ỨNG DỤNG MÔ HÌNH ZSCORE VÀO QUẢN LÝ RỦI RO TÍN DỤNG TẠI MARITIME BANKCN TÂN BÌNH

Phương pháp nghiên cứu khoa học

Trần Thị Kim Hồng

1. Đặt vấn đề (tại sao chọn đề tài này?)
Trong những năm gần đây, nền kinh tế Việt Nam có mức tăng trưởng đáng
kể về nông nghiệp, công nghiệp và dịch vụ, đặc biệt là sự phát triển trở lại
của các ngành kinh tế trọng điểm sau khủng hoảng kinh tế th ế gi ới. Tình
hình kinh tế phục hồi sau thời gian dài bị ảnh hưởng bởi tác đ ộng của kh ủng
hoảng đã dần tạo ra nhiều cơ hội và thách thức đối với các doanh nghi ệp
Việt Nam. Và trong kinh doanh ngân hàng, thì vi ệc ph ục h ồi n ền kinh t ế cũng
tác động khá lớn đến sự phát triển của ngân hàng hiện nay.
Hiện tại, kinh doanh ngân hàng đang phải đối mặt với các rủi ro ti ềm ẩn
từ các khoản tín dụng,rủi ro là đặc trưng cơ bản thì sự gia tăng rui ro trong
hệ thống kinh tế là một điều tất yếu. Vì vậy, việc qu ản lý và đánh giá r ủi ro,
vỡ nợ được đặt ra như là một vấn đề trọng tâm trong hoạt động đ ầu tư c ủa
ngân hàng, các tổ chức tín dụng và các nhà đầu tư. Thực tế hoạt đ ộng trong
thời gian qua cho thấy, việc quản lý rủi ro, vỡ nợ ở nước ta còn r ất nhi ều y ếu
kém như: sự lạc hậu trong quản lý rủi ro, quản lý hàng hoá rủi ro và mô hình
kỹ thuật chưa được áp dụng. Và một trong những kỹ thuật quản trị rủi ro tín
dụng của các Ngân hàng thương mại là sử dụng phân tích chấm đi ểm đ ể x ếp
hạng uy tín của các khách hàng. Mỗi ngân hàng xây dựng một h ệ th ống x ếp
hạng tín dụng dựa trên các yêu cầu của Ngân hàng Nhà nước. Tuy nhiên, vi ệc
chấm điểm xếp hạng tín dụng cho các doanh nghiệp đôi khi l ại đem đ ến k ết
quả chưa chính xác do thông tin không đầy đủ và thi ếu minh bạch. M ột ph ần
là do các ngân hàng thương mại ở Việt Nam chủ yếu dựa vào kết qu ả x ếp
hạng tín dụng nội bộ để hạn chế rủi ro, nhất là các công ty s ắp phá s ản v ẫn
có thể được xếp hạng an toàn trong mức cho phép. Việc xếp hạng tín dụng
cho các doanh nghiệp thường không chính xác và hay dẫn đến những rủi ro
không mong muốn trong kinh doanh. Vì thế việc xây dựng một công cụ hỗ tr ợ
việc quản trị rủi ro, phân tích và xếp hạng các doanh nghi ệp theo các tiêu chí

chuẩn cần được triển khai và đưa vào sử dụng trong toàn bộ h ệ th ống Ngân
1


Phương pháp nghiên cứu khoa học

Trần Thị Kim Hồng

hàng thương mại Việt Nam và hạn chế việc sử dụng các cách xếp hạng n ội
bộ ảnh hưởng yếu kém đến sự phát triển của hệ thống ngân hàng
Việc thực hiện kiểm soát rủi ro tín dụng tại các NHTMVN hi ện nay v ẫn
chưa được chú trọng đến, dẫn đến sự yếu kém của các Ngân hàng trong tình
hình hội nhập kinh tế với các nước trong khu vực, buộc các ngân hàng ph ải
thực hiện tái cấu trúc hệ thống quản lý rủi ro tín dụng. Để tái c ấu trúc h ệ
thống NHTM câu hỏi đặt ra là làm thế nào đ ể quản lý và đánh giá, d ự báo r ủi
ro tín dụng của khách hàng nhằm kịp thời đưa ra biện pháp can thi ệp cũng
như giải pháp thích hợp.
Dựa trên mô hình Z-score, chúng ta vẫn có th ể dự báo m ột công ty có kh ả
năng phá sản hay không, vì thế luận án cố gắng phát tri ển m ột phương pháp
để hỗ trợ việc ra quyết định về việc phê duyệt khoản vay cho các công ty. Và
Ngân hàng TMCP Hàng hải Việt Nam đã sử dụng hệ th ống xếp h ạng tín d ụng
nội bộ được xây dựng và triển khai từ năm 2014. Tuy nhiên tình hình n ợ x ấu
phải trích lập dự phòng nhiều và rủi ro mất vốn vẫn xảy ra gần đây. Đi ều này
đã tạo nhiều rủi ro cho MSB Tân Bình trong quá trình cấp tín dụng. Đó là lý do
chọn đề tài : “ỨNG DỤNG MÔ HÌNH Z-SCORE VÀO QUẢN LÝ RỦI RO TÍN DỤNG
TẠI MARITIME BANK”
Việc xây dựng mô hình Z-Score trong quy trình thẩm định tín dụng đ ối
Ngân hàng Hàng hải nói riêng và toàn hệ thống Ngân hàng thương mại nói
chung sẽ tạo ra một hệ thống ngân hàng phát tri ển và hạn ch ế rủi ro đáng k ể.
Ngoài ra luận văn còn trình bày hệ thống tương đối về quá trình xây d ựng mô

hình Z-Score khá nổi tiếng trên thế giới nhưng còn ít được sử dụng tại Việt
Nam. Không chỉ thế trong luận văn còn nghiên cứu tập tring vào vi ệc áp d ụng
mô hình Z-Score trong xếp hạng tín dụng các doanh nghi ệp nh ằm nâng cao
hiệu quả quản trị tín tại đơn vị.
2.

Mục tiêu nghiên cứu

2


Phương pháp nghiên cứu khoa học

Trần Thị Kim Hồng

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 được
xem nhưng một yếu tố không thể tách rời với quá trình hoạt động của
NHTM trên thị trường. Rủi ro của ngân hàng có thể đến từ nhiều nguyên
ngân khác nhau ngoài nguyên nhân chủ quan của mình, mà còn gánh ch ịu
những rủi ro do khách hang gây ra. Hơn thế, rủi ro trong hoạt động ngân
hàng có thể gây ra những tổn thất to lớn cho nền kinh tế hơn bất cứ rủi ro
của các loại hình doanh nghiệp khác.
Các NHTM Việt Nam thường dựa vào kết quả xếp hạng tín dụng nội
bộ để đánh giá rủi ro và hạn chế cho vay. Tuy nhiên các ch ỉ tiêu c ơ b ản đ ể
chấm điểm rủi ro vẫn chưa phản ánh chính xác rủi ro, nhất là tình tr ạng
các công ty sắp phá sản vẫn được xếp hạng an toàn và v ẫn cấp tín dụng
bình thường. Và việc các NHTM sử dụng công cụ nội bộ nào để đánh giá
tình trạng của các công ty vẫn chưa chính xác. Vì thế mục tiêu chính của
luận văn này là nhằm đánh giá lại công cụ xếp hạng tín dụng n ội b ộ tại

