Vận dụng mô hình Z-SCORE trong xếp hạng tín dụng khách hàng tại NHTMCP ngoại thương, chi nhánh Đà Nẵng

i

LỜI CAM ĐOAN

Tôi cam đoan đây là công trình nghiên cứu của riêng tôi.
Các số liệu, kết quả nêu trong luận văn là trung thực và chưa từng được ai
công bố trong bất kỳ công trình nào khác.

Tác giả luận văn

Phan Thị Thanh Lâm


ii

MỤC LỤC
LỜI CAM ĐOAN ........................................................................................................i
MỤC LỤC .................................................................................................................. ii
DANH MỤC CÁC CHỮ VIẾT TẮT .........................................................................v
DANH MỤC CÁC BẢNG.........................................................................................vi
DANH MỤC CÁC HÌNH ....................................................................................... viii
MỞ ĐẦU .....................................................................................................................1
CHƯƠNG 1: NHỮNG VẤN ĐỀ CƠ BẢN VỀ XẾP HẠNG TÍN DỤNG VÀ MÔ
HÌNH Z-SCORE .........................................................................................................4
1.1. TỔNG QUAN VỀ XẾP HẠNG TÍN DỤNG CỦA NHTM ..........................4
1.1.1. Khái niệm xếp hạng tín dụng .................................................................4
1.1.2. Đặc điểm và đối tượng xếp hạng tín dụng .............................................4
1.1.3. Sự cần thiết của xếp hạng tín dụng doanh nghiệp vay vốn ngân hàng ..5
1.1.4. Quy trình xếp hạng tín dụng ..................................................................8
1.2. GIỚI THIỆU MÔ HÌNH Z-SCORE...............................................................9
1.2.1. Giới thiệu về mô hình Z-Score ..............................................................9

1.2.2. Mô hình Z-Score áp dụng cho các công ty tư nhân .............................23
1.2.3. Mô hình Z-Score điều chỉnh áp dụng cho các doanh nghiệp không sản
xuất ............................................................................................................................25
1.3. KINH NGHIỆM XẾP HẠNG TÍN DỤNG TRÊN THẾ GIỚI VÀ Ở MỘT
SỐ NHTM VIỆT NAM ............................................................................................26
KẾT LUẬN CHƯƠNG 1: ........................................................................................32
CHƯƠNG 2: VẬN DỤNG MÔ HÌNH Z-SCORE TRONG XẾP HẠNG TÍN
DỤNG KHÁCH HÀNG TẠI VIETCOMBANK QUẢNG NAM ...........................33
2.1. GIỚI THIỆU CHUNG VỀ VIETCOMBANK QUẢNG NAM ...................33
2.1.1. Quá trình ra đời và phát triển của VCB Quảng Nam ...........................33
2.1.2. Cơ cấu tổ chức .....................................................................................34


iii

2.1.3. Kết quả hoạt động kinh doanh của VCB Quảng Nam trong hai năm
2009 - 2010 ...............................................................................................................36
2.2. THỰC TRẠNG CÔNG TÁC XẾP HẠNG TÍN DỤNG TẠI VCB QUẢNG
NAM .........................................................................................................................40
2.2.1. Nguyên tắc chấm điểm xếp hạng tín dụng ...........................................40
2.2.2. Mô hình xếp hạng tín dụng doanh nghiệp của VCB Quảng Nam .......41
2.2.3. Đánh giá công tác xếp hạng tín dụng doanh nghiệp của Vietcombank
Quảng Nam ...............................................................................................................46
2.3. VẬN DỤNG MÔ HÌNH Z-SCORE TRONG XẾP HẠNG TÍN DỤNG
KHÁCH HÀNG TẠI VIETCOMBANK QUẢNG NAM ........................................50
2.3.1. Những điều lưu ý khi vận dụng mô hình z-score .................................50
2.3.2. Thông tin xếp hạng và điều kiện vận dụng mô hình z-score ...............50
2.3.3. Kết quả nghiên cứu vận dụng mô hình z-score trong xếp hạng tín dụng
tại VCB Quảng Nam. ................................................................................................51
2.3.4. So sánh việc sử dụng mô hình z-szore và mô hình xếp hạng tín dụng

đang được sử dụng tại VCB Quảng Nam .................................................................56
KẾT LUẬN CHƯƠNG 2: ........................................................................................59
CHƯƠNG 3: GIẢI PHÁP VẬN DỤNG MÔ HÌNH Z-SCORE TRONG XẾP
HẠNG TÍN DỤNG KHÁCH HÀNG TẠI VIETCOMBANK QUẢNG NAM .......60
3.1. KIỂM ĐỊNH SỰ PHÙ HỢP CỦA MÔ HÌNH Z-SCORE TẠI VIỆT NAM
...................................................................................................................................60
3.1.1. Định hướng chung về mô hình ............................................................60
3.1.2. Xác định các nhân tố ảnh hưởng đến hệ số Z-score để kiểm định theo
mô hình kinh tế lượng ...............................................................................................61
3.1.3. Trình tự thực hiện mô hình kinh tế lượng trong việc kiểm định mô
hình z-score dự báo nguy cơ phá sản của doanh nghiệp ...........................................62
3.2. VẬN DỤNG MÔ HÌNH Z-SCORE TRONG XẾP HẠNG TÍN DỤNG
DOANH NGHIỆP TẠI VIETCOMBANK ..............................................................65


iv

3.2.1. Vận dụng mô hình z-score trong xếp hạng tín dụng doanh nghiệp tại
VCB Quảng Nam ......................................................................................................65
3.2.2. Giải pháp hỗ trợ cho việc vận dụng mô hình z-score trong xếp hạng tín
dụng doanh nghiệp tại VCB Quảng Nam .................................................................69
3.3. ĐỀ XUẤT LỘ TRÌNH TIẾN HÀNH XÂY DỰNG MÔ HÌNH Z-SCORE
TẠI VIỆT NAM THEO TỪNG LOẠI HÌNH DOANH NGHIỆP ...........................70
3.3.1. Lựa chọn mô hình ................................................................................70
3.3.2. Lựa chọn biến số ..................................................................................72
3.3.3. Chọn mẫu .............................................................................................72
3.4. NHỮNG KIẾN NGHỊ ..................................................................................73
3.4.1. Đối với Ngân hàng Nhà nước ..............................................................73
3.4.2. Kiến nghị Bộ Tài Chính hoàn thiện chuẩn mực kế toán ......................74
3.4.3. Kiến nghị Tổng cục thống kê ...............................................................74

