Z ____________________________________ 8
1.1.4.2 Mô hình rủi ro tín dụng Zeta
®
____________________________ 9
1.1.4.3 Mô hình Hồi quy Logistic ______________________________ 11
1.1.4.4 Mô hình xếp hạng của Standard & Poor’s, Fitch và Moody’s ___ 12
1.2 Tổng quan về cho vay các công ty kinh doanh BĐS _________________ 13
1.2.1 Một số vấn đề chung về bất động sản và kinh doanh bất động sản ___ 13
1.2.1.1 Bất động sản _________________________________________ 13
1.2.1.2 Kinh doanh bất động sản _______________________________ 14
1.2.2 Một số vấn đề chung về cho vay các công ty kinh doanh BĐS _____ 16
1.2.2.1 Khái quát về cho vay công ty kinh doanh BĐS ______________ 16
1.2.2.2 Đặc điểm của cho vay công ty kinh doanh BĐS _____________ 16
1.2.2.3 Các nhân tố dẫn đến rủi ro tín dụng của NHTM trong cho vay các
công ty kinh doanh BĐS _______________________________________ 17
KẾT LUẬN CHƯƠNG 1 ____________________________________________ 21
CHƯƠNG 2: THỰC TRẠNG RỦI RO TÍN DỤNG CỦA CÁC NGÂN HÀNG
THƯƠNG MẠI TRONG CHO VAY CÁC CÔNG TY KINH DOANH BẤT
ĐỘNG SẢN TẠI VIỆT NAM ________________________________________ 22
2.1 Thực trạng rủi ro tín dụng của NHTM trong vay các công ty kinh doanh BĐS

tại Việt Nam ____________________________________________________ 22
2.1.1 Thực trạng ngành kinh doanh BĐS tại Việt Nam ________________ 22
2.1.2 Thực trạng cho vay các công ty kinh doanh BĐS và đo lường rủi ro tín
dụng của NHTM _______________________________________________ 26
2.1.2.1 Thực trạng cho vay các công ty kinh doanh BĐS ____________ 26
2.1.2.2 Thực trạng đo lường rủi ro tín dụng của NHTM trong cho vay các
công ty kinh doanh BĐS _______________________________________ 30
2.2 Ứng dụng Hồi quy Logistic xây dựng mô hình đo lường rủi ro tín dụng __ 36
2.2.1 Các tiêu chuẩn đo lường cần xem xét trong mô hình _____________ 39
2.2.1.1 Độ phù hợp của mô hình _______________________________ 39
2.2.1.2 Kiểm định ý nghĩa của các hệ số _________________________ 39
2.2.1.3 Kiểm định độ phù hợp tổng quát _________________________ 39
2.2.2 Giới thiệu các nghiên cứu thực nghiệm _________________________ 40
2.2.2.1 Nghiên cứu của Hoàng Tùng-Trường đại học kinh tế về phân tích
rủi ro tín dụng doanh nghiệp bằng mô hình Logistic. _________________ 40
2.2.2.2 Nghiên cứu của Hoàng Thị Minh Châm “Ứng dụng mô hình Hồi
quy Logistic trong xếp hạng khách hàng tại ngân hàng TMCP Kỹ thương
Việt Nam - Chi nhánh Hà Nội”. _________________________________ 41
2.2.2.3 Nghiên cứu của Lê Tất Thành “Ứng dụng Logistic phân loại tín
dụng các doanh nghiệp sản xuất Việt Nam”. _______________________ 42
2.2.3 Thiết kế mô hình _________________________________________ 43
2.2.3.1 Lựa chọn và định nghĩa biến ____________________________ 43
2.2.3.2 Chọn mẫu ___________________________________________ 47
2.2.3.3 Xây dựng mô hình ____________________________________ 50
KẾT LUẬN CHƯƠNG 2 ____________________________________________ 63
CHƯƠNG 3: GIẢI PHÁP NHẰM HẠN CHẾ RỦI RO TÍN DỤNG CỦA CÁC
NGÂN HÀNG THƯƠNG MẠI TRONG CHO VAY CÁC CÔNG TY KINH
DOANH BẤT ĐỘNG SẢN TẠI VIỆT NAM ____________________________ 64
3.1 Giải pháp hạn chế rủi ro tín dụng của NHTM trong cho vay các công ty kinh
doanh BĐS 64

3.1.1 Giải pháp về phía các cơ quan quản lý nhà nước. _______________ 64
3.1.2 Giải pháp về phía NHNN __________________________________ 65
3.1.3 Giải pháp về phía NHTM __________________________________ 65
3.1.3.1 Xây dựng chiến lược cho vay các công ty kinh doanh BĐS phù hợp
với từng thời kỳ. _____________________________________________ 65
3.1.3.2. Xây dựng quy chế cho vay riêng đối với lĩnh vực BĐS ________ 67
3.1.3.3. Hoàn thiện qui trình định giá BĐS gắn với thị trường _________ 67
3.1.3.4 Thực hiện liên kết giữa ngân hàng với các tổ chức kinh tế và các tổ
chức tín dụng khác. ___________________________________________ 68
3.1.3.5 Nâng cao và đào tạo cán bộ chuyên trách về lĩnh vực BĐS ______ 69
3.1.3.6 Cân bằng giữa chính sách kích thích cung và cầu BĐS _________ 69
3.1.3.7 Hoàn thiện và nâng cao hoạt động quản trị rủi ro ______________ 70
3.1.3 Giải pháp về phía các công ty kinh doanh BĐS _________________ 65
3.2 Một số kiến nghị rút ra từ mô hình đo lường nhằm hạn chế rủi ro tín dụng của
NHTM trong cho vay các công ty kinh doanh BĐS _____________________ 77
3.2.1 Đối với NHTM __________________________________________ 72
3.2.2 Đối với các công ty kinh doanh BĐS _________________________ 75
3.2.2.1 Quản lý và sử dụng hiệu quả tài sản của doanh nghiệp ________ 75
3.2.2.2 Nâng cao hiệu quả hoạt động sản xuất kinh doanh của doanh
nghiệp ___________________________________________________ 76
KẾT LUẬN CHƯƠNG 3 ____________________________________________ 77
KẾT LUẬN ______________________________________________________ 78
TÀI LIỆU THAM KHẢO
PHỤ LỤC