các NHTM từ đó tìm ra giải pháp để có th ể hạn chế r ủi ro nâng cao quy
trình thẩm định và phê duyệt tín dụng.
Ngoài ra mục tiêu nghiên cứu của luận văn còn nhằm phát tri ển các n ội
dung sau:
Giới thiệu và vận dụng mô hình Z-Score trong công tác x ếp h ạng tín d ụng
của các Ngân hàng thương mại Việt Nam
Tập trung phân tích các hoạt động ki ểm soát tín dụng trong hệ th ống
Ngân hàng thương mại và tìm ra giải pháp để cải thiện.
Phân tích quy trình xếp hạng tín dụng nội bộ của Maritime bank trong quy
trình xếp hạng khách hàng trong công tác thực hiện quy trình cho vay.
Đề xuất lộ trình xây dựng mô hình Z-Score phù hợp với các ngành ngh ề
kinh tế theo điều kiện kinh tế Việt Nam nhằm hỗ tr ợ các NHTM trong công
tác: ra quyết định cấp tín dụng, xác định hạn mức tín d ụng, th ời hạn, m ức lãi
suất, biện phát bảo đảm tiền vay, phê duyệt hay không phê duyệt. Ngoài ra
còn hỗ trợ giám sát và đánh giá khách hàng tín dụng khi khoảng tín dụng đang
3


Phương pháp nghiên cứu khoa học

Trần Thị Kim Hồng

còn dư nợ. Còn hạng khách hàng cho phép Ngân hàng l ường tr ước nh ững d ấu
hiệu cho thấy khoản vay đang có chất lượng xấu đi và có nh ững bi ện pháp
kịp thời xử lý.
Không chỉ thế xếp hạng tín dung còn nhằm mục đích: phát tri ển chi ến
lược marketing nhằm hướng tới các khách hàng có ít rủi ro h ơn; ước l ượng
mức vốn đã cho vay sẽ không thu hồi được để trích dự phòng rủi ro tín dụng.
3. Câu hỏi nghiên cứu (tôi cần trả lời câu hỏi nào? Tôi thắc mắc việc
gì?)

Làm thế nào để có thể đánh giá rủi ro các doanh nghiệp chính xác nhất đ ể
hạn chế rủi ro cho ngân hàng trong phạm vi cho phép?
NHTMVN thường dùng những biện pháp nào để hạn chế rủi ro trước và
sau cho vay?
Các công cụ đánh giá rủi ro của các ngân hàng hiện nay có nh ững r ủi ro gì?
Cần phải thay đổi như thế nào trong công tác đánh giá?
Việc đánh giá lại các rủi ro của các khoản tín dụng có th ể ảnh h ưởng như
thế nào đối với các NHTM hiện nay? Và cần có những bi ện pháp gì đ ể khắc ph ục
tình trang đó?
Ngân hàng Nhà nước đang triển khai quản lý rủi ro theo hi ệp ước Basel II
đối với các ngân hàng trọng điểm. Việc áp dụng Basel II tác đ ộng nh ư th ế nào
thế đến công tác quản lý rủi ro của các NHTM hiện nay.
4. Đối tượng và phạm vi nghiên cứu
 Đối tượng nghiên cứu: tập trung nghiên cứu hệ thống xếp hạng
tín dụng của Maritime bank và vận dụng mô hình Z-Score trong xếp
hạng tín dụng doanh nghiệp tại ngân hàng cho đối tượng là khách
hàng doanh nghiệp vừa và nhỏ tại địa bàn TP.Hồ Chí Minh
 Phạm vi nghiên cứu:
Không gian: Các dữ liệu của Maritime, các dữ liệu thứ cấp có được
từ các báo cáo tài chính do công ty cung cấp.
4


Phương pháp nghiên cứu khoa học

Trần Thị Kim Hồng

Thời gian: báo cáo tài chính của Maritime từ năm 2010 đến năm
2016.
Học thuyết: Sử dụng mô hình Z-Score để áp dụng cho Maritime

Bank. (Z, Z ', Z ").
 Đối với các doanh nghiệp đã cổ phần hóa,ngành sản xuất, Z-Score
được tính theo công thức
Z = 1,2X1 + 1,4X2 + 3,3X3 + 0,6X4 + 1,0X5.
-

Nếu Z>2.99: Doanh nghiệp nằm trong vùng an toàn

-

Nếu 1.8nguy cơ phá sản

-

Nếu Z<1,8: Doanh nghiệp nằm trong vùng nguy hiểm

 Đối với Doanh nghiêp chưa cổ phần hóa, ngành sản xuất, Z-Score được
tính theo công thức
Z '= 6,56X1 + 3,26X2 + 6,72X3 + 1,05X4
-

Nếu Z’>2.9:Doanh nghiệp nằm trong vùng an toàn, chưa có nguy cơ phá
sản

-

Nếu 1.23nguy cơ phá sản cao

-

Nếu Z<1.23: Doanh nghiệp nằm trong vùng nguy hiểm, nguy cơ phá
sản cao

 Đối với các doanh nghiệp khác: chỉ số Z’’ dưới đây được dùng cho h ầu
hết các ngành, các loại doanh nghiệp
Z '' = 3,25 + 6,56X1 + 3,26X2 + 6,72X3 + 1,05X4.
Với:
X1 = Vốn lưu động / Tổng tài sản
5


Phương pháp nghiên cứu khoa học

Trần Thị Kim Hồng

X2 = Lợi luỹ / Tổng tài sản
X3 = Lãi cơ trước lãi vay và thuế / Tổng tài sản
X4 = Giá trị thị trường của vốn chủ sở hữu sách giá trị / Sách Tổng N ợ
phải trả
X5= Tỷ số doanh thu/ Tổng Tài Sản
5. Tổng quan tài liệu và cơ sở lý thuyết và các kết quả nghiên cứu tr ước
5.1 Khái niệm nghiên cứu