KẾT LUẬN CHƯƠNG 3: ........................................................................................75
KẾT LUẬN ...............................................................................................................76
DANH MỤC TÀI LIỆU THAM KHẢO ..................................................................77
QUYẾT ĐỊNH GIAO ĐỀ TÀI LUẬN VĂN THẠC SĨ (BẢN SAO).
PHỤ LỤC ..................................................................................................................79


v

DANH MỤC CÁC CHỮ VIẾT TẮT
BIDV

Ngân hàng đầu tư và phát triển

CIC

Trung tâm thông tin tín dụng

CP

Cổ phần

DNNN

Doanh nghiệp Nhà nước

DN

Doanh nghiệp

ĐTNN

Đầu tư nước ngoài

NHNN

Ngân hàng Nhà nước

NHTM

Ngân hàng thương mại

TNHH

Trách nhiệm hữu hạn

VCB

Ngân hàng ngoại thương Việt Nam


vi

DANH MỤC CÁC BẢNG
Số hiệu
bảng

Tên bảng

Trang

1.1

Biến trung vị và kiểm nghiệm mức ý nghĩa ..................................................................
15

1.2

Kết quả phân loại của mẫu gốc .....................................................................................
17

1.3

Kết quả phân loại mẫu cho thời gian hai năm trước khi phá sản

1.4

Kết quả sắp xếp mẫu thứ cấp của các công ty phá sản .................................................
19

1.5

Phân loại và độ chính xác của mô hình dự báo phá sản Z-Score 22

18

(1968) ............................................................................................................................
1.6

Mô hình điều chỉnh Z’-Score: Phân loại kết quả, trung bình nhóm, 24

ranh giới điểm phân biệt ...............................................................................................

1.7

Hệ thống ký hiệu xếp hạng công cụ dài hạn của Moody’s ...........................................
26

1.8

Tương quan giữa chỉ số tín dụng Z'’ – điều chỉnh của Altman với 28
hệ thống ký hiệu xếp hạng của S&P .............................................................................

2.1

Tình hình huy động vốn tại chi nhánh ngân hàng Ngoại Thương 37
Quảng Nam qua các năm 2008 - 2010 ..........................................................................

2.2

Tình hình cho vay tại chi nhánh ngân hàng Ngoại Thương Quảng 38
Nam qua các năm 2008 - 2010 .....................................................................................

2.3

Tình hình lợi nhuận tại chi nhánh ngân hàng Ngoại Thương 39
Quảng Nam qua các năm 2008 - 2010 ..........................................................................

2.4

Thang xếp hạng của hệ thống xếp hạng tín dụng doanh nghiệp của 43

VCB ..............................................................................................................................

2.5

Xác định chỉ số nguy cơ phá sản của doanh nghiệp CP A ...........................................
52

2.6

Xác định chỉ số nguy cơ phá sản của doanh nghiệp TNHH A

2.7

Kết quả xác định chỉ số nguy cơ phá sản của 46 doanh nghiệp 54

53

trong năm 2009 - 2010 ..................................................................................................
2.8

So sánh kết quả của việc sử dụng hai mô hình trong xếp hạng tín 56
dụng đối với 46 doanh nghiệp (năm 2010) ...................................................................


vii

2.9

Dư nợ cho vay và nợ xấu theo thành phần kinh tế tại chi nhánh 58
ngân hàng Ngoại Thương Quảng Nam trong ba năm 2008-2010

3.1

Điểm phân biệt xếp hạng tín dụng doanh nghiệp theo mô hình z- 66
score ..............................................................................................................................

3.2

Ý nghĩa xếp hạng tín dụng doanh nghiệp theo mô hình z-score

67

3.3

Kết quả xếp hạng tín dụng các doanh nghiệp theo mô hình

68


viii

DANH MỤC CÁC HÌNH
Số hiệu hình

Tên hình

1.1

Quy trình xếp hạng tín dụng .................................................................................
9

2.1

Hình tổ chức bộ máy của Vietcombank Quảng Nam ...........................................
34

2.2

Mô hình chấm điểm xếp hạng tín dụng đối với doanh 42

Trang

nghiệp thông thường .............................................................................................
2.3

Mô hình chấm điểm xếp hạng tín dụng đối với doanh 44

nghiệp mới thành lập ............................................................................................


1

MỞ ĐẦU
1. Lý do chọn đề tài
Trong kinh doanh ngân hàng, việc các ngân hàng phải đối mặt với rủi ro tín
dụng là điều không thể tránh khỏi. Một trong những kỹ thuật quản trị rủi ro tín dụng
của ngân hàng thương mại (NHTM) là sử dụng phân tích chấm điểm để xếp hạng
uy tín của các khách hàng. Mỗi ngân hàng xây dựng một hệ thống xếp hạng tín
dụng dựa trên các yêu cầu của Ngân hàng Nhà nước (NHNN). Tuy nhiên, việc
chấm điểm xếp hạng tín dụng cho các doanh nghiệp đôi khi lại đem đến kết quả

chưa chính xác do thông tin không đầy đủ. Ngay cả trên thị trường xếp hạng tín
dụng quốc tế, các tổ chức xếp hạng hàng đầu là Fitch Ratings, Moody’s và
Standard&Poor’s cũng không thể tránh khỏi sai lầm khi đánh giá rủi ro thể hiện qua
sự mất giá liên tục của cổ phiếu và trái phiếu trên thị trường chứng khoán quốc tế,
buộc các tổ chức xếp hạng này phải nhìn lại các tiêu chí đánh giá và xem xét lại ảnh
hưởng lên kết quả xếp hạng của mối quan hệ giữa họ với khách hàng được đánh giá.
Hiện nay các NHTM ở Việt Nam dựa vào kết quả xếp hạng tín dụng nội bộ
để hạn chế rủi ro. Tuy nhiên, chỉ tiêu cơ bản trong chấm điểm và xếp hạng tín
nhiệm của khách hàng hiện nay của một số NHTM vẫn chưa phản ánh chính xác rủi
ro, nhất là tình trạng các công ty sắp phá sản vẫn được xếp hạng an toàn.
Tuy vậy, chúng ta vẫn có thể dự báo một công ty có khả năng phá sản hay
không bằng mô hình Z-SCORE. Đây là một mô hình tương đối đơn giản, nhưng có
khả năng phân biệt tốt một công ty lành mạnh hay một công ty sắp phá sản. Một đặc
tính chung của các công ty bị phá sản là chỉ số Z tính theo mô hình thể hiện một xu
hướng xói mòn theo thời gian. Do đó, mức độ chỉ báo là khá rõ ràng. Mô hình ZSCORE là một mô hình dễ áp dụng lại cho khả năng tin cậy trong điều kiện Việt
Nam hiện nay. Với xu hướng hội nhập quốc tế, hệ thống xếp hạng tín dụng của các
NHTM Việt Nam cần được ứng dụng thêm một số mô hình xếp hạng tín dụng tiên
tiến trên thế giới để phù hợp hơn với điều kiện kinh tế xã hội thay đổi.
Ngân hàng TMCP Ngoại thương (Vietcombank) – Chi nhánh Quảng Nam đã
sử dụng hệ thống xếp hạng tín dụng nội bộ được xây dựng và triển khai năm 2003.