DANH MỤC CÁC KÝ HIỆU, CHỮ VIẾT TẮT
- BĐS: bất động sản
- NHNN: ngân hàng nhà nước
- NHTM: ngân hàng thương mại
- TCTD: tổ chức tín dụng
- TP.HCM: thành phố Hồ Chí Minh
- VCSH: vốn chủ sở hữu
- XHTD: xếp hạng tín dụng












DANH MỤC CÁC BẢNG, BIỂU
Bảng 1.1 So sánh độ chính xác giữa Zeta
®
và Z 9
Bảng 2.1 Các giai đoạn của ngành kinh doanh BĐS Việt Nam 22
Bảng 2.2 Giá trị hàng tồn kho các loại hình bất động sản 24

Bảng 2.3 Dư nợ cho vay các loại hình bất động sản 27
Bảng 2.4 Nợ xấu cho vay kinh doanh BĐS 28
Bảng 2.5 Tiêu chuẩn đánh giá chỉ tiêu tài chính của doanh nghiệp thuộc ngành
thương mại dịch vụ theo Vietcombank 32
Bảng 2.6 Trọng số hệ thống chỉ tiêu phi tài chính của Vietcombank 33
Bảng 2.7 Trọng số chỉ tiêu tài chính và chỉ tiêu phi tài chính của Vietcombank 34
Bảng 2.8 Một số chỉ tiêu tài chính trung bình của ngành kinh doanh BĐS và
thương mại dịch vụ 35
Bảng 2.9 Bảng các chỉ số tài chính trong nghiên cứu của Hoàng Tùng 40
Bảng 2.10 Bảng các chỉ số tài chính đề xuất trong nghiên cứu 46
Bảng 2.11 Bảng thống kê dữ liệu 49
Bảng 2.12 Bảng tác động của từng biến Xi đến biến Y 51
Bảng 2.13 Kết quả hồi quy Y với biến X1, X3, X4, X6, X7, X8, X9, X11, X14 54
Bảng 2.14 Tương quan giữa các biến X3, X6, X8, X11 56
Bảng 2.15 Bảng thang đo phân loại rủi ro 58
DANH MỤC CÁC HÌNH VẼ, ĐỒ THỊ
Hình 2.1 Thống kê t của các thước đo tín dụng. 38
1

MỞ ĐẦU
1. Lý do chọn đề tài
Hiện nay thị trường kinh doanh BĐS của Việt Nam đang trong giai đoạn trầm
lắng, từ đó dẫn đến tình hình kinh doanh của các công ty kinh doanh BĐS gặp rất nhiều
khó khăn. Nhiều doanh nghiệp không thể bán hàng cũng như không có vốn để tiếp tục
thực hiện các hoạt động kinh doanh dỡ dang của mình. Ngân hàng sẽ gặp rủi ro tín
dụng khi cho những doanh nghiệp này vay. Ngân hàng không thể thu hồi vốn, đồng
thời không thể giải ngân vốn mới giúp các doanh nghiệp vượt qua khó khăn và trả
được nợ cũ của ngân hàng.
Để hạn chế rủi ro trên, một trong những biện pháp quản trị của các NHTM hiện
nay là sử dụng các mô hình xếp hạng nội bộ để chấm điểm về chất lượng, uy tín tín

dụng của khách hàng. Những mô hình xếp hạng nội bộ đó có thể giúp chọn lọc các
khách hàng tốt và có chính sách phù hợp đối với từng đối tượng khách hàng để hạn chế
rủi ro trong hoạt động tín dụng. Tuy nhiên, những mô hình này không dự báo, tìm được
các chỉ tiêu đóng vai trò then chốt, ảnh hưởng đến kết quả XHTD của khách hàng. Mặc
khác những mô hình này cũng không đo lường được vai trò của các yếu tố đến hạng tín
nhiệm của khách hàng. Vì vậy các mô hình đó không cung cấp được các công cụ hữu
hiệu giúp khách hàng cũng như ngân hàng kiểm soát, điều chỉnh kết quả xếp hạng một
cách độc lập và khách quan.
Do vậy, đối với các Ngân hàng, ngoài việc xây dựng một mô hình xếp hạng có
chất lượng cao và ổn định, việc tìm ra cách thức và cơ chế kiểm soát tính xác thực của
kết quả xếp hạng đó sẽ giúp đánh giá chính xác chất lượng khoản nợ và khả năng xảy
ra tổn thất trong hoạt động tín dụng. Ngoài ra, ngân hàng cũng cần phải phát hiện sớm
các khoản nợ có vấn đề, đánh giá đúng mức độ rủi ro của các khoản nợ để chuyển sang
2