Xếp hạng tín dụng: là thuật ngữ bắt nguồn từ tiếng Anh (credit: sự

tín nhiệm, ratings: sự xếp hạng) do John Moody đưa ra vào năm 1909 trong
cuốn “cẩm nang chứng khoán đường sắt” khi tiến hành nghiên cứu, phân tích

và công bố bảng xếp hạng tín nhiệm lần đầu tiên cho 1.500 loại trái phi ếu
của 250 công ty theo một hệ thống ký hiệu gổm 3 chữ cái ABC đ ược x ếp l ần
lượt là Aaa đến C (hiện nay những ký hiệu này đã tr ở thành chu ẩn m ực qu ốc
tế).
Tuy nhiên xếp hạng tín nhiệm chỉ phát triển nhanh ở Mỹ sau cu ộc kh ủng
hoảng kinh tế năm 1929 – 1933 khi hàng loạt các công ty vay n ợ b ị phá s ản, v ỡ
nợ. Thời kỳ này chính phủ Hoa Kỳ đã có nhiều quy định v ề việc cấm các đ ịnh ch ế
đầu tư (các quỹ hưu trí, các quỹ bảo hiểm, ngân hàng dự tr ữ) b ỏ v ốn đ ầu tư mua
trái phiếu có độ tin cậy thấp dưới mức an toàn trong bảng xếp h ạng tín nhi ệm.
Những quy định này đã làm cho uy tín của các công ty x ếp h ạng tín nhi ệm ngày
một lên cao. Song trong suốt hơn 50 năm, việc xếp hạng tín nhi ệm ch ỉ đ ược ph ổ
biến ở Mỹ, chỉ từ những năm 1970 đến nay, dịch vụ xếp h ạng tín nhi ệm m ới
được mở rộng và phát triển khá mạnh ở nhiều nước.
- Theo công ty Moody’s thì “xếp hạng tín nhiệm là ý kiến về khả năng và
sự sẵn sàng của một nhà phát hành trong việc thanh toán đúng h ạn cho m ột
khoản nợ nhất định trong suốt thời hạn tồn tại của khoản nợ”.
- Theo từ điển thị trường chứng khoán thì “xếp hạng tín nhiệm là cách ước
tính chính thức tín nhiệm từ trước đến nay của cá nhân hay công ty v ề kh ả năng
6


Phương pháp nghiên cứu khoa học

Trần Thị Kim Hồng

chi trả bao gồm tất cả các số liệu ki ểm tra, phân tích, h ồ s ơ lưu tr ữ về kh ả năng
trách nhiệm tín dụng của cá nhân và công ty kinh doanh”.
Tại nhiều nước trên thế giới, hầu hết các công ty lớn và các tổ chức cho
vay đều thiết lập bảng xếp hạng tín nhiệm đối với các khách hàng hi ện t ại cũng
như tương lai của họ.

Từ các định nghĩa trên, chúng ta đưa ra định nghĩa chung: “x ếp h ạng tín
nhiệm doanh nghiệp là đánh giá năng lực tài chính, tình hình ho ạt đ ộng hi ện t ại
và triển vọng phát triển trong tương lai của doanh nghi ệp được xếp hạng từ đó
xác định được mức độ rủi ro không trả được nợ và khả năng trả n ợ trong tương
lai”.


Rủi ro tín dụng bao gồm rủi ro hoạt động và rui ro th ị tr ường, và

theo Basel II thì rủi ro tín dụng là rủi ro khi người được cấp tín dụng m ất kh ả
năng thanh toán bất kỳ khoản nợ nào của mình. Có nghĩa là r ủi ro tín d ụng
xuất hiện khi ngân hàng bị mất các khoản nợ gốc hoặc các kho ản lãi từ người
được cấp tín dụng do người này mất khả năng thanh toán các khoản n ợ đến
hạn. Và rủi ro tín dụng theo Mishkin là rủi ro mà ng ười đi vay không hoàn tr ả
được nợ đến hạn.
Tóm lại rủi ro tín dụng là rủi ro mà người được cấp tín dụng không có kh ả
năng thực hiện nghĩa vụ hoàn trả các khoản vay cho NHTM khi đến hạn, nghĩa
vụ đó có thể là nợ gốc và/hoặc lãi đến hạn phải thanh toán, hoặc các nghĩa v ụ
khác tuỳ theo hợp đồng tín dụng giữa NHTM và khách hang.

Các loại rủi ro tín dụng:
Rủi ro vỡ nợ tín dụng là rủi ro cơ bản và chung cho tất cả các kho ản tín
dụng của NHTM.
Rủi ro còn tập trung xuất hiện khi NHTM có sự tập trung danh m ục tín
của của mình cho một doanh nghiệp, một ngành hay một khu v ực nhất đ ịnh.
7


Phương pháp nghiên cứu khoa học

Trần Thị Kim Hồng

Khi doanh nghiệp, ngành hay khu vực đó gặp rủi ro sẽ làm NHTM khó thu h ồi
được nợ.
Rủi ro quốc gia là do các quốc gia khác ra l ệnh nghiêm cấm các kho ản chi
trả cho các bên chủ nợ nước ngoài làm cho các NHTM không th ể thu h ồi đ ược
nợ từ các bên đi vay nước ngoài.
Rủi ro tín dụng xảy ra sẽ tác động đến nhiều bên khác nhau và có th ề
làm chính NHTM rơi vào trạng thái khó khăn. Vì v ậy dự báo tr ước rủi
ro tín dụng của khách hàng rất cần thiết cho hoạt động của NHTM.
5.2 Các lý thuyết có liên quan
5.2.1 Chỉ số Z(Z-Score) của Altman
Sơ lược về chỉ số Z-Scrore
Trong nhiều tình huống khác nhau, khi doanh nghiệp bị rơi vào tình trạng
căng thẳng tài chính (Financial Distress) có thể dẫn đến những sự kiện xấu đi
trong khả năng thanh toán của doanh nghiệp. Đặc biệt với doanh nghiệp đang có
quan hệ tín dụng với NHTM khả năng doanh nghiệp mất khả năng thanh toán
các khoản nợ đến hạn là rất lớn. Có nhiều loại rủi ro có thể làm doanh nghiệp
rơi vào tình trạng khó khăn và căng thẳng tài chính như: rủi ro pháp lý, rủi ro lãi
suất, rủi ro tỷ giá, rủi ro lạm phát, rủi ro tín dụng, rủi ro thanh khoản, rủi ro về
quản trị của doanh nghiệp, rủi ro con người, rủi ro đầu tư…Kết quả xấu nhất là
dẫn đến phá sản (Bankruptcy). Phá sản được xem như dấu chấm hết đối với
một doanh nghiệp, khi doanh nghiệp phá sản không chỉ ảnh hưởng trực tiếp
đến chủ sở hữu của doanh nghiệp mà còn ảnh hưởng đến nhiều đối tượng khác
như: người lao động, cơ quan thuế, cơ quan nhà nước, các công ty đối tác, thị
trường…mà trong đó NHTM là đối tượng có thể bị tổn thương nhiều nhất. Câu
hỏi đặt ra: Làm thế nào để phát hiện sớm rủi ro của doanh nghiệp và phát hiện
sớm các dấu hiệu báo trước nguy cơ rủi ro tín dụng để NHTM có biện pháp quản
lý rủi ro kịp thời. Việc tìm ra một công cụ để phát hiện dấu hiệu báo trước sự
rủi ro phá sản của doanh nghiệp luôn là một trong những mối quan tâm hang

