Giải pháp hạn chế rủi ro tín dụng trong hoạt động cho vay khách hàng doanh nghiệp tại ngân hàng TMCP ngoại thương việt nam – chi nhánh TP HCM

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO
TRƯỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH

HUỲNH THANH PHƯƠNG

GIẢI PHÁP HẠN CHẾ RỦI RO TÍN DỤNG TRONG
HOẠT ĐỘNG CHO VAY KHÁCH HÀNG DOANH
NGHIỆP TẠI NGÂN HÀNG TMCP NGOẠI THƯƠNG
VIỆT NAM – CHI NHÁNH TP.HCM

LUẬN VĂN THẠC SĨ KINH TẾ

TP.Hồ Chí Minh - Năm 2019


MỤC LỤC
TRANG PHỤ BÌA
LỜI CAM ĐOAN
MỤC LỤC
DANH MỤC CÁC KÝ HIỆU, CÁC CHỮ VIẾT TẮT
DANH MỤC CÁC BẢNG
DANH MỤC CÁC HÌNH VẼ
TÓM TẮT
DANH MỤC CÁC HÌNH VẼ................................................................................... 3
CHƯƠNG 1.

GIỚI THIỆU ĐỀ TÀI NGHIÊN CỨU ........................................ 1

1.1. SỰ CẦN THIẾT CỦA ĐỀ TÀI NGHIÊN CỨU…………………………..1
1.2. MỤC TIÊU VÀ CÂU HỎI NGHIÊN CỨU……………………………….2
1.2.1.

MỤC TIÊU NGHIÊN CỨU…………………………………………2

1.2.2.

CÂU HỎI NGHIÊN CỨU…………………………………………..3

1.3. ĐỐI TƯỢNG VÀ PHẠM VI NGHIÊN CỨU……………………………..3
1.4. PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU TIẾP CẬN……………………………..3
1.5. Ý NGHĨA CỦA ĐỀ TÀI NGHIÊN CỨU………………………………….5
1.6. KẾT CẤU CỦA ĐỀ TÀI NGHIÊN CỨU………………………………….5
TÓM TẮT CHƯƠNG 1 ............................................................................................ 6
CHƯƠNG 2.

LÝ LUẬN TỔNG QUAN VỀ RỦI RO TÍN DỤNG TRONG

HOẠT ĐỘNG CHO VAY KHÁCH HÀNG DOANH NGHIỆP VÀ CÁC YẾU
TỐ ẢNH HƯỞNG ..................................................................................................... 7
2.1. RỦI RO TÍN DỤNG TRONG HOẠT ĐỘNG CHO VAY KHDN………..7
2.2. NHỮNG YẾU TỐ ẢNH HƯỞNG ĐẾN RỦI RO TÍN DỤNG TRONG
HOẠT ĐỘNG CHO VAY KHDN……………………………………………….8
2.2.1.

KHẢ NĂNG TÀI CHÍNH CỦA DOANH NGHIỆP………………..8

2.2.2.

QUY MÔ DOANH NGHIỆP………………………………………..8

2.2.3.

THỜI GIAN VAY…………………………………………………...9

2.2.4.

KINH NGHIỆM HOẠT ĐỘNG CỦA CÁC DOANH NGHIỆP……9


2.2.5.

LOẠI HÌNH DOANH NGHIỆP NHÀ NƯỚC……………………...9

2.2.6.

TÀI SẢN ĐẢM BẢO………………………………………………10

2.3. ĐO LƯỜNG RỦI RO TÍN DỤNG TRONG HOẠT ĐỘNG CHO VAY
KHÁCH HÀNG DOANH NGHIỆP…………………………………………….10
2.3.1.

MÔ HÌNH CHUẨN ĐOÁN (HEURISTIC MODELS)……………10

2.3.2.

MÔ HÌNH THỐNG KÊ (STATISTICAL MODELS)……………..11

2.3.3.