2

Tuy nhiên, tình hình nợ xấu phải trích lập dự phòng rủi ro vẫn gia tăng thời gian gần
đây. Điều này sẽ tạo ra nhiều rủi ro cho Vietcombank Quảng Nam trong quá trình
cấp tín dụng. Đó là lý do chọn đề tài nghiên cứu “Vận dụng mô hình Z-SCORE
trong xếp hạng tín dụng khách hàng tại Ngân hàng TMCP Ngoại thương – Chi
nhánh Quảng Nam”
2. Mục đích nghiên cứu

-

Giới thiệu mô hình Z-SCORE và sự vận dụng vào công tác xếp hạng tín

dụng của NHTM ở Việt Nam.
-

Vận dụng mô hình Z-SCORE trong xếp hạng tín dụng khách hàng doanh

nghiệp tại VCB Quảng Nam.
-

Đề xuất lộ trình xây dựng mô hình Z-SCORE phù hợp với các ngành nghề

kinh tế theo điều kiện kinh tế Việt Nam.
3. Đối tượng và phạm vi nghiên cứu
Luận văn tập trung nghiên cứu hệ thống xếp hạng tín dụng của VCB Quảng
Nam và việc vận dụng mô hình Z-SCORE trong xếp hạng tín dụng doanh nghiệp tại
VCB Quảng Nam đối với khách hàng là doanh nghiệp.
4. Phương pháp nghiên cứu
Luận văn sử dụng phương pháp nghiên cứu tình huống và phương pháp phân
tích định tính để làm sáng tỏ vấn đề.
5. Ý nghĩa khoa học và thực tiễn của đề tài
Luận văn trình bày có hệ thống tương đối về quá trình xây dựng mô hình ZSCORE khá nổi tiếng trên thế giới nhưng còn ít được sử dụng ở Việt Nam.
Luận văn nghiên cứu tập trung vào việc áp dụng mô hình Z-SCORE trong
việc xếp hạng tín dụng các doanh nghiệp nhằm nâng cao hiệu quả quản trị rủi ro tín
dụng tại VCB Quảng Nam.
6. Cấu trúc của luận văn
Cấu trúc của luận văn “Vận dụng mô hình Z-SCORE trong xếp hạng tín dụng
khách hàng tại Ngân hàng TMCP Ngoại thương – Chi nhánh Quảng Nam” được

chia thành ba chương như sau:


3

Chương 1: Những vấn đề cơ bản về xếp hạng tín dụng và mô hình z-score
Chương 2: Vận dụng mô hình z-score trong xếp hạng tín dụng khách hàng tại
VCB Quảng Nam
Chương 3: Giải pháp vận dụng mô hình z-score trong xếp hạng tín dụng
khách hàng tại Vietcombank Quảng Nam


4

CHƯƠNG 1: NHỮNG VẤN ĐỀ CƠ BẢN VỀ XẾP HẠNG TÍN
DỤNG VÀ MÔ HÌNH Z-SCORE
1.1. TỔNG QUAN VỀ XẾP HẠNG TÍN DỤNG CỦA NHTM
1.1.1. Khái niệm xếp hạng tín dụng
Xếp hạng tín dụng là thuật ngữ do John Moody đưa ra năm 1909 trong cuốn
“Cẩm nang chứng khoán đường sắt”, khi tiến hành nghiên cứu, phân tích và công
bố bảng xếp hạng tín dụng đầu tiên cho 1500 trái phiếu của 250 công ty theo một hệ
thống ký hiệu gồm 3 chữ cái A, B, C được xếp lần lượt từ (AAA) đến (C). Hiện
nay, những ký hiệu này trở thành chuẩn mực quốc tế.
Cho đến nay khó có thể đưa ra một khái niệm rõ ràng về xếp hạng tín dụng.
Tuỳ theo góc độ nghiên cứu mà chúng ta có thể xác định nội dung của thuật ngữ
này:
Theo Bohn, John A, trong cuốn “Phân tích rủi ro trên các thị trường đang
chuyển đổi” thì “xếp hạng tín dụng là sự đánh giá về khả năng một nhà phát hành
có thể thanh toán đúng hạn cả gốc và lãi đối với một loại chứng khoản nợ trong suốt
thời gian tồn tại của nó” [10, tr.784]

Theo công ty Moody’s, xếp hạng tín dụng là ý kiến về khả năng và sự sẵn
sàng của một nhà phát hành trong việc thanh toán đúng hạnh cho một khoản nợ nhất
định trong suốt thời hạn tồn tại của khoản nợ. [10, tr.784]
Như vậy, xếp hạng tín dụng là những ý kiến đánh giá về rủi ro tín dụng và
chất lượng tín dụng, thể hiện khả năng và thiện ý trả nợ (gốc, lãi hoặc cả hai) của
đối tượng đi vay để đáp ứng các nghĩa vụ tài chính một cách đầy đủ và đúng hạn
thông qua hệ thống xếp hạng theo ký hiệu.
1.1.2. Đặc điểm và đối tượng xếp hạng tín dụng
Hệ thống xếp hạng tín dụng tiếp cận đến tất cả các yếu tố có liên quan đến
rủi ro tín dụng các NHTM không sử dụng kết quả xếp hạng tín dụng nhằm thể hiện
giá trị của người đi vay mà đơn thuần là đưa ra ý kiến hiện tại dựa trên các nhân
tố rủi ro, từ đó có các chính sách tín dụng và giới hạn cho vay phù hợp. Một sự xếp
hạng cao của một khách hàng đi vay chưa chắc là chắc chắn trong việc thu hồi đầy