8


Phương pháp nghiên cứu khoa học

Trần Thị Kim Hồng

đầu của các nhà nghiên cứu về tài chính doanh nghiệp. Có nhi ều công cụ đã được
phát triển để làm việc này, trong đó chỉ số Z của Altman là công cụ được cả hai
giới học thuật và thực hành công nhận và sử dụng rộng rãi trên thế gi ới. Chỉ s ố
Altman Z – score (gọi tắt là chỉ số Z – score) được phát tri ển năm 1968 bởi giáo
sư Edward I. Altman, trường kinh doanh Leonard N. Stern, thu ộc trường Đại học
New York, dựa vào việc nghiên cứu khá công phu trên số luợng nhiều công ty
khác nhau tại Mỹ. Mặc dù chỉ số Z – score này được tìm ra tại Mỹ, nhưng h ầu h ết
các nuớc, vẫn có thể sử dụng với độ tin cậy cao.
Công thức tính
Ban đầu giáo sư Altman sử dụng đến 22 chỉ tiêu tài chính (Financial Ratio)
khác nhau để tính chỉ số Z-score, sau đó ông phát tri ển thêm và rút g ọn l ại còn s ử
dụng 5 chỉ tiêu. Cụ thể, Z-score được được tính với 5 chỉ số tài chính được ký
hiệu từ X1, X2, X3, X4, X5 bao gồm:
X1: Tỷ số vốn lưu động trên tổng tài sản (Working Capitals/ Total Assets).
X2: Tỷ số lợi nhuận giữ lại trên tổng tài sản (Retain Earnings/Total
Assets).
X3: Tỷ số lợi nhuận trước lãi vay và thuế trên tổng tài sản (EBIT/ Total
Assets).
X4: Giá trị thị trường của vốn chủ sở hữu trên giá trị sổ sách của tổng nợ
(Market Value of Total Equity / Book values of total Liabilities).
X5: Tỷ số doanh số trên tổng tài sản (Sales/Total Assets).
Ngoài ra, từ một chỉ số Z ban đầu, Giáo Sư Edward I. Altman đã phát tri ển
ra Z’ và Z’’ để có thể áp dụng theo từng loại hình và ngành của doanh nghi ệp:

* Đối với doanh nghiệp đã cổ phần hoá, ngành sản suất, Z – score được tính theo
công thức:
Z = 1.2X1 + 1.4X2 + 3.3X3 + 0.64X4 + 0.999X5 (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.
9


Phương pháp nghiên cứu khoa học

Trần Thị Kim Hồng

- Nếu Z <1.8: Doanh nghiệp nằm trong vùng nguy hiểm, nguy cơ phá sản cao.
* Đối với doanh nghiệp chưa cổ phần hoá, ngành sản suất Z – score được tính
theo công thức:
Z’ = 0.717X1 + 0.847X2 +3.107X3 + 0.42X4 + 0.998X5 (2)
- Nếu Z’ > 2.9: Doanh nghiệp nằm trong vùng an toàn, chưa có nguy cơ phá sản.
- Nếu 1.23 < Z’ < 2.9: Doanh nghiệp nằm trong vùng cảnh báo, có th ể có nguy c ơ
phá sản.
- Nếu Z’ <1.23: Doanh nghiệp nằm trong vùng nguy hiểm, nguy cơ phá sản cao.
* Đối với các doanh nghiệp khác: Chỉ số Z’’ dưới đây có thể được dùng cho hầu
hết các ngành, các loại hình doanh nghiệp. Vì sự khác nhau khá l ớn của X5 gi ữa
các ngành, nên X5 đã được loại ra.
Công thức tính chỉ số Z’’ được điều chỉnh như sau:
Z’’ = 6.56X1 + 3.26X2 + 6.72X3 + 1.05X4 (3)
- Nếu Z’’ > 2.6: Doanh nghiệp nằm trong vùng an toàn, chưa có nguy cơ phá s ản.
- Nếu 1.2 < Z’’ < 2.6: Doanh nghiệp nằm trong vùng cảnh báo, có thể có nguy cơ
phá sản.
- Nếu Z <1.1: Doanh nghiệp nằm trong vùng nguy hiểm, nguy cơ phá sản cao.

5.2.2 Hiệp ước Basel II
Nhằm khắc phục các hạn chế của Basel I và khuyến khích các NH thực hiện các
phương án quản lý rủi ro tiên tiến hơn, cho đến 2004 bản Hiệp ước quốc tế về
vốn Basel II đã chính thức được ban hành. Ngày hiệu lực của Hi ệp ước Basel II là
tháng 12/2006. Basel II tạo một bước hoàn thiện hơn trong xác định tỷ lệ an
toàn vốn nhằm khắc phục các hạn chế của Basel I và khuyến khích các NH th ực
hiện các phương án quản lý rủi ro tiên tiến hơn. Basel II đưa ra một loạt các
phương án lựa chọn, cho phép quyền tự quyết rất lớn trong giám sát hoạt động
NH. Basel II bao gồm một loạt các chuẩn mực giám sát nhằm hoàn thi ện r ủi ro và
được cấu trúc theo 3 trụ cột sau:
 Trụ cột thứ nhất của Basel II - yêu cầu vốn tối thiểu

10


Phương pháp nghiên cứu khoa học

Trần Thị Kim Hồng

Tương tự như Basel I, Basel II vẫn quy định mức vốn an toàn (CAR) ≥ 8%, được
25 xác định bằng cách lấy tổng vốn chia cho tài s ản có rủi ro.
Phương trình vốn yêu cầu tối thiểu theo Basel II:
Tổng vốn: Xác định tương tự như Basel I.
Tài sản có rủi ro (RWA): Ngoài RRTD và rủi ro thị trường đã được quy định tạo
Basel I, Basel II bổ sung thêm một loại rủi ro nữa là rủi ro hoạt động.
Ngoài ra, cách tính RWA trong Basel II cũng phức tạp hơn so với Basel I, và có kh ả
năng đánh giá chính xác mức độ an toàn vốn:  RWA Basel I = Tài sản * hệ số rủi
ro (không đề cập đến xếp hạng tín dụng)  RWARRTD phương pháp chuẩn
Basel II = Tài sản * hệ số rủi ro (đề cập đến xếp hạng tín dụng)  RWABasel II =
Vốn yêu cầu tối thiểu đối với từng rủi ro (K) * 12.5

 Trụ cột thứ hai của Basel II – Quy trình đánh giá hoạt động thanh
tra, giám sát
Trụ cột thứ hai của hiệp ước mới nhắm vào việc đảm bảo rằng mỗi NH có quy
trình nội bộ tốt để đánh giá mức an toàn vốn dựa trên đánh giá toàn di ện về rủi
ro. Các chuyên gia giám sát sẽ chịu trách nhiệm đánh giá NH làm t ốt nh ư th ế nào
trong việc đánh giá nhu cầu vốn của họ tương quan với rủi ro. Ủy ban này lưu ý
đến tính kỷ luật của thị trường thông qua việc cải tiến việc công bố thông tin
như là một phần cơ bản của Hiệp ước mới. Nó xem yêu cầu công bố thông tin và
những kiến nghị sẽ cho phép các thành viên của thị trường đánh giá các mẫu
thông tin quan trọng để áp dụng hiệp ước điều chỉnh.
Các phương pháp tính độ nhạy cảm với rủi ro do Hiệp ước mới phát triển sẽ
chủ yếu dựa trên các phương pháp nội bộ, cho NH nhiều chủ động hơn trong
việc tính toán yêu cầu vốn của họ. Do vậy, các yêu cầu công b ố thông tin riêng rẽ
trở thành những điều kiện tiên quyết cho việc ghi nhận hoạt động thanh tra
giám sát của các phương pháp nội bộ đối với RRTD, kỹ thuật làm gi ảm RRTD và
những lĩnh vực hoạt động khác. Bốn nguyên tắc cơ bản tạo nên chính sách của
các chuyên gia giám sát:
11