MÔ

HÌNH

PHÂN

TÍCH

BIỆT

THỨC

(DIRCIMINANT

ANALYSIS MODELS)………………………………………………………11
2.3.4.

MÔ HÌNH HỒI QUY………………………………………………12

2.3.5.

MÔ HÌNH NƠRON (NEURAL NETWORK MODELS)…………13

2.4. TỔNG QUAN CÁC NGHIÊN CỨU TRƯỚC ĐÂY……………………..14
TÓM TẮT CHƯƠNG 2 .......................................................................................... 18
CHƯƠNG 3.

THỰC TRẠNG RỦI RO TÍN DỤNG TRONG HOẠT ĐỘNG

CHO VAY KHÁCH HÀNG DOANH NGHIỆP TẠI NGÂN HÀNG TMCP
NGOẠI THƯƠNG VIỆT NAM – CHI NHÁNH TP.HCM ................................ 19
3.1. GIỚI THIỆU TỔNG QUAN VỀ NGÂN HÀNG TMCP NGOẠI THƯƠNG

VIỆT NAM……………………………………………………………………...19
3.1.1.

SỰ HÌNH THÀNH VÀ PHÁT TRIỂN…………………………….19

3.1.2.

NGÀNH NGHỀ KINH DOANH…………………………………..21

3.1.3.

SƠ LƯỢC VỀ TÌNH HÌNH TÀI CHÍNH…………………………22

3.1.4.

TÌNH HÌNH HOẠT ĐỘNG TÍN DỤNG TẠI NGÂN HÀNG……25

3.3. THỰC TRẠNG HOẠT ĐỘNG CHO VAY ĐỐI VỚI KHDN TẠI
VCB.HCM………………………………………………………………………34
3.3.1.

THỰC TRẠNG DƯ NỢ KHDN TẠI VCB.HCM…………………34

3.3.2.

CƠ CẤU HOẠT ĐỘNG CHO VAY KHDN TẠI VCB.HCM…….35

3.4. THỰC TRẠNG RỦI RO TÍN DỤNG TRONG HOẠT ĐỘNG CHO VAY
KHDN TẠI VCB.HCM…………………………………………………………38

3.5. KẾT QUẢ VỀ HOẠT ĐỘNG CHO VAY VÀ RỦI RO TRONG HOẠT
ĐỘNG CHO VAY KHDN TẠI VCB.HCM……………………………………40
3.5.1.

NHỮNG THÀNH TỰU ĐẠT ĐƯỢC……………………………..40

3.5.2.

NHỮNG TỒN TẠI VÀ NGUYÊN NHÂN………………………..41

TÓM TẮT CHƯƠNG 3 .......................................................................................... 42
CHƯƠNG 4.

PHÂN TÍCH RỦI RO TÍN DỤNG TRONG HOẠT ĐỘNG

CHO VAY KHÁCH HÀNG DOANH NGHIỆP TẠI NGÂN HÀNG TMCP
NGOẠI THƯƠNG VIỆT NAM – CHI NHÁNH TP.HCM ................................ 43
4.1. MÔ HÌNH NGHIÊN CỨU RỦI RO TÍN DỤNG TRONG HOẠT ĐỘNG
CHO VAY KHÁCH HÀNG DOANH NGHIỆP………………………………..43
4.1.1.

DỮ LIỆU NGHIÊN CỨU………………………………………….43

4.1.1.1.

ĐỐI TƯỢNG VÀ MẪU NGHIÊN CỨU………………………..43

4.1.1.2.

LỰA CHỌN CÁC NHÂN TỐ VÀ BIẾN SỐ ĐẠI DIỆN……….44

4.1.1.3.

THU THẬP VÀ XỬ LÝ DỮ LIỆU……………………………...48

4.1.2.

PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU………………………………….49

4.1.3.

KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU…………………………………………52

4.1.3.1.

THỐNG KÊ MÔ TẢ CÁC BIẾN………………………………..52

4.1.3.2.