nhóm nợ thích hợp; xác định số dự phòng rủi ro cần trích lập cho những tổn thất có thể
xảy ra do khách hàng không thực hiện hoặc thực hiện không đầy đủ nghĩa vụ theo cam
kết.
Từ những hạn chế trên, bài nghiên cứu từ số liệu thực tế các chỉ tiêu tài chính
của các công ty kinh doanh BĐS và trên cơ sở tiếp cận mô hình Hồi quy Logistic, bài
viết sẽ thiết lập một mô hình nhằm đo lường và dự báo rủi ro tín dụng của các ngân
hàng trong cho vay các công ty kinh doanh BĐS tại Việt Nam.
2. Mục tiêu nghiên cứu
Mục tiêu của nghiên cứu này là tìm hiểu, phân tích những khó khăn và hạn chế
của thị trường kinh doanh BĐS nói chung và hoạt động cho vay các công ty kinh
doanh BĐS của ngân hàng nói riêng. Từ đó đưa ra những giải pháp nhằm giúp các
ngân hàng hạn chế rủi ro khi cho các công ty kinh doanh BĐS vay.
Đồng thời nghiên cứu cũng tiếp cận phương pháp hồi quy Logistic nhằm để xây
dựng được một mô hình đo lường rủi ro tín dụng của các ngân hàng khi cho các công
ty kinh doanh BĐS vay, cụ thể đó là:

- Xác định các yếu tố dùng để nhận biết khả năng trả nợ của các công ty kinh
doanh BĐS.
- Xây dựng và hoàn thiện mô hình dự báo bằng phương pháp hồi quy Logistic.
- Đánh giá mức độ phù hợp của mô hình bằng cách so sánh với thực tế.
- Xác định mức độ ảnh hưởng của những yếu tố nhận biết khả năng trả nợ.
- Đưa ra các kiến nghị cho các doanh nghiệp cũng như ngân hàng nhằm nâng cao
chất lượng, hạn chế rủi ro tín dụng.

3

3. Đối tượng và phương pháp nghiên cứu
3.1 Đối tượng nghiên cứu
Đối tượng nghiên cứu là các chỉ số tài chính và khả năng trả nợ của các công ty
kinh doanh BĐS hiện đang niêm yết trên thị trường chứng khoán Việt Nam.
3.2 Phương pháp nghiên cứu
Đề tài áp dụng phương pháp nghiên cứu định tính để làm rõ thực trạng về hoạt
động cho vay các công ty kinh doanh BĐS của các NHTM. Đồng thời, đề tài cũng áp
dụng phương pháp nghiên cứu định lượng, sử dụng phương pháp thống kê mô tả và hồi
quy Logistic để phân tích dữ liệu và xây dựng mô hình nghiên cứu.
Dữ liệu nghiên cứu được thu thập từ các báo cáo tài chính và tình hình hoạt
động của các công ty kinh doanh BĐS niêm yết trên thị trường chứng khoán Việt Nam
trong hai năm gần nhất.
4. Ý nghĩa của đề tài
Kết quả nghiên cứu sẽ đưa ra được những giải pháp nhằm hạn chế rủi ro tín
dụng và cung cấp một công cụ hữu hiệu cho các NHTM trong việc đo lường rủi ro tín
dụng khi cho các công ty kinh doanh BĐS vay. Đây cũng là cơ sở để đưa ra một số đề
xuất nhằm góp phần nâng cao hiệu quả quản trị rủi ro tín dụng trong hoạt động kinh
doanh ngân hàng, đồng thời giúp cho các doanh nghiệp kinh doanh BĐS tập trung vào
những hoạt động của mình nhằm giảm thiểu rủi ro tín dụng.
5. Kết cấu của đề tài

Kết cấu của đề tài bao gồm các phần sau:
4

- Chương 1: Tổng quan về rủi ro tín dụng của các ngân hàng thương mại trong
cho vay các công ty kinh doanh bất động sản.
- Chương 2: Thực trạng rủi ro tín dụng của các ngân hàng thương mại trong cho
vay các công ty kinh doanh bất động sản tại Việt Nam.
- Chương 3: Giải pháp nhằm hạn chế rủi ro tín dụng của các ngân hàng thương
mại trong cho vay các công ty kinh doanh bất động sản tại Việt Nam.











5

CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN VỀ RỦI RO TÍN DỤNG CỦA CÁC NGÂN HÀNG
THƯƠNG MẠI TRONG CHO VAY CÁC CÔNG TY KINH DOANH BẤT
ĐỘNG SẢN
1.1 Tổng quan về rủi ro tín dụng
1.1.1 Khái niệm rủi ro tín dụng
Trong hoạt động kinh doanh, ngân hàng phải đối mặt với nhiều rủi ro, đó là
những biến cố không mong đợi mà khi xảy ra sẽ dẫn đến tổn thất về tài sản của ngân
hàng, giảm sút lợi nhuận thực tế so với dự kiến hoặc phải bỏ ra thêm một khoản chi phí

để có thể hoàn thành được một nghiệp vụ tài chính nhất định. Các loại rủi ro trong kinh
doanh của ngân hàng có thể kế đến là: rủi ro tín dụng, rủi ro thanh khoản, rủi ro tỷ giá
hối đoái, rủi ro lãi suất.
Rủi ro tín dụng là rủi ro thất thoát tài sản có thể phát sinh khi một bên đối tác
không thực hiện một nghĩa vụ tài chính hoặc nghĩa vụ theo hợp đồng đối với ngân
hàng, bao gồm cả việc không thực hiện thanh toán nợ cho dù đấy là nợ gốc hay nợ lãi
khi đến hạn. Hiểu một cách khác thì rủi ro tín dụng là rủi ro không thu hồi được nợ khi
đến hạn do người vay không thực hiện đúng cam kết vay vốn theo hợp đồng tín dụng,
không tuân thủ nguyên tắc hoàn trả khi đáo hạn. Đây là rủi ro gắn liền hoạt động cấp
tín dụng của ngân hàng.
Theo quyết định số 493/2005/QĐ-NHNN ngày 22/04/2005 thì “Rủi ro tín dụng
trong hoạt động ngân hàng của tổ chức tín dụng” (sau đây gọi tắt là “rủi ro”) là khả
năng xảy ra tổn thất trong hoạt động ngân hàng của tổ chức tín dụng do khách hàng
không thực hiện hoặc không có khả năng thực hiện nghĩa vụ của mình theo cam kết;
và theo thông tư 02/2013/TT-NHNN ngày 21/01/2013 thì “Rủi ro tín dụng trong hoạt
động ngân hàng là tổn thất có khả năng xảy ra với nợ của ngân hàng khi khách hàng
6