Phương pháp nghiên cứu khoa học

Trần Thị Kim Hồng

Các ngân hàng nên có một quy trình đánh giá tổng th ể vốn tương

-

quan với rủi ro và một chiến lược duy trì mức vốn của họ.
Các chuyên gia giám sát nên xem xét và đánh giá việc đánh giá và

chiến lược bảo đảm đủ vốn nội bộ của các NH, cũng như khả năng giám sát và
đảm bảo sự tuân thủ với các tỷ số vốn điều lệ.
Các chuyên gia giám sát sẽ kỳ vọng các NH hoạt động trên mức các
tỷ số vốn điều lệ tối thiểu và sẽ có khả năng đòi hỏi NH nắm giữ vốn cao hơn
mức tối thiểu này.
Các chuyên gia giám sát sẽ can thiệp ngay ở giai đoạn đầu tiên để
ngăn chặn tình trạng vốn giảm xuống thấp hơn mức tối thiểu cần có để hỗ trợ
cho rủi ro của một NH cụ thể, và nên đòi hỏi các hành động đi ều chỉnh nếu v ốn
không được duy trì hoặc khôi phục.

Trụ cột thứ ba của Basel II - Nguyên tắc thị trƣờng và minh
bạch thông tin
Hiệp ước này nhấn mạnh tiềm năng đối với tính kỷ luật của thị trường
đối với việc củng cố các quy định về vốn và những nỗ lực thanh tra giám sát khác
nhằm thúc đẩy sự an toàn và sự lành mạnh trong các NH và các hệ th ống tài
chính. Hiệp ước này đề ra một số đề nghị về công bố thông tin như yêu cầu bắt
buộc, một vài đề nghị là những điều kiện tiên quyết để chấp thuận việc thanh
tra giám sát.
Việc công bố thông tin cốt lõi chuyển tải những thông tin mang tính s ống
còn cho tất cả các định chế và quan trọng cho tính kỷ luật của thị trường. Việc
công bố thông tin phụ thuộc vào “tính trọng yếu”. Thông tin là “quan trọng” nếu
việc bỏ lỡ thông tin này hoặc 27 công bố sai thông tin này có thể thay đổi hoặc
ảnh hưởng đến việc đánh giá hoặc ra quyết định của người sử dụng dựa trên
thông tin đó. Các công bố thông tin bổ sung có thể chuy ển tải thông tin đáng kể
cho các hành động kỷ luật của thị trường đối với một định chế cụ thể nào đó.
Như vậy, có thể thấy rõ, sự điều chỉnh của Basel II là để hướng tới đảm
bảo cho hệ thống tài chính hiện đại phát triển bền vững hơn.
Các phương phương pháp xác định rủi ro tín dụng theo Basel II
12

Phương pháp nghiên cứu khoa học

Trần Thị Kim Hồng

Theo Basel II, để đo lường và tính toán hệ số rủi ro đối với các khoản mục
tài sản trong quản trị rủi ro tín dụng có 3 phương pháp có thể lựa chọn: Phương
pháp chuẩn (Standardized), Phương pháp dựa trên xếp hạng nội bộ cơ bản (FIRB), phương pháp xếp hạng nội bộ nâng cao (A-IRB).
 Phương pháp chuẩn đánh giá RRTD
Phương pháp này gần giống như phiên bản Basel I mà hiện nay các NH đang áp
dụng. Tuy nhiên, điểm khác biệt của Basel II so với Basel I trong phương pháp
này là:  Basel I: không đề cập đến xếp hạng tín dụng, các khoản cho vay tương
ứng với từng hệ số rủi ro  Basel II: đề cập đến xếp hạng TD, không áp đặt hệ
số rủi ro rõ ràng cho từng khoản mục mà còn tùy thuộc vào việc khoản mục đó
được thực hiện với chủ thể nào, uy tín và xếp hạng tín dụng của chủ thể. 
Điểm khác biệt nữa trong Basel II là nợ được chia thành 5 nhóm có thêm h ệ s ố
150%. Trọng số lần lượt là: 0%, 20%, 50%, 100%, 150%.
 Phương pháp xếp hạng nội bộ (IRB)
Trong đó:
EAD: Exposure at Defalt – Tổng dư nợ của khách hàng tại thời đi ểm khách hàng
không trả được nợ.
K – Capital Required: Tỷ lệ vốn cần thiết để dự phòng những trường hợp RRTD
không lường trước nhưng lại xảy ra.
5.2.3 Mô hình hồi quy
Vấn đề mấu chốt trong phân tích hồi quy là sự phụ thuộc th ống kê của
biến phụ thuộc vào một hay nhiều biến giải thích. Biến phụ thuộc là đại lượng
ngẫu nhiên, có phân phối xác suất. Trên thực tế, nhiều khi ta không có đi ều ki ện
để điều tra toàn bộ tổng thể.
Khi đó ta chỉ ước lượng giá trị trung bình của biến phụ thu ộc từ số liệu mẫu.
Hơn nữa cũng vì lý do trên mà việc xây dựng hàm hồi quy tổng thể gây tốn kém

về thời gian và kinh phí một cách không cần thiết. Trong thống kê học đã đưa ra
13


Phương pháp nghiên cứu khoa học

Trần Thị Kim Hồng

phương pháp điều tra chọn mẫu số liệu nhất định để nghiên cứu, phân tích và
suy rộng kết quả cho tổng thể chung với một xác suất tin cậy cho trước.
Việc xây dựng mô hình hồi quy mẫu (SRF – the sample regression
function) cũng dựa trên nguyên tắc đó, nghĩa là từ số liệu mẫu ta tiến hành xây
dựng hàm hồi quy mẫu và dùng nó để ước lượng các tham số cho hàm hồi quy
tổng thể.
Hàm hồi quy tổng thể (PRF): E(Y/Xi) = α0 + α1 Xi + ε
Trong đó:
– E(Y/Xi) là biến phụ thuộc, biến giải thích
– Xi là biến độc lập – α0, α1, α2.... αn là các thông số cần ước lượng
Hàm hồi quy mẫu SRF với công thức sau: (SRF): Y = β0 + β1Xi + ε
Trong đó:
– Y: là ước lượng điểm của E(Y/Xi) cũng chính là chỉ tiêu ứng dụng hiệp
ước Basel II trong công tác QTRRTD.
– X: là các nhân tố ảnh hưởng tới việc ứng dụng hiệp ước Basel II trong
công tác QTRRTD.
– β0, β1, β2…. β n chính là các ước lượng điểm của α0, α1,α2……α n. – ε là
phần dư
5.3 Các kết quả nghiên cứu trước
Hiện nay, việc nghiên cứu để có thể cho ra đời hệ th ống xếp h ạng tín
dụng hoàn chỉnh đã được thực hiện ở nhiều nước qua nhiều nghiên cứu theo
hiệp ước Basel II. Các phương pháp chủ yếu được thực hiện dựa theo các s ố li ệu

và chạy mô hình định lượng.
Nghiên cứu của Edward I. Altman(1968),một trong những nghiên cứu đầu
tiên sử dụng các biến số về kế toán và chất lượng tín dụng đã xây d ựng ra mô
hình Z-Score và chỉ ra việc mẫu quan sát có nhỏ, những công ty gặp v ấn đ ề tài
chính có thể phân biết với những công ty hoạt động tốt trong th ời gian một năm.
Sau này mô hình tinh vi hơn sử dụng phương pháp phân tích bi ến s ố tuy ến tính,
hồi quy tuyến tính, hoặc các mô hình logit hoặt probit và mạng nẻual đ ể ước
14