PHÂN TÍCH TƯƠNG QUAN GIỮA CÁC BIẾN………………54

4.1.3.3.

KIỂM TRA HIỆN TƯỢNG ĐA CỘNG TUYẾN……………….55

4.1.4.

PHÂN TÍCH DỮ LIỆU…………………………………………….55

4.1.4.1.

XÂY DỰNG MÔ HÌNH TÍNH TOÁN KHẢ NĂNG TRẢ NỢ...55

4.1.4.2.

TÍNH XÁC SUẤT VỠ NỢ………………………………………58

4.1.4.3. KIỂM TRA TÍNH PHÙ HỢP CỦA MÔ HÌNH VỚI DỮ LIỆU
ĐỐI CHỨNG………………………………………………………………..59
4.2. THẢO LUẬN KẾT QUẢ TỪ MÔ HÌNH NGHIÊN CỨU……………….59
TÓM TẮT CHƯƠNG 4. ......................................................................................... 62
CHƯƠNG 5.

GIẢI PHÁP HẠN CHẾ RỦI RO TÍN DỤNG TRONG HOẠT

ĐỘNG CHO VAY KHÁCH HÀNG DOANH NGHIỆP CỦA NGÂN HÀNG..63


5.1. ĐỊNH HƯỚNG HẠN CHẾ RỦI RO TÍN DỤNG TRONG HOẠT ĐỘNG
CHO VAY TẠI VIETCOMBANK……………………………………………..63
5.1.1. ĐỊNH HƯỚNG CHUNG VỀ HOẠT ĐỘNG TÍN DỤNG……………63
5.1.2. ĐỊNH HƯỚNG HẠN CHẾ RỦI RO TÍN DỤNG TRONG HOẠT
ĐỘNG CHO VAY KHDN…………………………………………………...63
5.2. GIẢI PHÁP HẠN CHẾ RỦI RO TÍN DỤNG TRONG HOẠT ĐỘNG CHO
VAY KHDN CỦA VCB.HCM…………………………………………………64
5.2.1.

ĐỀ XUẤT ĐỐI VỚI CÔNG TÁC THẨM ĐỊNH KHÁCH

HÀNG………………………………………………………………………..64
5.2.2. ĐỀ XUẤT KHÁC HỖ TRỢ HOẠT ĐỘNG CHO VAY KHDN……..65
TÓM TẮT CHƯƠNG 5. ......................................................................................... 66
KẾT LUẬN .............................................................................................................. 67