không thực hiện hoặc không có khả năng thực hiện một phần hoặc toàn bộ nghĩa vụ
của mình theo cam kết”.
Như vậy có thể kết luận “Rủi ro tín dụng là loại rủi ro phát sinh trong quá trình
cấp tín dụng của ngân hàng, biểu hiện trên thực tế qua việc khách hàng không trả được
nợ hoặc trả nợ không đúng hạn cho ngân hàng”. Rủi ro này diễn ra trong quá trình cho
vay, chiết khấu công cụ chuyển nhượng và giấy tờ có giá, cho thuê tài chính, bảo lãnh,
bao thanh toán,… của ngân hàng và kể cả việc ngân hàng mua các loại trái phiếu của
doanh nghiệp. Rủi ro tín dụng còn được gọi là rủi ro mất khả năng chi trả và rủi ro sai
hẹn, là rủi ro liên quan đến chất lượng hoạt động tín dụng của ngân hàng. Có thể thấy
rằng rủi ro tín dụng có 2 cấp độ:
- Khách hàng trả nợ không đúng hạn.
- Khách hàng không trả được nợ cho ngân hàng.

1.1.2 Các hình thức của rủi ro tín dụng
Rủi ro tín dụng có thể xảy ra ở 4 trường hợp: đó là việc không thu được lãi đúng
hạn hoặc không thu đủ lãi, không thu được vốn đúng hạn hoặc không thu đủ vốn.
- Khi không thu được lãi đúng hạn, nguy cơ rủi ro đang ở mức thấp và chỉ cần
đưa vào khoản mục lãi treo phát sinh. Nếu ngân hàng không thể thu đủ lãi thì sẽ
có khoản mục lãi treo đóng băng, trừ những trường hợp ngân hàng miễn giảm
lãi đó cho khách hàng.
- Còn khi không thu được vốn đúng hạn, ngân hàng sẽ có khoản nợ quá hạn phát
sinh. Tuy nhiên, khoản này vẫn chưa coi là khoản mất mát hoàn toàn của ngân
hàng vì có thể vì lý do nào đó, khách hàng chậm trả nợ gốc và sẽ trả sau hạn
cam kết trong hợp đồng. Nếu như khoản này ngân hàng không thể thu hồi được
7

thì lúc này ngân hàng coi như gặp rủi ro tín dụng ở mức cao vì đã phát sinh
khoản nợ không có khả năng thu hồi, trừ những trường hợp đặc biệt, doanh
nghiệp vay vốn hội tụ đủ các điều kiện theo quy định về xóa nợ thì ngân hàng có
thể xem xét để xóa nợ cho doanh nghiệp.
Rủi ro tín dụng tồn tại dưới nhiều hình thức, các hình thức đó luôn chuyển biến
cho nhau, mà mức độ cuối cùng là nợ không có khả năng thu hồi. Khi nghiên cứu về
rủi ro tín dụng, các ngân hàng thường chú trọng vào các nguy cơ xảy ra rủi ro như lãi
treo và đặc biệt là nợ phát sinh, còn lãi treo đóng băng và nợ quá hạn không có khả
năng thu hồi được coi là các tình huống rủi ro thực sự nên thường được xem giải quyết
hậu quả và rút ra bài học.
1.1.3 Phương pháp đo lường rủi ro tín dụng
Đo lường rủi ro tín dụng hay lượng hóa rủi ro tín dụng là việc xây dựng mô hình
thích hợp để lượng hóa mức độ rủi ro của khách hàng, từ đó xác định phần bù rủi ro và
giới hạn an toàn tối đa đối với một khách hàng cũng như để trích lập dự phòng rủi ro.
Hiện nay có hai phương pháp phổ biến trong việc đo lường rủi ro tín dụng là
phương pháp mô hình toán học và phương pháp chuyên gia.

- Phương pháp mô hình toán học: Phương pháp này chủ yếu tập trung vào các dữ
liệu định lượng và kết hợp chặt chẽ với mô hình toán học để đánh giá chất lượng
tài sản, khả năng sinh lời, khả năng trả nợ. Cụ thể cho phương pháp này là các
mô hình như: mô hình điểm số Z, mô hình rủi ro tín dụng Zeta
®
và mô hình Hồi
quy Logistic.
- Phương pháp chuyên gia: đây là phương pháp sử dụng cả các yếu tố định lượng
và định tính để đánh giá khả năng thanh toán nợ của đối tượng cần đánh giá.
Trong đó, các nhà phân tích thường là một nhóm chuyên gia sẽ dựa trên thông
8