Phương pháp nghiên cứu khoa học

Trần Thị Kim Hồng

tính đã làm tang độ tin cậy không dùng mẫu và đưa ra xác su ất rủi ro th ực s ự.
Tuy nhiên tất cả các nghiên cứu của Edward chỉ xem xét dựa trên nh ững bi ến s ố
kế toán.
Còn nghiên cứu vào năm 1993 KMV đưa ra m ột mô hình mà t ại đó bi ến s ố
thị trường được sử dụng để tính toán rủi ro tín dụng của các công ty thương
mại. Theo như khẳng định trong các nghiên cứu của KMV, mô hình này d ựa trên
phương pháp tiếp cận định giá quyền chọn ban đầu do Merton đưa ra vào năm
1974. Nhìn chung mô hình của KMV phát huy tốt h ơn vi ệc ch ỉ s ử d ụng các bi ến
số kế toán để có thể ra các quyêt định.
Đầu tiên là nghiên cứu của Moody và S&P. Đây là hai công ty lâu đ ời nhất
cũng như uy tín tại thị trường Mỹ. Trong nghiên cứu của mình không chỉ dựa vào
các mô hình thống kê định lượng để tính toán các kh ả năng v ỡ n ợ, mà còn có h ệ
thống cho điểm người đi vay.
Theo nghiên cứu cuat họ thì sử dụng thông tin v ề lịch s ử giao d ịch c ủa
khách hàng thông những thông tin trong giao dịch tín dụng trong quá kh ứ của
người vay từ đó tính tóan xác suất vỡ nợ và rủi ro tín dụng.

Mô hình mà họ thực hiện được tiến hành theo 3 giai đo ạn nh ư sau: thu
thập thông tin => phân tích, đánh giá, ấn định xếp hạng tín dụng tạm th ời, phê
chuẩn => Công bố ra công chúng kết quả.
Nghiên cứu dựa theo bảng ký hiện xếp hạng tín dụng của John Moody
thiết lập từ 3 chữ cái A,B,C rất đơn giản và tiện lợi.
Bảng ký hiệu xếp hạng tín dụng cho nợ ngắn hạng.
Moody’s
P-1
P-2
P-3
NP

S&P
A-1+
A-1
A-2
A-3

Diễn giải
Khả năng trả nợ nhanh
Khả năng trả nợ mạnh
Khả năng trả nợ đạt mức trung bình
Khả năng trả nợ trung bình, hay vừa đủ để xếp hạng đầu

B

tư
Khả năng trả nợ yếu, mang tính đầu cơ
15

Phương pháp nghiên cứu khoa học

C
D

Trần Thị Kim Hồng

Khả năng trả nợ yếu, có dấu hiện của sự phá sản
Khả năng trả nợ rất yếu, thể hiện nhà phát hành đang
trong nguy cơ bị phá sản

Và trong nghiên cứ này thì Moody’s cũng thiết l ập được bảng tỷ lệ phá s ản
của các loại xếp hạng tín dụng như sau:
Loại xếp hạng tín Kỳ hạn
1 năm
5 năm
15 năm
dụng
Aaa
0.1%
2.1%
Aa
0.3%
2.2%
A
0.01%
0.6%
2.7%
Baa

0.16%
2.0%
5.9%
Ba
0.56%
11.8%
18.9%
B
6.69%
28.4%
32.9%
Caa
+-50%
Theo như nghiên cứu của Moody’s và S&P thi chủ yếu h ọc dựa vào nh ững
số liệu báo cáo từ các khách hàng và điều tra thực tế, từ đó ra k ết lu ận có nên
cho vay hay không.
Nghiên cứu của FiBel tại Pháp cũng là một trong những nghiên cứu
thực tế về NHTW pháp cho việc đánh giá và xếp loại doanh nghi ệp. FiBel ch ủ
yếu dựa và cập nhật, đánh giá bằng phương pháp cho điểm các doanh nghi ệp.
Phương pháp cho điểm doanh nghiệp gồm có 3 yếu cố cấu thành:
- Điểm đánh giá quy mô hoạt động của doanh nghiệp
- Điểm đánh giá tín dụng
- Điểm đánh giá thanh toán
Phương pháp cho điểm được FiBel thực hiện như sau:
Điểm đánh giá phản ánh quy mô hoạt động của doanh nghiệp theo các
mức sau đây:A- Mức hoạt động lớn hơn bằng 5 tỷ France;B-Mức ho ạt đ ộng t ừ 1
tỷ đến 5 tỷ France; C-Mức hoạt động từ 500 triệu France; D-Mức hoạt đ ộng từ
200 triệu đến 500 triệu France; F-Mức hoạt động từ 50 tri ệu đến 100 tri ệu
16

Phương pháp nghiên cứu khoa học

Trần Thị Kim Hồng

France;G-Mức hoạt động từ 10 triệu đến 50 triệu France;H-Mức ho ạt đ ộng từ 5
triệu đến 10 triệu France; J-Mức hoạt động dưới 5 triệu France.
Khi đánh giá cho điểm về quy mô hoạt động của các doanh nghi ệp thêo
mức hoạt động kinh doanh hang năm, lĩnh vực hoạt động của các doanh nghi ệp
cũng được quan tâm, đó là doanh nghiệp thuộc khu vực sản xuất hay không s ản
xuất, uỷ thác hay các công ty môi giới… Đi ều này cho phép nghiên c ứu th ực hi ện
chính xác hơn đối với từng doanh nghiệp.
Điểm về tín dụng được thực hiện dựa vào phân tích tình hình tài chính và
hiệu quả trong bảng cân đối kế toán. Đồng thời, việc đánh giá cũng áp d ụng theo
từng loại hình doanh nghiệp khác nhau như dịch vụ, thương mại, phân ph ối,..
Đối với việc cho điểm về tín dụng sẽ có thang điểm như sau:
Điểm tín dụng
Điểm tín dụng 0

Nhóm ngành doanh nghiệp
Là những DN trước đây có quan hệ với ngân hàng ( h ồ s ơ
còn lưu tại NHTW, nhưng hiện tại không còn quan hệ nữa,
ngân hàng không nhận thêm được thông tín khác). NHTW

Điểm tín dụng 3

không đánh giá tín dụng với loại hình DN này.
Đây là điểm cao nhất dành cho DN đang hoạt động r ất t ốt
cả về chất lương tín dụng và khả năng đảm bảo thanh
khoản, hệ số an toàn vốn ổn định.