DANH MỤC CÁC KÝ HIỆU, CÁC CHỮ VIẾT TẮT

TỪ VIẾT TẮT

NGUYÊN NGHĨA

APEC

Diễn đàn Hợp tác Kinh tế châu Á - Thái Bình Dương

ASEAN

Hiệp hội các quốc gia Đông Nam Á

BCTC

Báo cáo tài chính

CBTD

Cán bộ tín dụng

CIC

Trung tâm thông tin tín dụng Quốc Gia

DAĐT

Dự án đầu tư

DN

Doanh nghiệp

DNNN

Doanh nghiệp Nhà nước

DNVVN

Doanh nghiệp vừa và nhỏ

KHDN

Khách hàng doanh nghiệp

NHNN

Ngân hàng Nhà nước

NHTM

Ngân hàng Thương mại

NHTMCP

Ngân hàng Thương mại Cổ phần

NIM

Tỷ lệ thu nhập lãi cận biên

PGD

Phòng giao dịch

TCTD

Tổ chức tín dụng

TCKT

Tổ chức kinh tế

TSCĐ

Tài sản cố định

TSĐB

Tài sản đảm bảo

VCB.HCM

Ngân hàng TMCP Ngoại Thương Việt Nam – Chi
nhánh TP.HCM

VCB/ Vietcombank

Ngân hàng TMCP Ngoại Thương Việt Nam

XHTD

Xếp hạng tín dụng

WTO

Tổ chức Thương mại Thế giới


DANH MỤC CÁC BẢNG

Bảng 2.1 Phân loại khách hàng và khả năng trả nợ .................................................... 8
Bảng 2.2 Tổng quan các nghiên cứu định lượng về khả năng trả nợ vay
của KHDN ................................................................................................................. 14
Bảng 3.1 Một số chỉ tiêu tài chính của Vietcombank 2016-2018 ............................. 23
Bảng 3.2 Quy trình xếp hạng tín dụng nội bộ tại Vietcombank……………….......28
Bảng 3.3 Bảng xác định quy mô doanh nghiệp…………………………................29
Bảng 3.4 Nhóm chỉ tiêu tài chính trước khi áp dụng mô hình……………………..30
Bảng 3.5 Bảng trọng số chỉ tiêu chấm điểm phi tài chính tại Vietcombank……….32
Bảng 3.6 Dư nợ cho vay đối với KHDN so với tổng dư nợ tín dụng ....................... 34
Bảng 3.7 Cơ cấu dư nợ cho vay phân theo loại hình doanh nghiệp .......................... 35
Bảng 3.8 Cơ cấu dư nợ cho vay KHDN theo mục đích ............................................37
Bảng 3.9 Tình hình dư nợ cho vay và nợ quá hạn KHDN ........................................38

Bảng 4.1 Biến phụ thuộc trong mô hình nghiên cứu ............................................... 45
Bảng 4.2 Biến độc lập trong mô hình nghiên cứu .................................................... 45
Bảng 4.3 Tỷ lệ khả năng trả nợ của KHDN theo mẫu dữ liệu 606 quan sát ............. 52
Bảng 4.4 Tỷ lệ khả năng trả nợ của KHDN theo mẫu dữ liệu 599 quan sát ............. 52
Bảng 4.5 Thống kê mô tả các biến ............................................................................53
Bảng 4.6 Tỷ trọng DNNN trong mẫu nghiên cứu .................................................... 54
Bảng 4.7 Ma trận tương quan .................................................................................... 54
Bảng 4.8 Kết quả kiểm tra hiện tượng đa cộng tuyến ............................................... 55
Bảng 4.9 Tóm tắt kết quả mô hình gốc ....................................................................56
Bảng 4.10 Kết quả mô hình hồi quy Logit ................................................................ 57
Bảng 4.11 Tỷ lệ chính xác của mô hình nghiên cứu ................................................. 57
Bảng 4.12 Kết quả kiểm định Hosmer and Lemeshow ............................................. 58


DANH MỤC CÁC HÌNH VẼ
Hình 3.1 Mô hình quản trị của Vietcombank............................................................ 20
Hình 3.2 Cơ cấu tổ chức của Vietcombank .............................................................. 21
Hình 3.3 Tổng tài sản của Vietcombank 2016-2018 ................................................ 24
Hình 3.4 Vốn chủ sở hữu của Vietcombank 2016-2018 ........................................... 24
Hình 3.5 Lợi nhuận sau thuế của Vietcombank 2016-2018 ..................................... 25
Hình 3.6 Dư nợ cho vay KHDN so với tổng dư nợ tín dụng .................................... 35
Hình 3.7 Cơ cấu dư nợ cho vay phân theo loại hình doanh nghiệp .......................... 36
Hình 3.8 Cơ cấu dư nợ cho vay KHDN theo mục đích ............................................ 38
Hình 4.1 Mô hình xác suất tuyến tính và mô hình hồi quy tuyến tính...................... 51


TÓM TẮT
Rủi ro tín dụng là yếu tố quan trọng trong sự tồn tại và phát triển của ngân
hàng. Luận văn nghiên cứu về rủi ro tín dụng trong hoạt động cho vay KHDN từ
yếu tố ảnh hưởng đến khả năng trả nợ tại Ngân hàng TMCP Ngoại Thương Việt