tin về tình hình tài chính, quản trị doanh nghiệp, chiến lược tài chính và chính
sách quản trị rủi ro của doanh nghiệp…từ đó đánh giá đối tượng bằng một mức
xếp hạng thích hợp. Cụ thể cho phương pháp này là các mô hình phân loại tín
dụng doanh nghiệp của S&P, Fitch và Moody’s.
1.1.4 Một số mô hình đo lường rủi ro tín dụng
1.1.4.1 Mô hình điểm số Z
Mô hình điểm số Z được công bố bởi giáo sư Edward I.Altman thuộc trường đại
học New York, vào năm 1968 dựa vào việc nghiên cứu khá công phu trên số lượng
nhiều công ty khác nhau tại Mỹ và được phát triển độc lập bởi giáo sư Richard Taffer
và những nhà nghiên cứu khác. Đến nay, hầu hết các nước vẫn còn sử dụng mô hình
này vì có độ tin cậy khá cao (Max L.Heine, 2000).
Chỉ số Z này kết nối 5 tỷ số tài chính khác nhau dựa trên phương pháp thống kê
với các công cụ phân tích biệt số bội (MDA), cụ thể:
Z = 1.2 X1 + 1.4 X2 + 3.3 X3 + 0.64 X4 + 0.999 X5 (1.1)
- Nếu Z > 2.99: Doanh nghiệp nằm trong vùng an toàn, chưa có nguy cơ phá sản.
- Nếu 1.8 < Z < 2.99: Doanh nghiệp nằm trong vùng cảnh báo, có thể có nguy cơ
phá sản.
- Nếu Z <1.8: Doanh nghiệp nằm trong vùng nguy hiểm, nguy cơ phá sản cao.

Trong đó:
- X1 = Vốn lưu động/Tổng tài sản
- X2 = Lợi nhuận giữ lại/Tổng tài sản
- X3 = Lợi nhuận trước thuế và lãi vay/Tổng tài sản
- X4 = Vốn chủ sở hữu/Tổng nợ
9

- X5 = Doanh thu/Tổng tài sản
Từ một chỉ số Z ban đầu dành cho các doanh nghiệp đã cổ phần hóa và thuộc
ngành sản xuất, Altman phát triển thêm Z’ và Z” để có thể áp dụng theo từng loại hình
của doanh nghiệp.
Có thể nói, đây là mô hình có nhiều ưu điểm như: kỹ thuật đo lường rủi ro tín
dụng tương đối đơn giản; thể hiện tính nhất quán, khách quan không phụ thuộc vào ý
kiến chủ quan của người đo lường. Tuy nhiên, mô hình đòi hỏi hệ thống thông tin phải
cập nhật đầy đủ, hợp lý và minh bạch thông tin khách hàng- đây là yêu cầu rất khó
trong điều kiện nền kinh tế thị trường không hiệu quả. Mặc khác mô hình này được xây
dựng dựa trên số liệu của các công ty của Mỹ- những công ty có quy mô tài sản rất lớn
(hầu hết là từ 20 đến 100 triệu USD) vì vậy khả năng để ứng dụng vào các công ty có
qui mô nhỏ là không phù hợp.
1.1.4.2 Mô hình rủi ro tín dụng Zeta
®

Năm 1977, Altman, Haldeman, và Narayanan đã xây dựng nên mô hình rủi ro
tín dụng thế hệ thứ hai cũng dựa trên phân tích biệt số bội MDA là mô hình Zeta
®
với
một số cải tiến so với mô hình điểm số Z. Cụ thể mô hình Zeta
®
có khả năng dự đoán
rủi ro tín dụng trong khoảng thời gian trước khi xảy ra rủi ro chính xác hơn so với mô

hình điểm số Z.
Bảng 1.1 So sánh độ chính xác giữa Zeta
®
và Z
Số năm trước
khi phá sản
Zeta
®
Chỉ số Z
Phá sản Không phá sản Phá sản Không phá sản
1 96.2%

89.7%

93.9%

97%

2 84.9%

93.1%

71.9%

93.9%

10

3 74.5%

91.4%

48.3%

n.a

4 68.1%

89.5%

28.6%

n.a

5 69.8%

82.1%

36%

n.a

Nguồn: Max L.Heine (2000)
Cụ thể Mô hình rủi ro tín dụng Zeta
®
đã sử dụng 7 biến số để đo lường.
- X1= Lợi nhuận trước thuế và lãi vay/Tổng tài sản. Trong đó, tổng tài sản được
điều chỉnh bằng cách cộng thêm các tài sản thuê tài chính và thuê hoạt động
không thể hủy ngang đã được vốn hóa nhưng không bao gồm lợi thế thương mại
và các tài sản vô hình; Lợi nhuận trước thuế và lãi vay bao gồm cả lãi vay ước

tính phải trả cho các tài sản thuê ngoài đã được vốn hóa thành các khoản nợ.
- X2= Mức ổn định thu nhập. Chỉ tiêu này đo lường sai số chuẩn đã được chuẩn
hóa các ước lượng xu hướng X1 trong vòng 5 đến 10 năm.
- X3= Lợi nhuận trước thuế và lãi vay/Lãi vay.
- X4= Lợi nhuận giữ lại/Tổng tài sản.
- X5= Tài sản ngắn hạn/Nợ ngắn hạn.
- X6= Vốn hóa cổ phần thường/Tổng vốn hóa. Trong đó vốn cổ phần thường
được tính bằng giá trị thị trường bình quân trong thời gian 5 năm; Tổng vốn hóa
= Vốn cổ phần thường + Cổ phần ưu đãi + Nợ dài hạn + Tài sản thuê ngoài đã
được vốn hóa.
- X7= Quy mô tổng tài sản.
Qua đây có thể thấy bên cạnh có được những ưu điểm của mô hình điểm số Z, mô
hình Zeta
®
còn có ưu điểm là có khả năng dự đoán rủi ro tín dụng trong khoảng thời
gian trước khi xảy ra rủi ro chính xác hơn so với mô hình điểm số Z. Mặc khác mô
hình này đã điều chỉnh để giúp không chỉ sử dụng cho các doanh nghiệp sản xuất mà
còn phù hợp cho cả các doanh nghiệp bán lẻ. Một ưu điểm khác nữa là mô hình đã
11