Điểm này dành cho các DN đạt các điều kiện sau:
- Báo cáo tài chinh và khả năng thanh toán của DN tại
thời điểm báo cáo gần nhất phản ánh tình hình tài chính của
DN
- Người đứng đầu DN có trách nhiệm cao trong quản
lý, các DN có liên quan đến nhau có mối quan hệ chặt chẽ
- Thanh toán được đảm bảo một cách điều đặn, bình

Điểm tín dụng 4

thường không có sự thay đổi
Điểm này dành cho các DN có tình hình sản xuất kinh
doanh đạt mức trung bình khá. Những DN thường có dấu
hiện sau
17


Phương pháp nghiên cứu khoa học

Trần Thị Kim Hồng

- Có dấu hiện kém về hiệu quả kinh doanh và khả
năng tự trả nợ
- Có nhiều khoản chi tiêu tài chính nặng nề trong
năm tài chính được phản ánh trong doanh nghiệp, cân
bằng bấp bênh giữa tài sản có và tài sản nợ dưới 1 năm
- Không có sự cố về thanh toán, khả năng thanh toán
Điểm tín dụng 5

phải cao

Dành cho các DN có tình hình dẫn đến các khoàn hàng tồn
đọng khá nhiều. Hiệu quả kinh doanh thua lỗ, khả năng
sinh lời không cao, khả năng tự tài trợ kếm; tổng sai số v ốn
lưu động dòng bị thâm hụt, có sự cố trong khâu thanh toán;

Điểm tín dụng 6

có sự thay đổi về nhân sự, ban lãnh đạo có vấn đề.
Là những DN hoạt động trong tình trạng xấu, yếu kém hi ệ
quả bảng tổng kết tài sản mất cân đối. Vốn tự có không đủ
đảm bảo cho quá trình sản xuất kinh doanh. Ngoài ra
doanh nghiệp vay nợ quá nhiều, cụ thể:
-

Hiệu quả kinh doanh, khả năng tự tài trợ bị

thâm hụt trong 3 năm liên tục
-

Gánh nặnng tài chính chiếm tỷ lệ lớn trong

toàn bộ doanh số liên tực trong 3 năm liền
-

Vốn tự có bị cắt xén bỏi các khoản nợ

-

Doanh nghiệp không có khả năng tự trả nợ

-

Nhưng DN đang có vấn đề về tố tụng của

pháp luật
Hai yếu tố trong phương pháp nghiên cứu xếp hạng tín dụng của FiBEL
bao gồm việc chấm điểm thanh toán và chấm đi ểm các nhà lãnh đ ạo. Vi ệc ch ấm
điểm thanh toán có 3 mức thang điểm khác nhau, đó là:
-

Điểm 7: là điểm cho DN có khả năng thanh toán đều đặn, không có

khó khăn về quản lý ngân quỹ, đảm bảo trả nợ vay đúng hạn
18


Phương pháp nghiên cứu khoa học

-

Trần Thị Kim Hồng

Điểm 8 là điểm cho những DN thanh toán đúng hạn, tuy có ít nhi ều

khó khăn về ngân quỹ, những không ảnh hưởng đến các khoản tín d ụng đ ến kỳ
hạn phải thanh toán trong hợp đồng
-

Điểm 9 là điểm cho những DN thanh toán không đúng h ạn, DN có

khó khăn, do ngân quỹ bị thâm hụt và không có khả năng tự tr ả n ợ cho các món
vay.
Việc chấm điểm về các nhà lãnh đạo của DN dựa theo ng ười đứng đầu cao
nhất của công ty, người chịu trách nhiệm chính đối với DN, được chấm đi ểm
tương thích như sau:
-

Điểm 0: NHTW Pháp không lưu trữ thông tin về lãnh đạo DN này

-

Điểm 5: thông tin về lãnh đạo của DN được lưu trữ tại NHTW. Lãnh

đạo DN không nằm trong đối tượng xét xử của toà án
-

Điểm 6: lãnh đạo của DN đó đã ít nhất một lần bị phá sản

Tóm lại, cách đánh giá và cho điểm là những thông tin quan tr ọng giúp các ngân
hang tham khảo và đi đến quyết định cung cấp tín dụng cho khách hàng của
mình. Đồng thời, nó cũng làm cơ sở cho các nhà phân tích theo dõi ho ạt đ ộng
của một DN giúp quản lý được quan hệ giữa DN và Ngân hàng đảm bảo s ự ổn
định và an toàn trong phát triển kinh tế- xã hội.


Nghiên cứu của JCJC của Đài Loan một phương pháp x ếp h ạng tín

dụng bằng cách đánh giá chất lượng tín dụng theo hệ thống 5C:
Character( Đặc điểm): phản ánh đặc điểm của khách hàng
Capacity( Khả năng): phản ánh khả năng thanh toán khoản nợ của khách

hàng
Capital( Vốn): phản ánh tình hình về tài chính của người vay
Collateral ( Tài sản thế chấp): phản ánh tài sản thế chấp của người vay tại
Ngân hàng
19


Phương pháp nghiên cứu khoa học

Trần Thị Kim Hồng

Condition( Điều kiện): phản ánh điều kiện kinh tế ảnh hưởng đến tình
hình và cho vay như thế nào
Ngoài ra trong nghiên cứu này JCJC còn sử dụng thêm h ệ th ống cho đi ểm
về tín dụng( phương pháp MDA). MDA là phương pháp th ống kê nh ặt ra
các số có y nghĩa nhất, nhằm kiểm soát hạn mức tín dụng.
Phương pháp được tính theo công thức sau:
Z=a+b1x1+b2x2+……+bnxn
Trong đó:


A là một hằng số

 b1,b2….,bn là các yếu tố thay đổi
 x1,x2,….,xn là các yếu tố tác động đến khoản tín dụng
Khi chạy phương pháp này thì hệ thống sẽ phân loại dựa trên tổng
điểm tín dụng như sau:
Điểm tín dụng
Phân loại chất lượng tín dụng
Dưới 40 điểm

Yếu
Từ 40 -50 điểm
TB,Khá
Trên 50 điểm
Tốt
Phương pháp chấm điểm tín dụng phản ánh chất lượng tín dụng thông
qua giá trị các con số, hạn chế những đánh giá mang tính ch ất cá nhân, thúc đ ẩy
quá trình thực hiện các khoản vay. Những phương pháp này cũng có những hạn
chế như sau: hạn chế do việc thống kê các số liệu còn gặp khó khăn và trong
quá trình sử dụng công thức tính toán có thể có những bi ến đ ổi ảnh h ưởng tới
hiệu quả của việc cho điểm tín dụng. Hơn nữa, việc cho đi ểm tín dụng còn b ị
hạn chế do chỉ có dữ liệu phát sinh trong việc phân tích các khách hàng được
cấp tín dụng trước đây, không có số liệu về các khách hàng không được c ấp tín
dụng.