5

đủ các khoản nợ gốc và lãi vay, mà chỉ là cơ sở để ra quyết định đúng đắn về tín
dụng đã được điều chỉnh theo dự kiến mức độ rủi ro tín dụng có liên quan đến
khách hàng là người đi vay và tất cả các khoản vay của khách hàng đó.
1.1.3. Sự cần thiết của xếp hạng tín dụng doanh nghiệp vay vốn ngân hàng
1.1.3.1. Xếp hạng tín dụng doanh nghiệp vay vốn ngân hàng
Xếp hạng tín dụng khách hàng vay vốn của ngân hàng thương mại là việc
ngân hàng thương mại sử dụng hệ thống xếp hạng tín nhiệm nội bộ của mình để
đánh giá khả năng trả nợ của khách hàng vay, mức độ rủi ro của khoản vay, làm cơ
sở để đưa ra quyết định cấp tín dụng, quản lý rủi ro, xây dựng các chính sách khách
hàng đối với từng hạng khách hàng theo kết quả xếp hạng cho phù hợp.
Ngoài ra xếp hạng tín dụng khách hàng còn nhằm mục đích phân loại và
giám sát danh mục tín dụng. Hiện nay trên thế giới vẫn chưa có một chuẩn mực
thống nhất trong việc phân loại và xếp hạng danh mục tín dụng. Công việc này phụ

thuộc vào đặc thù môi trường kinh tế vĩ mô và môi trường kinh doanh của từng
nước, trong đó yếu tố lịch sử đóng một vai trò không nhỏ. [6, tr. 52]
Việc xếp hạng tín dụng khách hàng làm cơ sở cho việc phân loại và giám sát
danh mục tín dụng đều nhằm đạt tới 5 mục đích chủ yếu sau:
(1) Cho phép có một nhận định cụ thể về danh mục tín dụng của ngân hàng;
(2) Phát hiện sớm các khoản tín dụng có khả năng bị tổn thất hay đi chệch
hướng khỏi chính sách tín dụng của ngân hàng;
(3) Có một chính sách định giá tín dụng chính xác hơn;
(4) Xác định rõ khi nào cần sự giám sát hoặc có các hoạt động điều chỉnh
khoản tín dụng và ngược lại;
(5) Làm cơ sở để xác định mức dự phòng rủi ro một cách hợp lý.
Việc phân loại và xếp hạng danh mục tín dụng trên được thực hiện cho tất cả
các khách hàng và không được thông báo cho khách hàng về cấp độ rủi ro trong
mọi trường hợp; đồng thời phải thực hiện đánh giá xếp hạng định kỳ cũng như đánh
giá lại ngay khi có sự thay đổi theo chiều hướng đi xuống về khả năng thực hiện các
nghĩa vụ tài chính của khách hàng.


6

1.1.3.2. Sự cần thiết phải xếp hạng tín dụng trong hoạt động tín dụng ngân hàng.
a. Do yêu cầu hạn chế rủi ro tín dụng.
Hoạt động ngân hàng trong nền kinh tế thị trường là một trong những hoạt
động kinh tế có nhiều rủi ro hơn hết. Có thể nói rủi ro là được xem như là yếu tố
không tách rời với quá trình hoạt động của ngân hàng thương mại trên thị trường.
Rủi ro trong cho vay còn được nhân lên gấp đôi, bởi vì ngân hàng không những
phải hứng chịu các rủi ro do các nguyên nhân chủ quan của mình, mà còn gánh chịu
những rủi ro do khách hàng gây ra.
Rủi ro tín dụng luôn gắn liền với hoạt động cho vay của ngân hàng. Việc
đánh giá rủi ro này là trách nhiệm của ngân hàng. Các ngân hàng luôn tìm cực đại

lợi nhuận qua việc tìm kiếm những lợi tức cao nhất có thể có ở các món cho vay,
đồng thời cố gắng giảm thiểu rủi ro liên quan đến các hoạt động cho vay như: sàng
lọc và giám sát khách hàng vay, thiết lập mối quan hệ khách hàng lâu dài, quy định
các hạn mức tín dụng, tài sản thế chấp….Mặc dù vậy không một ngân hàng nào,
không một tổ chức nào có thể dự đoán hết được những rủi ro có thể xảy ra. [1, tr.
350]
Hoạt động kinh doanh tiền tệ ngày càng khó khăn, rủi ro của nó ngày một
lớn, đòi hỏi phải có những biện pháp phòng ngừa, hạn chế các rủi ro để bảo đảm an
toàn cho toàn hệ thống ngân hàng thương mại. Trong xu thế đó xếp hạng tín dụng là
một kỹ thuật ngày càng được chú ý rộng rãi trong hoạt động tín dụng ngân hàng. Vì
kết quả xếp hạng tín dụng đã cho thấy phần nào mức độ rủi ro của khách hàng vay,
kết quả xếp hạng càng thấp thì rủi ro cho vay càng lớn chính vì vậy để hạn chế rủi
ro các ngân hàng thương mại thường lựa chọn những khách hàng có kết quả xếp
hạng ở một mức độ nào đó.
b. Do yêu cầu lựa chọn khách hàng cho vay
Lưạ chọn khách hàng cho vay luôn là một quyết định quan trọng trong hoạt
động tín dụng của ngân hàng. Khi đưa ra quyết định lựa chọn không phù hợp có thể
dẫn đến rủi ro rất lớn do khách hàng không trả được nợ. Dựa vào cơ sở nào để ngân
hàng quyết định cho vay hay từ chối cho vay? Khi xem xét quyết định cho vay ngân


7

hàng thường căn cứ vào tài sản đảm bảo, phương án sản xuất kinh doanh, tình hình
tài chính, khả năng trả nợ… Tuy nhiên khi đã có hệ thống xếp hạng tín dụng, ngân
hàng có thể căn cứ vào kết quả xếp hạng tín dụng để lựa chọn khách hàng đặt quan
hệ. Chỉ những khách hàng có kết quả xếp hạng từ một mức rủi ro nào đó ngân hàng
mới xem xét cho vay.
c. Để hỗ trợ phân loại nợ và trích dự phòng rủi ro
Theo quy định của ngân hàng nhà nước Việt Nam tại Quyết định số