được xây dựng dựa trên những dữ liệu phù hợp với các thay đổi về chuẩn mực và
nguyên tắc kế toán gần đây nhất. Tuy nhiên mô hình này cũng không khắc phục được
những nhược điểm của mô hình điểm số Z.
1.1.4.3 Mô hình Hồi quy Logistic
Hồi quy Logistic là mô hình hồi quy trong đó sử dụng biến phụ thuộc dạng nhị
phân để ước lượng xác suất một sự kiện sẽ xảy ra với những thông tin thu thập từ
những biến độc lập. Trong mô hình hồi quy này, biến phụ thuộc là một sự kiện nào đó
có xảy ra hay không, biến phụ thuộc Y lúc này có hai giá trị 0 và 1, với 0 là không xảy
ra sự kiện quan tâm và 1 là có xảy ra và thu thập thông tin về những biến độc lập X.
Xác suất dự đoán sự kiện xảy ra theo quy tắc là nếu xác suất được dự đoán lớn hơn 0.5

thì kết quả dự đoán sẽ cho là có xảy ra sự kiện, ngược lại thì kết quả dự đoán là không
xảy ra. Mô hình hàm hồi quy Logistic như sau:
P
i
= E(Y=1/X)= e
(B
o
+
B
1
X
1
+…+ B
i
X
i
)
/ (1+ e
(B
o
+
B
1
X
1
+…+ B
i
X
i
)

) (1.2)
Trong công thức trên P
i
= E(Y=1/X) = P(Y=1) gọi là xác suất để sự kiện xảy ra
(Y=1) khi biến độc lập X có giá trị cụ thể là X
i
.
Trong mô hình hồi quy Logistic, mô hình không nghiên cứu ảnh hưởng trực tiếp
của biến độc lập X
i
đối với Y mà xem xét ảnh hưởng của X
i
đến xác suất để Y nhận giá
trị bằng 1 hay kỳ vọng của Y. Tuy nhiên nếu chỉ quan tâm đến chiều hướng của tác
động thì thấy rằng bên phải của phương trình (1.2) đồng biến với P
i
(tức xác suất Y=1)
nên nếu hệ số B
i
mang dấu dương thì tăng X
i
sẽ làm tăng khả năng Y nhận giá trị bằng
1 trong khi hệ số âm làm giảm khả năng này. Và biểu thức P(1-P)B
i
là tác động của
biến X
i
lên xác suất Y nhận giá trị bằng 1 với xác suất ban đầu là 0,5.
Như vậy, mô hình hồi quy Logistic là mô hình có ưu điểm là không có bất kỳ
giả thiết nào về phân phối của các biến độc lập, kiểm định thống kê không phức tạp, có

12

thể hiệu chỉnh các biến độc lập định tính thông qua việc thiết lập biến giả có thể
chuyển thành định luợng. Mặc khác, theo Stone và Rasp (1991) cũng chứng minh rằng
mô hình này hiệu quả hơn các mô hình hồi quy tuyến tính thông thường thông qua
phương pháp bình phương nhỏ nhất- OLS, và theo Martin (1977), Press và Wilson
(1978) và Wiginton (1980) cũng đã chứng minh mô hình này tốt hơn mô hình điểm số
Z và mô hình Zeta
®
qua sử dụng phương pháp phân tích phân biệt biệt số- MDA.
1.1.4.4 Mô hình xếp hạng của Standard & Poor’s, Fitch và Moody’s
Standard & Poor’s, Fitch và Moody’s là những tổ chức tín nhiệm có uy tín tại
Mỹ và cũng là những tổ chức tiên phong trong lĩnh vực xếp hạng tín nhiệm trên thế
giới. Các tổ chức này kết hợp sử dụng cả phân tích định tính và định lượng bằng cách
phát triển một ma trận kết nối các rủi ro kinh doanh như: rủi ro quốc gia, rủi ro ngành,
vị thế cạnh tranh, khả năng sinh lời so với nhóm tương đồng và rủi ro tài chính như:
các chính sách tài chính và mức độ chấp nhận rủi ro, kế toán và báo cáo tài chính, dòng
tiền, cấu trúc vốn và tính thanh khoản.
Trong đó ở phân tích định lượng Moody’s đã sử dụng 11 tỷ số chung cho tất cả
các ngành, trong đó tùy từng ngành khác nhau mà Moody’s xem xét sẽ điều chỉnh
trọng số trong tổng điểm xếp hạng, cụ thể là các chỉ số sau:
- Lợi nhuận trước thuế và lãi vay/Tổng tài sản bình quân
- Lợi nhuận trước thuế và lãi vay/Lãi vay
- Lợi nhuận trước thuế và lãi vay biên = Lợi nhuận trước thuế và lãi vay/Doanh
thu thuần
- (Dòng tiền trước thay đổi vốn lưu động + Lãi vay)/Lãi vay
- Dòng tiền trước thay đổi vốn lưu động/Tổng nợ
13