Nam – Chi nhánh TP.HCM. Mục tiêu của nghiên cứu là nhận diện những yếu tố
ảnh hưởng đến rủi ro tín dụng trong hoạt động cho vay KHDN, cụ thể là các yếu tố
ảnh hưởng đến khả năng trả nợ, đánh giá ảnh hưởng của rủi ro tín dụng trong hoạt
động cho vay KHDN đến hoạt động của VCB.HCM. Đồng thời tác giả kỳ vọng kết
quả từ mô hình hồi quy xác định được sẽ là cơ sở để VCB.HCM đưa ra quyết định
cho vay đối với KHDN. Trên thế giới có nhiều nghiên cứu đã thực hiện việc ước
lượng khả năng trả nợ của khách hàng ở nhiều quốc gia khác nhau tại những thời
điểm khác nhau bằng cách vận dụng các mô hình như mô hình chỉ số Z-score, mô
hình hồi quy logit… Tuy nhiên hiện nay các NHTM ở Việt Nam vẫn chủ yếu đo
lường rủi ro tín dụng dựa trên các khoản nợ xấu, nợ quá hạn, việc áp dụng các
phương pháp hiện đại để định lượng rủi ro tín dụng đang ở giai đoạn đầu. Là một
cán bộ tín dụng tại Ngân hàng TMCP Ngoại Thương Việt Nam Chi nhánh
TP.HCM, tác giả nhận thấy cần phải xây dựng một mô hình có thể đưa cùng lúc
biến định lượng và biến định tính trong việc xác định khả năng trả nợ của KHDN tại
VCB.HCM. Với dữ liệu bao gồm 302 khách hàng doanh nghiệp có quan hệ tín dụng
tại VCB.HCM trong giai đoạn từ 2016 -2018. Bằng phương pháp hồi quy logit nhị
phân, tác giả sử dụng mẫu dữ liệu 202 DN để thực hiện ước lượng mô hình nghiên
cứu và 100 DN để thực hiện mô hình đối chứng. Kết quả định lượng cho thấy các
biến vốn chủ sở hữu/tổng tài sản; quy mô doanh nghiệp; loại hình DNNN và vốn
lưu động/tổng tài sản có tác động cùng chiều đến khả năng trả nợ của KHDN.
Ngược lại, biến thời gian vay cho thấy tác động ngược chiều đến khả năng trả nợ
của KHDN. Ngoài ra, tác giả cũng phân tích mức độ tác động của các yếu tố này
đến khả năng trả nợ của KHDN tại VCB.HCM. Từ đó đề xuất việc ứng dụng mô
hình thực nghiệm vào công tác quản lý rủi ro tín dụng tại Vietcombank.


ABSTRACT
Credit risk is an important factor in the bank's existence and development. The
purpose of this study was to investigate credit risk in lending activites of corporate
customers from the factors affecting the ability to repay debts at Joint Stock

Commercial Bank for Foreign Trade of Vietnam – Ho Chi Minh City Branch. The
objective of the study is to identify the factors that affect credit risk in lending
activites, in particular, the factors affecting the ability to repay debts, assess the
impact of credit risk in lending activites of corporate customers to VCB.HCM’
performance. At the same time, the author expects the results from the regression
model determined will be the basis for VCB.HCM to make a decision to lend to
corporate customers. There are many studies in the world that have estimated the
ability to repay debts of customers in different countries at different times by
applying models such as the Z-score model and logit regression model,... However,
currently commercial banks in Vietnam still mainly measure credit risks based on
bad debts, overdue debts, and the application of modern methods to quantify credit
risks in the early stages. As a Credit officer at Joint Stock Commercial Bank for
Foreign Trade of Vietnam – Ho Chi Minh City Branch, the author found that it is
necessary to build a model that can take quantitative and qualitative variables at the
same time to determine the ability to repay debts of corporate customers at
VCB.HCM. The data included 302 corporate customers have credit relationships at
VCB.HCM during the period 2016-2018. By the logit regression method, the author
used a data sample of 202 enterprises to estimate the research model and 100
enterprises to implement the verification model. Quantitative results show the
variables of equity / total assets; business scale; type of state-owned enterprises and
working capital / total assets have a positive impact on the debt repayment capacity
of corporate customers. On the contrary, the loan time variable shows the opposite
effect on the debt repayment capacity of corporate customers. In addition, the
author also analyzes the impact of these factors on the ability to repay debts of
corporate customers at VCB.HCM. Thereby proposing the application of empirical
model to the management of credit risk at Vietcombank.