493/2005/QĐ-NHNN ngày 22/04/2005, thì các tổ chức tín dụng phải xây dựng hệ
thống xếp hạng tín dụng nội bộ để hỗ trợ cho việc phân loại nợ, quản lý chất lượng
tín dụng phù hợp với phạm vi hoạt động, tình hình thực tế của tổ chức tín dụng.
Việc hỗ trợ của hệ thống tín dụng nội bộ được được thể hiện ở chỗ kết quả xếp hạng
tín dụng khách hàng của hệ thống xếp hạng tín dụng nội bộ sẽ làm căn cứ để tính
toán và trích lập dự phòng rủi ro. Hệ thống xếp hạng tín dụng nội bộ tối thiểu phải
bao gồm:
(1) Các cơ sở pháp lý liên quan đến thành lập và ngành nghề kinh doanh của
khách hàng;
(2) Các chỉ tiêu kinh tế tổng hợp liên quan đến tình hình kinh doanh tài
chính, tài sản, khả năng thực hiện nghĩa vụ tài chính theo cam kết;
(3) Uy tín đối với tổ chức tín dụng đã giao dịch trước đây;
(4) Các tiêu chí đánh giá khách hàng chi tiết, cụ thể, có hệ thống (đánh giá
yếu tố ngành nghề địa phương) trên cơ sở đó xếp hạng cụ thể đối với khách hàng.
Mỗi năm tổ chức tín dụng phải đánh giá lại hệ thống xếp hạng tín dụng nội
bộ và chính sách dự phòng rủi ro cho phù hợp với tình hình thực tế và các quy định
của pháp luật. Nợ được phân thành các nhóm như sau:
(1) Nhóm 1 (Nợ đủ tiêu chuẩn) bao gồm: Các khoản nợ được tổ chức dụng
đánh giá là có khả năng thu hồi đầy đủ cả nợ gốc và lãi đúng hạn.
(2) Nhóm 2 (Nợ cần chú ý) bao gồm: Các khoản nợ được tổ chức tín dụng
đánh giá là có khả năng thu hồi đầy đủ cả nợ gốc và lãi nhưng có dấu hiệu khách
hàng suy giảm khả năng trả nợ.


8

(3) Nhóm 3 (Nợ dưới tiêu chuẩn) bao gồm: Các khoản nợ được tổ chức tín
dụng đánh giá là không có khả năng thu hồi nợ gốc và lãi khi đến hạn. Các khoản
nợ này được tổ chức tín dụng đánh giá là có khả năng tổn thất một phần nợ gốc và
lãi.

(4) Nhóm 4 (Nợ nghi ngờ) bao gồm: Các khoản nợ được tổ chức tín dụng
đánh giá là khả năng tổn thất cao.
(5) Nhóm 5 (Nợ có khả năng mất vốn) bao gồm: Các khoản nợ được tổ chức
tín dụng đánh giá là không còn khả năng thu hồi, mất vốn. [8, tr. 3-8]
d. Xây dựng chính sách khách hàng
Chính sách khách hàng của ngân hàng sẽ được áp dụng cho từng nhóm
khách hàng dựa trên kết quả xếp hạng. Chính sách khách hàng bao gồm:
 Chính sách cấp tín dụng: Tùy thuộc vào thứ hạng xếp hạng của doanh nghiệp
mà ngân hàng có thể cung cấp cho khách hàng những sản phẩm tín dụng khác nhau.
Những khách hàng có thứ hạng cao sẽ được ngân hàng cung cấp không giới hạn các
sản phẩm tín dụng như cho vay ngắn hạn theo hạn mức, cho vay trung và dài hạn…
 Chính sách lãi suất: Căn cứ vào mức xếp hạng khách hàng, ngân hàng sẽ áp
dụng các mức lãi suất khác nhau. Những khách hàng có thứ hạng xếp hạng cao sẽ
được những mức lãi suất ưu đãi hơn so với những khách hàng có thứ hạng xếp hạng
thấp.
 Chính sách tài sản đảm bảo tiền vay: Căn cứ vào kết quả xếp hạng, ngân
hàng sẽ đưa ra các chính sách đảm bảo tiền vay khác nhau như không cần tài sản
đảm bảo, đảm bảo bằng tài sản hình thành từ vốn vay, đảm bảo bằng tài sản của
khách hàng vay hoặc của bên thứ ba.
 Chính sách các loại phí: Những khách hàng có mức độ rủi ro thấp sẽ được
ngân hàng áp dụng các loại phí thấp hơn so với các khách hàng có độ rủi ro cao
hơn.
1.1.4. Quy trình xếp hạng tín dụng
Trong quá trình tiến hành xếp hạng tín dụng một đối tượng, người ta phải
thực hiện nhiều công việc khác nhau theo một trình tự nhất định. Những công việc


9

này có những mối liên kết và bổ sung lẫn nhau, bởi vậy quy trình xếp hạng cần

được sắp xếp theo một trình tự hợp lý và khoa học. Trình tự cơ bản của xếp hạng tín
dụng thường được tiến hành theo hình 1.1 như sau:

1. Xác định mục đích xếp hạng tín dụng
- Xếp hạng đối tượng nào?
- Mục đích xếp hạng là gì?

2. Thu thập thông tin về đối tượng cần xếp hạng
- Nguồn bên ngoài
- Nguồn bên trong

3. Phân tích thông tin
- Lựa chọn phương pháp thích hợp để phân tích

4. Rút ra những kết luận và đánh giá ban đầu
- Kết quả có thoả mãn mục đích đưa ra?
- Kết quả có đảm bảo tính khách quan, chính xác
và đánh tin cậy không?

không

Có
5. Đưa ra kết quả đánh giá chính thức
- Công bố kết quả
- Đưa ra những quyết định cần thiết.

Hình 1.1: Quy trình xếp hạng tín dụng
1.2. GIỚI THIỆU MÔ HÌNH Z-SCORE
1.2.1. Giới thiệu về mô hình Z-Score
Việc tìm ra một công cụ để phát hiện dấu hiệu báo trước sự phá sản luôn là

một trong những mối quan tâm hàng đầu của các nhà nghiên cứu về tài chính doanh
nghiệp. Có nhiều công cụ đã được phát triển để làm việc này. Trong đó, mô hình zscore là mô hình được công nhận và sử dụng rộng rãi trên thế giới. Chỉ số này được


10

phát minh bởi Giáo sư Edward I. Altman, trường kinh doanh Leonard N. Stern,
thuộc trường Đại học NewYord, dựa vào nghiên cứu khá công phu trên số lượng
nhiều công ty khác nhau tại Mỹ.
Khi nghiên cứu thiết lập mô hình Z – Score, Altman đã thực hiện các bước
như sau:
BƯỚC 1: SỰ CHỌN MẪU
Mẫu ban đầu bao gồm 66 công ty với 33 công ty ở mỗi nhóm. Nhóm phá sản
(kiệt quệ) (nhóm 1) là những nhà sản xuất đã nộp đơn phá sản theo chương 10 của
Luật Phá Sản Hoa Kỳ trong giai đoạn 1946 đến 1965. Thời kỳ 20 năm không phải
là sự chọn lựa tốt nhất bởi vì các chỉ số trung bình cũng chịu những thăng trầm theo
thời gian. Một cách lý tưởng, chúng ta sẽ chọn danh sách các chỉ số ở giai đoạn t để
dự báo các công ty khác trong giai đoạn tiếp theo t+ 1. Không may điều này là
không thể thực hiện bởi vì sự hạn chế của dữ liệu.
Nhận thấy rằng nhóm này là không hoàn toàn thuần nhất (bởi vì sự khác
nhau về ngành và kích cỡ công ty), Altman đã cố gắng thực hiện sự lựa chọn cẩn
thận các công ty không phá sản (không kiệt quệ).
Nhóm hai bao gồm một mẫu ghép đôi của các doanh nghiệp sản xuất được
chọn từ cơ sở phân loại ngẫu nhiên. Các công ty được phân lớp bởi ngành và kích
cỡ doanh nghiệp, với phạm vi tài sản được giới hạn nghiêm ngặt từ 1 triệu USD đến
25 triệu USD. Giá trị tài sản trung bình của các công ty trong nhóm 2 (9,6 triệu
USD) lớn hơn một ít so với nhóm 1, nhưng để hai nhóm có kích cỡ tài sản như nhau
là điều dường như không cần thiết. Các công ty trong nhóm 2 vẫn còn hoạt động
trong thời gian phân tích. Cũng vậy, dữ liệu thu thập từ cùng các năm cho các công
ty phá sản. Đối với mẫu thử đầu tư, dữ liệu được xây dựng từ các dữ liệu báo cáo tài