- (Dòng tiền trước thay đổi vốn lưu động - Cổ tức cổ phần thường – Cổ tức ưu đãi

– Cổ thức thiểu số)/Tổng nợ vay
- Tổng nợ/Lợi nhuận trước thuế, lãi vay và khấu hao
- Tổng nợ/(Tổng nợ + Thuế hoàn lãi + Lợi ích cổ đông thiểu số + Vốn hóa cổ
phần thường)
- Lợi nhuận hoạt động biên= Lợi nhuận hoạt động kinh doanh/Doanh thu thuần
- Chi phí mua sắm nâng cấp tài sản cố định/Khấu hao
- Tỷ số biến động doanh thu = Hệ số phương sai của doanh thu trong 5 năm.
Các mô hình của Standard & Poor’s, Fitch và Moody’s có ưu điểm là đã xem
xét đến toàn bộ hoạt động của đối tượng cần đo lường, từ những yếu tố định tính đến
cả những yếu tố định lượng. Những mô hình này được xây dựng rất chi tiết, thường
xuyên cập nhật những thay đổi của môi trường kinh tế, chính điều này đã góp phần cho
các mô hình của Standard & Poor’s, Fitch và Moody’s luôn có được những đánh giá tốt
nhất. Tuy nhiên, những mô hình này cũng có nhược điểm là phù thuộc phần lớn vào
khả năng đánh giá cũng như xét đoán của người đánh giá, thông qua các trọng số mà
các công ty này thiết lập dành cho các ngành nghề khác nhau. Mặc khác để sử dụng các
mô hình đòi hỏi người sử dụng phải tốn rất nhiều thời gian và chi phí để thu thập một
lượng rất lớn thông tin phục vụ cho việc đo lường.
Như vậy, có rất nhiều mô hình khác nhau để đo lường rủi ro tín dụng. Tuy
nhiên, việc lựa chọn một mô hình phù hợp với đối tượng cần đo lường để có kết quả
chính xác, phục vụ cho việc ra quyết định tín dụng là điều hết sức quan trọng.
1.2 Tổng quan về cho vay các công ty kinh doanh BĐS
1.2.1 Một số vấn đề chung về bất động sản và kinh doanh bất động sản
1.2.1.1 Bất động sản
14

Bất động sản (Real Property) là một thuật ngữ có nguồn gốc từ tiếng Latinh của
luật cổ La mã (“Real” bắt nguồn từ “Res”), có ý nghĩa bao gồm đất đai và những gì
dính liền vĩnh viễn với mảnh đất đó. Những thứ được xem là dính liền vĩnh viễn như là
nhà cửa, ga ra, kiến trúc ở trên mảnh đất đó. Những thứ có thể dỡ ra khỏi mảnh đất như
nhà di động, lều, nhà tạm thì không được xem là bất động sản mà gọi là động sản.

Cho đến nay hầu hết các nước trên thế giới đều phân loại tài sản theo cách phân
loại của luật cổ La mã, tức là phân loại tài sản thành “Bất động sản” và “Động sản”. Ở
Việt Nam cũng tiếp cận với cách đặt vấn đề như vậy, nên Bộ luật Dân sự 2005 đã quy
định tại Điều 174 thì “BĐS là các tài sản bao gồm: đất đai; nhà, công trình xây dựng
gắn liền với đất đai, kể cả các tài sản gắn liền với nhà, công trình xây dựng đó; các tài
sản khác gắn liền với đất đai và các tài sản khác do pháp luật quy định”. Trong đó,
BĐS chủ yếu được chia thành 3 nhóm:
- Nhóm 1: BĐS có đầu tư xây dựng gồm: BĐS nhà ở, BĐS nhà xưởng và công
trình thương mại-dịch vụ, BĐS hạ tầng (hạ tầng kỹ thuật, hạ tầng xã hội), BĐS
là trụ sở làm việc v.v
- Nhóm 2: BĐS không đầu tư xây dựng: BĐS thuộc nhóm này chủ yếu là đất
nông nghiệp (dưới dạng tư liệu sản xuất) bao gồm các loại đất nông nghiệp, đất
rừng, đất nuôi trồng thuỷ sản, đất làm muối, đất hiếm, đất chưa sử dụng v.v
- Nhóm 3: BĐS đặc biệt là những BĐS như các công trình bảo tồn quốc gia, di
sản văn hoá vật thể, nhà thờ họ, đình chùa, miếu mạo, nghĩa trang v.v
1.2.1.2 Kinh doanh bất động sản
Kinh doanh BĐS là việc bỏ vốn đầu tư tạo lập, mua, nhận chuyển nhượng, thuê,
thuê mua BĐS để bán, chuyển nhượng, cho thuê, cho thuê lại, cho thuê mua nhằm mục
đích sinh lời. Trong các nhóm BĐS thì chỉ các BĐS sau đây được phép kinh doanh:
Nhà, công trình xây dựng theo quy định của pháp luật về xây dựng được đưa vào kinh
15

doanh; Quyền sử dụng đất được tham gia thị trường BĐS theo quy định của pháp luật
về đất đai.
Như vậy, kinh doanh BĐS là bắt đầu từ việc bỏ vốn đầu tư ban đầu để tạo BĐS
sau đó bán, chuyển nhượng, cho thuê nhằm sinh lời. Kinh doanh BĐS có những đặc
thù sau:
- Kinh doanh BĐS là hoạt động mang tính cục bộ và khu vực: BĐS có vị trí cố định,
vị trí BĐS khác nhau sẽ mang lại cho nhà kinh doanh những giá trị khác nhau. Bên
cạnh đó, môi trường xung quanh có vai trò vô cùng quan trọng đối với giá trị của

BĐS.
- Kinh doanh BĐS là hoạt động nhạy cảm, chịu ảnh hưởng mạnh của chính sách nhà
nước và pháp luật: BĐS là nguồn tài sản có giá trị của mỗi quốc gia, thị trường
BĐS biến động sẽ ảnh hưởng tới hầu hết các hoạt động kinh tế xã hội. Do đó, các
vấn đề về BĐS phải có sự điều chỉnh, chi phối của hệ thống văn bản quy phạm
pháp luật.
- Kinh doanh BĐS là hoạt động đầu tư lớn và lâu dài: BĐS là hàng hóa lâu bền, có
giá trị lớn và không thể thay thế được, vì vậy các nhà đầu tư kinh doanh BĐS phải
có tiềm lực tài chính mạnh, có chiến lược kinh doanh dài hạn như quản lý vốn,
phân bổ chi phí, phân tích kinh doanh…
- Hoạt động kinh doanh BĐS vừa là hoạt động đa ngành vừa là hoạt động kinh
doanh đặc thù:
 Tính đặc thù thể hiện ở điểm thị trường BĐS là thị trường không hoàn hảo,
cung phản ứng chậm hơn cầu, thiếu thông tin thị trường và khó so sánh, một số
hàng hóa BĐS mang tính độc quyền gắn liền với cảnh quan môi trường, cầu
phức tạp chịu ảnh hưởng nhiều yếu tố cả tâm linh và tập quán thói quen.
16