1

CHƯƠNG 1. GIỚI THIỆU ĐỀ TÀI NGHIÊN CỨU

1.1.

SỰ CẦN THIẾT CỦA ĐỀ TÀI NGHIÊN CỨU
Trong những năm gần đây, việc gia nhập nhiều tổ chức quốc tế như ASEAN,

WTO, APEC,… của Việt Nam đã góp phần gia tăng vị thế của nước ta trên trường
quốc tế, quá trình đổi mới ngày càng toàn diện, đầy đủ và tốc độ nhanh hơn. Nền
kinh tế ngày càng phát triển, nhiều loại hình doanh nghiệp khác nhau đã được thử
nghiệm và mang lại thành công nhất định, số lượng doanh nghiệp mới thành lập
ngày càng tăng lên nhanh chóng. Cùng với sự phát triển đa chiều của doanh nghiệp,
hệ thống ngân hàng cũng có những bước chuyển mình phù hợp với hoàn cảnh và
điều kiện kinh tế mới.
Hệ thống Ngân hàng Việt Nam đã có những thành tựu đáng kể, nhiều dịch vụ
ngân hàng hiện đại liên tục được phát triển về mặt chất lượng và số lượng. Tuy
nhiên mảng tín dụng đóng một vai trò hết sức quan trọng trong hoạt động của các
ngân hàng thương mại. Theo báo cáo của lãnh đạo ngân hàng Nhà nước, tín dụng
đến cuối năm 2018 tăng khoảng 14% so với cuối năm 20171. Trong giai đoạn cạnh
tranh khốc liệt giành thị phần, hầu như các ngân hàng đều chỉ chú trọng đến tăng
trưởng tín dụng về số lượng mà chưa chú trọng đến chất lượng. Khi rủi ro tín dụng
xảy ra sẽ gây ảnh hưởng lớn đến bản thân ngân hàng đó nói riêng và hệ thống ngân
hàng nói chung. Thế nhưng các ngân hàng thương mại vẫn chưa chú trọng đúng
mức đến mức độ rủi ro tín dụng trong hoạt động cho vay của mình.
Hoạt động cho vay là một trong những hoạt động mang lại nguồn thu nhập
chủ yếu và chiếm phần lớn hoạt động trong các ngân hàng thương mại, tuy nhiên
trong sự phát triển kinh tế như hiện nay không phải tất cả các ngân hàng thương mại
đều thực hiện tốt hoạt động này. Hoạt động kinh doanh của ngân hàng hơn bao giờ
hết luôn tiềm ẩn những rủi ro lớn, đặc biệt là trong hoạt động cho vay, một hoạt
động mà bản thân nó lúc nào cũng đi kèm rủi ro cao, gây ra ảnh hưởng lớn đến kết

quả kinh doanh của ngân hàng. Chính vì vậy, việc đánh giá rủi ro tín dụng trong
hoạt động cho vay luôn là một trong những vấn đề được quan tâm thường xuyên và
liên tục trong suốt quá trình hoạt động của ngân hàng. Do đó để đảm bảo rằng hệ
1