chính kỳ hạn một năm báo cáo trước khi phá sản. Dữ liệu được xây dựng từ Sổ tay
Ngành của tổ chức Moody và từ các báo cáo được chọn lọc hằng năm. Thời gian
chết trung bình của các báo cáo tài chính là 7 tháng rưỡi (thời gian kết thúc năm và
hoàn thành báo cáo – lead-time).


11

Một chi tiết quan trọng là xác định cỡ tài sản của nhóm được lấy mẫu. Quyết
định loại bỏ các công ty nhỏ (tài sản dưới một triệu USD) và các công ty rất lớn ra
khỏi mẫu là cần thiết cho phạm vi tài sản các công ty trong nhóm 1. Thêm vào đó,
vụ việc phá sản của các công ty cỡ lớn là rất hiếm trước năm 1966. Điều này đã
thay đổi từ năm 1970 với sự xuất hiện vài vụ phá sản rất lớn ví dụ như Penn Central
R.R. Những vụ phá sản ở các ngành công nghiệp cũng xuất hiện ngày càng nhiều kể
từ năm 1978. Tính chung, có ít nhất 100 vụ phá sản với tài sản hơn 1 tỷ USD kể từ
năm 1978 (là năm ban hành luật phá sản mới).
Những chỉ trích thường thấy là đối với các chỉ số tài chính, về bản chất, số
liệu thống kê cho thấy chúng chịu sự ảnh hưởng của yếu tố kích cỡ doanh nghiệp,
và do đó nên loại bỏ tác động của yếu tố này trong phân tích. Mô hình Z-Score xuất
hiện có thể đáp ứng được nhu cầu này.
BƯỚC 2: LỰA CHỌN BIẾN
Sau khi hình thành được khái niệm nhóm và chọn được công ty, đến việc thu
thập các bảng cân đối và các báo cáo kết quả kinh doanh. Bởi vì số lượng lớn biến
được tìm thấy đều là những chỉ báo quan trọng cho các vấn đề của các công ty trong
các nghiên cứu quá khứ, một danh sách gồm 22 chỉ số hữu ích được thu thập để
đánh giá. Các biến được phân thành 5 nhóm: bao gồm nhóm chỉ số thanh khoản,
nhóm chỉ số lợi nhuận, nhóm chỉ số đòn bẩy, nhóm chỉ số khả năng thanh toán và
nhóm chỉ số hoạt động. Các chỉ số được chọn trên cơ sở tính phổ biến về học thuật
và khả năng tương thích đối với công trình nghiên cứu, và có một vài chỉ số mới
trong phân tích này. Nghiên cứu của Beaver (1967) kết luận rằng chỉ số dòng tiền

trên nợ là chỉ số chỉ báo đơn mạnh nhất. Chỉ số này không được xem xét trong công
trình này bởi vì thiếu dữ liệu nhất quán và chính xác về khấu hao và dòng tiền. Từ
danh sách 22 chỉ số, 5 chỉ số đã đựơc chọn vì chúng đã thể hiện tốt nhất trong việc
liên kết dự đoán phá sản công ty. Các chỉ số này không bao gồm tất cả các biến số
quan trọng nhất được đo lường một cách độc lập. Để đạt được tập hợp các biến số
cuối cùng, các thủ tục sau đã được sử dụng: (1) quan sát mức ý nghĩa thống kê của
các chức năng thay thế khác nhau, bao gồm việc xác định phần đóng góp tương đối


12

của các biến số độc lập; (2) đánh giá sự tương quan giữa các biến số có liên quan;
(3) quan sát độ chính xác về mặt dự báo của các tập hợp biến; và (4) đánh giá của
các chuyên gia.
Biệt thức cuối cùng được thể hiện như sau:
Z = 0.012X1 + 0.014X2 + 0.033X3 + 0.006X4 + 0.999X5
Trong đó:
X1 = working capital/total assets = Vốn lưu động/ Tổng tài sản
X2 = Retained earning/ total assets = Lợi nhuận giữ lại trên tổng tài sản
X3 = Earning before tax and interest/ total assets = Lợi nhuận trước thuế và
lãi vay/ Tổng tài sản
X4 = Market value equity/ book value of total liabilities = Giá trị thường của
VCSH/ giá trị sổ sách của nợ phải trả
X5 = Sales/ total assets = Tổng doanh thu/ tổng tài sản, và
Z = overall index = chỉ số tổng hợp
Chú ý rằng, mô hình không có một hằng số nào (số giới hạn). Đó bởi vì các
phần mềm cụ thể được sử dụng, và kết quả là, điểm số giới hạn tương ứng giữa hai
nhóm không phải là 0. Phầm mềm khác như SAS và SPSS, có một hằng số, mà nó
chuẩn hoá điểm giới hạn ở 0 nếu số mẫu của hai nhóm là bằng nhau.
BƯỚC 3: GIẢI THÍCH CÁC BIẾN SỐ

X1 = working capital/total assets = Vốn lưu động/ Tổng tài sản
Chỉ số working capital/total assets, thường được tìm thấy trong các nghiên
cứu về các trục trặc doanh nghiệp, là một công cụ đo lường độ thanh khoản ròng
của các tài sản của công ty tương ứng với tổng vốn. Working capital được định
nghĩa như là sự khác nhau giữa current assets – tài sản lưu động và current
liabilities – nợ ngắn hạn. Tính thanh khoản và đặc điểm về kích thước được cân
nhắc rõ nét. Thông thường, một công ty trải qua một thời kỳ lỗ hoạt động kéo dài sẽ
có tài sản lưu động bị co lại so với tổng tài sản. Trong ba chỉ số thanh khoản được
đánh giá, chỉ số này tỏ ra là chỉ số đáng giá nhất. Hai chỉ số thanh khoản khác được
kiểm tra là current ratio – chỉ số thanh toán hiện hành và quick ratio – chỉ số thanh