 Tính đa ngành thể hiện: hoạt động kinh doanh BĐS là hoạt động đa ngành, liên
quan đến nhiều khâu từ sản xuất đến đầu tư xây dựng, lưu thông, khai thác.
1.2.2 Một số vấn đề chung về cho vay các công ty kinh doanh BĐS
1.2.2.1 Khái quát về cho vay công ty kinh doanh BĐS
Cho vay công ty kinh doanh BĐS là hình thức cho vay nhằm hỗ trợ cho các
doanh nghiệp có nhu cầu vay vốn để tài trợ cho hoạt động kinh doanh BĐS của mình,
mà trong đó chủ yếu là nhu cầu về vốn để tạo lập, mua, nhận chuyển nhượng, thuê,
thuê mua các BĐS …với mục đích kinh doanh sinh lời.
Trong đó những công ty kinh doanh BĐS được hoạt động trong những phạm vi
sau đây:
- Đầu tư tạo lập nhà, công trình xây dựng để bán, cho thuê, cho thuê mua;
- Mua nhà, công trình xây dựng để bán, cho thuê, cho thuê mua;

- Thuê nhà, công trình xây dựng để cho thuê lại;
- Đầu tư cải tạo đất và đầu tư các công trình hạ tầng trên đất thuê để cho thuê đất
đã có hạ tầng;
- Nhận chuyển nhượng quyền sử dụng đất, đầu tư công trình hạ tầng để chuyển
nhượng, cho thuê; thuê quyền sử dụng đất đã có hạ tầng để cho thuê lại.
1.2.2.2 Đặc điểm của cho vay công ty kinh doanh BĐS
Để thực hiện kinh doanh BĐS, đòi hỏi các công ty kinh doanh BĐS phải sử
dụng một lượng vốn lớn cũng như bỏ ra thời gian đầu tư dài để tạo lập BĐS cũng như
thu hồi vốn của dự án. Vì vậy các công ty kinh doanh BĐS thường vay trung và dài
hạn. Bên cạnh đó, cũng có nhiều ngân hàng cấp tín dụng dưới hình thức đầu tư trái
phiếu do chính các chủ đầu tư phát hành, đây cũng là hình thức khác của cho vay trung
dài hạn.
Bởi thời hạn cũng là một yếu tố của rủi ro, thời hạn càng dài thì rủi ro càng lớn
và chính vì vậy để bù đắp rủi ro có thể xảy ra mà lãi suất áp dụng đối với các công ty
17

kinh doanh BĐS thường cao hơn các lãi suất cho vay các công ty kinh doanh ngành
nghề khác.
Tài sản đảm bảo cho các khoản vay của các công ty kinh doanh BĐS thường
cũng chính là các dự án mà các doanh nghiệp đầu tư. Tài sản đó thường được gọi là tài
sản hình thành từ vốn vay nếu đã hình thành hoặc là tài sản hình thành trong tương lai
nếu chưa hình thành. Khởi điểm của các tài sản này thường chỉ là quyền sử dụng đất
hoặc các quyết định giao đất, thuê đất từ cơ quan có thẩm quyền, sau đó các doanh
nghiệp bỏ vốn ra để thực hiện xây dựng các tài sản hình thành trên đó như các văn
phòng cho thuê, trung tâm thương mại, khu đô thị, khu du lịch, khách sạn
Hình thức giải ngân của những khoản vay này là thường theo tiến độ thực hiện
của dự án. Ngân hàng sẽ cấp vốn bằng cách kiểm tra tiến độ, nghiệm thu hạng mục
công trình và chuyển khoản trực tiếp cho các nhà thầu. Đây cũng chính là hình thức
vừa giúp ngân hàng kiểm tra được mục đích sử dụng vốn, vừa đảm bảo dự án đi đúng
tiến độ, có nguồn thu đúng kế hoạch để thu hồi vốn.

Cũng vì là tài sản lớn và thời gian hình thành, thu hồi vốn dài, vì vậy các ngân
hàng thường cho các doanh nghiệp được ân hạn gốc và lãi trong những năm đầu của
thời hạn vay. Chỉ khi nào các tài sản được hình thành, doanh nghiệp thực hiện bán các
tài sản đó thì mới có nguồn thu để trả nợ cho ngân hàng.
1.2.2.3 Các nhân tố dẫn đến rủi ro tín dụng của NHTM trong cho vay các công ty kinh
doanh BĐS
Hoạt động tín dụng của các NHTM trong cho vay nói chung và cho các công ty
kinh doanh BĐS nói riêng không chỉ gặp rủi ro từ những nhân tố xuất phát từ chính
khách hàng vay như hình thức sở hữu, qui mô doanh nghiệp, cấu trúc tài sản, hiệu quả
hoạt động… mà còn gặp rủi ro từ những nhân tố xuất phát từ những đặc thù của thị
trường BĐS. Trong đó chủ yếu là các nhân tố sau:
- Tín dụng quá tập trung: Cho vay đầu tư kinh doanh BĐS là một trong những lĩnh
vực tạo dư nợ tín dụng rất lớn và nhanh. Vì vậy khi các ngân hàng chạy theo chỉ