Nghiên cứu của công ty KPMG
20


Phương pháp nghiên cứu khoa học

Trần Thị Kim Hồng

Công ty KPMG xếp hạng tín dụng cho DN dựa theo các bước sau:
-

Bước 1: xác định các yếu tố xếp hạng

-

Bước 2: xếp hạng các yếu tố theo các hạng A,B,C,D,E

-

Bước 3: xác định % trọng số

-

Bước 4: phân bổ và tính điểm xếp hạng cho khách hàng

-

Bước 5: đưa ra xếp hạng tổng hợp cho khách hàng

KPMG phân tích vị thế tài chính của DN về vấn đề doanh thu, chất lượng các
khoản thu hay chất lượng của tài sản có, tỷ lệ phần trăm hàng t ồn kho, v ấn đ ề
tiền mặt. Ngoài ra KPMG xếp loại khách hàng theo các tiêu chí: v ị th ế kinh t ế c ủa
DN, hai là khả năng thanh toán nghĩa vụ nợ và các nghĩa vụ h ợp đ ồng; bà là, ch ất
lượng quản lý, quản trị doanh nghiệp; bốn là, điều kiện ngành; năm là, vị thế của
khách hàng trên thị trường; sáu là, tri ển vọng tồn tại của các DN. Đi ều đáng chú
ý là vị thế của DN đó và điều kiện ngành là những yếu tố quan tr ọng khi x ếp
hạng tín dụng đối với DN.
 Phân tích vị thế tài chính
Loại A: Được xếp theo những DN có nhiều tài sản dễ thanh kho ản m ạnh,
hoạt động kinh doanh có lãi, dòng tiền mặt đầy đủ, tỷ lệ n ợ th ấp, có hai ngu ồn
trả nợ là dòng tiền lãi của khách hàng và phân tích kh ấu hao, khách hàng ít ph ụ
thuộc vào bình ổn tỷ giá hối đoái và lãi suất.
Loại B: các khách hàng có có khả năng thanh kho ản có th ể ch ấp nh ận
được, có tỷ nơ tương đối, có hai nguồn trả nợ, chu chuy ển ti ền mặt nhỏ h ơn

tổng của chi phí hoạt động cộng với mua sắm tài sản. Các khách hàng này có th ể
đối phó với những thay đổi nhỏ về tỷ giá hối đoái và lãi suất
Loại C: Những khách hàng xếp hạng C do khách hàng có lãi th ấp, g ần b ằng
0, khả năng thanh khoản kém, có tỷ lệ nợ cao, chỉ có một ngu ồn tr ả n ợ, dòng
tiền mặt kém, dòng tiền nhỏ hơn tổng thanh toán gốc cộng lãi, tổng s ố v ốn l ưu
21


Phương pháp nghiên cứu khoa học

Trần Thị Kim Hồng

động tăng phải nhỏ hơn các vấn đề phát sinh, rủi ro về ngoại tệ và lãi suất là
yếu tố dễ bị tổn thương nhiều.
Loại D: xếp hạng này đối với những khách hàng DN hoạt động l ỗ, không
có khả năng thanh khoản, phải bán tài sản để tồn tại, tỷ lệ nợ quá cao, ngu ồn
trả nợ không tương xứng, che dấu việc tăng vốn lưu động, hoạt động kinh doanh
thua lỗ.
 Điều kiện ngành
Loại A: được xếp hạng đối với các khách hàng đang ho ạt đ ộng trong
ngành kinh tế chấp nhận được, có đủ nhu cầu, khả năng sinh lãi đ ủ, c ạnh tranh
ở mức tối thiểu.
Loại B: được xếp hạng đối với khách hàng hoạt động trong ngành kinh t ế
có vấn đề, thu nhập giảm, cạnh tranh tăng, chi phí hoạt động tăng.
Loại C: được xếp hạng cho các khách hàng hoạt động trong ngành hay thay
đổi, doanh nghiệp chủ yếu đang chịu nhiều áp lực, thu nhập giảm, nhu cầu gi ảm,
rủi ro tự do hoá, rủi ro về nguyên liệu thô, rủi ro v ề mất giá ti ền t ệ, giá c ả ch ịu
giám sát
Loại D: được xếp hạng cho các khách hàng hoạt động trong ngành kém,
không có lãi, cạnh tranh giá gay gắt, rủi ro tự do hoá cao, giá gi ảm, c ần thi ết ph ải

cơ cấu hoặt động.
Loại E: được xếp hạng đối với DN hoạt động trong ngành đang ch ết d ần,
nhiều yếu điểm về cơ cấu và bị lỗi thời.
Đối với KPMG việc xếp hạng DN theo các yếu tố dạng A= 1 đi ểm, B=2
điểm, C= 3 điểm, D=4 điểm; E= 5 điểm. A là hạng cao nh ất và E là h ạng th ấp
nhất. Khi chấm điểm DN theo những tiêu chí phù hợp với từng đối tượng DN
khác nhua thì sẽ đưa ra một mức điểm phù hợp để đánh giá tổng đi ểm chung.
Ngoài những nghiên cứu trên thì nghiên cứu của D&B một nhà cung c ấp
thông tin hàng đầu trên thế giới cũng đưa ra nghiên cứu về vi ệc phân tích x ếp
22


Phương pháp nghiên cứu khoa học

Trần Thị Kim Hồng

hạng tín dụng. D&B đánh giá tài chính của một DN về tính ổn định tài chính và ra
một bản báo cáo thông tin cung cấp những thông tin hữu ich trong vi ệc d ự đoán
những nguy cơ tiềm ẩn về tài chính của một công ty. Bản báo cáo g ồm nh ững
thông tin thiết yếu về DN như:
- Xác định tình hình thanh toán yếu kém của một công ty ho ặc xác đ ịnh công
ty đã trãi qua những khó khăn lớn về tài chính.
- Sử dụng các ty số tài chính để giúp cho nhà tín dụng thu h ồi được ti ền khi
cho vay
- So sánh công ty này với các công ty khác trong cùng ngành, ở cùng đ ịa
phương hoặc trong một nước
- Xem xét lai lịch cuả những người sở hưu doanh nghiệp
- Xem xét số lần thay đổi trụ sở của một công ty hoặc sự phục h ồi c ủa công
ty sau các sự kiện đặc biệt như thiên tai, cháy nổ
- Đưa ra các thông tin về kiện tụng liên quan đến DN

- Phân tích báo cáo tài chính
Đối với D&B thì bản báo cáo phân tích báo cáo tài chính và phân tích các t ỷ s ố tài
chính. Việc phân tích tài chính sẽ giúp cho việc tiên đoán kh ả năng tài chính c ủa
một công ty trong việc thanh toán các khoản nợ trong một kho ảng th ời gian. B ản
báo cáo thông tin của D&B là một nguồn thông tin giúp các công ty có đ ược
những thông tin đã phân tích về tình hình hoạt đ ộng của doanh nghi ệp. Các báo
cáo gồm thông tin sâu về doanh nghiệp như báo cáo tài chính và dữ liệu về thanh
toán để giúp người sử dụng thông tin có được những quyêt định tín dụng, kế
hoạch bán hàng và phát hiện ra những cơ hội kinh doanh. Hơn nữa, D&B đánh giá
cụ thể khả năng tài chính của DN trong hoạt động kinh doanh đ ể xác minh kh ả
năng của từng DN trong việc đáp ứng các nghĩa vụ nợ tại từng th ời đi ểm.

23