13

toán tức thời. Chúng xem ra kém hữu ích và phụ thuộc vào khuynh hướng bảo thủ
của một vài công ty thất bại.
X2, Retained earning/ total assets (RE/TA) = Lợi nhuận giữ lại trên tổng tài
sản
Lợi nhuận giữ lại thể hiện tổng số thu nhập được tái đầu tư hay mức lỗ của
một doanh nghiệp trong suốt thời gian tồn tại của nó. Chỉ số này cũng được xem
như là thặng dư kiếm được từ quá trình hoạt động. Điều đáng chú ý là chỉ số này
phụ thuộc vào sự vận động thông qua tái cấu trúc và tuyên bố chia cổ tức, vốn
không phải là đối tượng nghiên cứu của nghiên cứu này, có thể hiểu rằng một xu
hướng sẽ được hình thành thông qua tái tổ chức, hoặc chính sách chia cổ tức hoặc
những điều chỉnh phù hợp trong các tài khoản kế toán.
Một khía cạnh mới thú vị về chỉ số lợi nhuận giữ lại là khả năng đo lường lợi
nhuận tích luỹ theo thời gian. Thời gian hoạt động ngắn hay dài của một công ty
được cân nhắc hoàn toàn ở chỉ số này. Ví dụ, các công ty trẻ thường thể hiện một
chỉ số RE/TA thấp bởi vì nó chưa có thời gian để tích luỹ lợi nhuận. Vì vậy, có thể
lập luận là các công ty trẻ ở một mức độ nào đó bị phân biết đối xử trong phân tích

này, và khả năng các công ty này được xếp vào nhóm phá sản là cao hơn một cách
tương đối so với các công ty có thời gian hoạt động nhiều hơn. Nhưng đó là điều
chính xác trong thế giới thực. Các công ty dễ bị phá sản ở những năm đầu hoạt
động. Trong năm 1993, khoảng 50% số các công ty bị phá sản trong từ một đến
năm năm đầu hoạt động (Dun& Bradstreet, 1994).
Thêm vào đó, chỉ số RE/TA đo lường đòn bẩy của một doanh nghiệp. Những
công ty với mức RE cao, so với TA, có thể tài trợ tài sản thông qua việc giữ lại lợi
nhuận và không sử dụng nhiều nợ.
X3 = Earning before tax and interest/ total assets (EBIT/TA) = Lợi nhuận
trước thuế và lãi vay/ Tổng tài sản (chỉ số hiệu suất sử dụng tài sản)
Chỉ số này đo lường năng suất thật của tài sản doanh nghiệp, một cách độc
lập với thuế và vay nợ. Bởi vì sự sinh tồn tối hậu của một doanh nghiệp là dựa vào
khả năng tạo ra tiền của tài sản, chỉ số này xuất hiện rất hay trong nghiên cứu liên


14

quan đến thất bại doanh nghiệp. Hơn nữa, việc mất khả năng thanh toán trong các
trường hợp phá sản xảy ra khi tổng nợ lớn hơn giá trị đúng của tài sản công ty với
giá trị được xác định dựa trên khả năng sinh lợi của tài sản. Chỉ số này có khả năng
chỉ báo tốt hơn các chỉ số sinh lời khác, kể cả dòng tiền.
X4 = Market value equity/ book value of total liabilities (MVE/TL) = Giá trị
thường của VCSH/ giá trị sổ sách của nợ phải trả
Vốn chủ sở hữu được đo lường bởi giá trị thị trường của tất cả cổ phiếu, cổ
phiếu ưu đãi và cổ phiếu thường, trong khi nợ bao gồm cả nợ ngắn hạn và nợ dài
hạn. Chỉ số này đo mức độ có thể giảm sụt giảm về mặt giá trị của tài sản công ty
(đo lường bởi giá trị thị trường của vốn chủ sở hữu và nợ) trước khi nợ vượt quá tài
sản và công ty mất khả năng thanh toán. Ví dụ, một công ty với giá trị thị trường
của vốn chủ sở hữu là 1000 USD, và nợ là 500 USD có thể chịu được sự sụt giảm
2/3 giá trị tài sản trước khi mất khả năng thanh toán (sụt 2/3 tài sản tức là tổng giá

trị tài sản còn lại = 1/3*(1000+500) =500 USD). Tuy nhiên, cùng một công ty với
250 USD giá trị vốn chủ sở hữu sẽ bị mất khả năng thanh toán nếu tài sản giảm chỉ
còn 1/3 giá trị. Chỉ số này bổ sung kích thước giá trị thị trường mà hầu hết các
nghiên cứu phá sản khác không đề cập đến
X5 = Sales/ total assets (S/TA) = Tổng doanh thu/ tổng tài sản
Chỉ số doanh thu trên tổng tài sản là một chỉ số tài chính tiêu chuẩn minh hoạ
cho khả năng tạo ra thu nhập của tài sản doanh nghiệp. Nó là một thước đo khả
năng quản trị trong môi trường cạnh tranh. Chỉ số cuối cùng này khá quan trọng
nhưng nó là chỉ số kém quan trọng nhất dựa trên cơ sở cá thể. Thật ra, dựa trên các
kiểm định mức ý nghĩa bằng thống kê đơn biến, nó không nên xuất hiện. Tuy nhiên,
bởi vì mối quan hệ duy nhất của nó với các biến số khác của mô hình, chỉ số
sales/total assets xếp hạng thứ hai trong việc góp phần vào khả năng phân biệt tổng
thể của mô hình. Tuy nhiên, có sự khác biệt lớn về doanh thu giữa các ngành, và
Altman sẽ phát triển một mô hình thay thế (Z’’) mà không có chỉ tiêu X5 ở phần sau.
ĐIỂM CẦN CHÚ Ý


15

Mọi người nên chú ý sử dụng mô hình này một cách đúng đắn. Do việc sắp
xếp định dạng máy tính ban đầu, biến X1 đến biến X4 phải được tính toán như các
giá trị ở dạng phần trăm. Ví dụ, công ty có chỉ số X1 là 10% thì phải được để là
10.0% mà không được chuyển là 0.10. Chỉ có chỉ số X5 được biểu diễn khác: đó là
nếu X5 là 200% thì được biểu diễn là 2.0. Các nhà phân tích thực tiễn có thể được
chú ý bởi hệ số biệt thức cực kỳ cao của X5. Sự dường như bất thường này là do
định dạng của các biến số khác nhau. Bảng 1 minh hoạ đặc điểm kỹ thuật và hình
thức của từng biến số trong năm biến số độc lập trên.
Trong nhiều năm trời, các công ty tìm thấy một dạng thể hiện tiện nghi hơn
của mô hình là:
Z = 1.2X1+1.4X2+3.3X3+0.6X4+1.0X5

Để đánh giá khả năng phá sản của các công ty, chỉ số Z của chúng được so
sánh với các mức điểm được xác định trước như dưới đây
Z < 1.81: Phá sản
1.81 < Z < 2.99: Không rõ ràng
2.99 < Z: Lành mạnh
Sử dụng công thức này, thì các biến từ X1 đến X4 được sử dụng dưới dạng số
tuyệt đối, ví dụ 0.10 thay vì 10% và làm tròn hệ số cuối bằng 1.0 (từ 0.99). Biến số
cuối tiếp tục được viết dưới dạng số tuyệt đối. Điểm số cho các công ty đơn lẻ và
các nhóm phân loại tương ứng và điểm ngưỡng vẫn khác nhau thấy rõ. Định dạng
này đã được sử dụng trong một vài tình huống thực tế, ví dụ như công trình của
Altman và Lafleur (1981).
Biến

Bảng 1.1: Biến trung vị và kiểm nghiệm mức ý nghĩa
Trung vị của nhóm phá Trung vị của nhóm không Chỉ số F
sản/Bankrupt

Group phá

sản/Nonbankrupt F Ratio

meann

Group meann

X1= WC/TA

-6.1%

41.4%

32.5*

X2= RE/TA

-62.6%

35.5%

58.86*

X3=EBIT/TA

-31.8%

15.4%

26.56*


16

X4= MVE/BVL

40.1%

247.7%

32.26*

X5= S/TA

1.5

1.9

2.84

(Nguồn: Altman (2003), The use of Credit scoring Models and the Importance of a
Credit Culture, New York University)
N = 33
F1.60(0.001) = 12.0; F1.60(0.01) = 7.00; F1.60(0.05) = 4.00
Mức ý nghĩa 0.001
BƯỚC 4: KIỂM TRA CÁC BIẾN SỐ
Một kiểm nghiệm xác định khả năng phân biệt của mô hình là kiểm nghiệm
F-value, bằng cách lấy chỉ số tổng bình phương (sums of squares) của nhóm này so
với tổng bình phương của nhóm khác. Khi các chỉ số này cực đại, nó có tác dụng
phân tán trung vị của nhóm rộng ra, và đồng thời giảm sự phân tán của các điểm cá
thể (giá trị Z của công ty) ra xa trung vị của nhóm tương ứng. Một cách lôgic, kiểm
nghiệm này (còn gọi là kiểm nghiệm F) là phù hợp vì mục tiêu của phương pháp
phân tích đa nhân tố là nhận dạng và sử dụng những biến số mà chúng phân biệt tốt
nhất các nhóm khác nhau và đồng dạng nhất trong nhóm.
Trung bình nhóm của hai nhóm gốc mẫu là
Chỉ số Z của nhóm 1= - 0.245 (với F = 20.7) = (1.2*(-6.1%)) + (1.4*(62.6%)) + (3.3*15.4%) + (0.6*40.1%) + (1*1.9)
Kiểm nghiệm mức ý nghĩa do vậy bác bỏ giả thiết rỗng mà quan sát phát
sinh từ cùng một đám đông.
Các trung vị biến ở một báo cáo tài chính trước khi phá sản và kết quả thống
kê F được biểu diễn trong bảng 1. Biến X1 đến biến X4 đều có mức ý nghĩa 0.001,
diễn đạt sự khác nhau cực kỳ quan trọng giữa các biến giữa các nhóm công ty khác
nhau. Biến X5 không diễn đạt được sự khác biệt quan trọng giữa các nhóm và lý do

để cho biến này vào nhóm các biến là chưa rõ ràng lắm. Ở một mức độ nghiêm ngặt
về đơn biến, tất cả các chỉ số đều có giá trị cao hơn ở các công ty không phá sản.
Cũng như thế, tất cả các hệ số biệt thức đều có dấu hiệu rất khả quan như mong đợi.
Bởi thế, một công ty có khả năng phá sản càng cao thì điểm số biệt thức của nó


17

càng thấp. Rõ ràng rằng bốn trong năm biến số diễn đạt sự khác nhau quan trọng
giữa các nhóm, nhưng tầm quan trọng của phương pháp đa biệt thức là ở khả năng
tách nhóm, nhưng tầm quan trọng của phương pháp đa biệt thức là ở khả năng tách
nhóm thông qua sự đo lường đa biến số.
Một khi các giá trị của các hệ số biệt thức được ước lượng, ta có thể tính toán
điểm biệt thức của mỗi quan sát trong mẫu, hay các công ty, và ấn định các quan sát
vào mộ nhóm dựa vào điểm số này. Sự cần thiết của quy trình là so sánh hồ sơ của
một công ty cá thể với hồ sơ của một nhóm lựa chọn. Sự so sánh được đo lường bởi
giá trị “chi bình phương” và các chỉ định được thực hiện dựa vào sự tương đối của
các điểm số công ty so với điểm số nhóm.
MẪU BAN ĐẦU
Mẫu ban đầu gồm 2 nhóm với 33 công ty mỗi nhóm, được kiểm tra bằng
cách sử dụng dữ liệu báo cáo tài chính thu thập một năm trước khi phá sản. Bởi vì
các hệ số biệt thức và các phân phối nhóm được xây dựng từ mẫu này, nên sự phân
loại thành công được kỳ vọng rất cao. Điều này xảy ra bởi vì các công ty được phân
loại bằng sử dụng chức năng biệt thức, thực tế là dựa vào các công cụ đo lường
riêng lẻ cho cùng các công ty này. Ma trận phân loại cho mẫu gốc được biểu diễn
trong bảng 2
Số
đúng

Bảng 1.2: Kết quả phân loại của mẫu gốc

Phần
Phần
Mẫu n
Thực tế
Dự đoán
trăm
trăm
chính
không
xác
chính
Nhóm 1 Nhóm 2
xác
Nhóm 1
Nhóm 2

31
1

2
32

Kiểu I
31
94
6
33
Kiểu II 32
97
3

33
Tổng
63
95
5
66
(Nguồn: Altman (2003), The use of Credit scoring Models and the Importance of a
Credit Culture, New York University)