/>

2
thống ngân hàng của Việt Nam hoạt động chiến lược phát triển ổn định và bền
vững, ngân hàng Nhà nước Việt Nam đã định hướng quản lý ngành ngân hàng đến
năm 2020 bằng cách tập trung vào quản trị rủi ro nói chung và quản trị rủi ro tín
dụng nói riêng. Vì vậy, các nhà lãnh đạo ngân hàng Việt Nam cần phải áp dụng các
kinh nghiệm quốc tế để xây dựng mô hình đo lường rủi ro tín dụng theo Hiệp ước
Basel của Ủy ban Basel. Trong đó nhiệm vụ hàng đầu là phải ước lượng xác suất vỡ
nợ của khách hàng – PD.
Khi công tác ở vị trí Cán bộ Tín dụng thuộc Phòng KHDN tại Ngân hàng
TMCP Ngoại thương Việt Nam – Chi nhánh TP.HCM, tác giả nhận thấy ngân hàng
đã và đang đối mặt với một số rủi ro trong hoạt động cho vay khách hàng doanh
nghiệp mà các giải pháp phòng ngừa rủi ro hiện tại chưa thể đo lường và kiểm soát
một cách hiệu quả, tiêu biểu trong số đó là khả năng trả nợ của khách hàng còn yếu
kém, xác xuất vỡ nợ cao đối với các doanh nghiệp mới đi vào hoạt động, một biến
động lớn về thị trường và ngành có thể tác động xấu đến tình hình trả nợ vay của
doanh nghiệp,... Những rủi ro tiềm tàng đó nếu không được dự đoán và kiểm soát
kịp thời sẽ dẫn đến các hậu quả khôn lường. Do đó, với mong muốn củng cố công
tác quản trị rủi ro trong hoạt động cho vay của ngân hàng, tác giả đã chọn đề tài
“Giải pháp hạn chế rủi ro tín dụng trong hoạt động cho vay khách hàng doanh
nghiệp tại Ngân hàng TMCP Ngoại Thương Việt Nam – Chi nhánh TP.HCM” làm
đề tài nghiên cứu. Trong bài viết này, tác giả tập trung nghiên cứu các yếu tố ảnh
hưởng đến khả năng trả nợ của KHDN, do tác giả đánh giá đây là nhân tố trọng yếu
tác động đến rủi ro tín dụng trong hoạt động cho vay của khách hàng doanh nghiệp

và phù hợp với phạm vi kiểm soát của ngân hàng.
1.2.

MỤC TIÊU VÀ CÂU HỎI NGHIÊN CỨU

1.2.1. MỤC TIÊU NGHIÊN CỨU
Nhận diện các yếu tố ảnh hưởng đến rủi ro tín dụng trong hoạt động cho vay
khách hàng doanh nghiệp tại Ngân hàng TMCP Ngoại Thương Việt Nam – Chi
nhánh TP.HCM và đo lường mức độ rủi ro tín dụng.
Đánh giá ảnh hưởng của rủi ro tín dụng trong hoạt động cho vay khách hàng
doanh nghiệp đối với hoạt động của Ngân hàng TMCP Ngoại Thương Việt Nam –
Chi nhánh TP.HCM.


3
Đưa ra các đề xuất nhằm hạn chế rủi ro tín dụng trong hoạt động cho vay
khách hàng doanh nghiệp tại Ngân hàng TMCP Ngoại Thương Việt Nam – Chi
nhánh TP.HCM.
1.2.2. CÂU HỎI NGHIÊN CỨU
Các yếu tố nào ảnh hưởng tới rủi ro tín dụng trong hoạt động cho vay khách
hàng doanh nghiệp của Ngân hàng TMCP Ngoại Thương Việt Nam – Chi nhánh
TP.HCM?
Mức độ ảnh hưởng của rủi ro tín dụng trong hoạt động cho vay khách hàng
doanh nghiệp đối với hoạt động của Ngân hàng TMCP Ngoại Thương Việt Nam –
Chi nhánh TP.HCM như thế nào?
Những giải pháp nào có khả năng áp dụng trong việc hạn chế rủi ro tín dụng
trong hoạt động cho vay KHDN của Ngân hàng TMCP Ngoại Thương Việt Nam –
Chi nhánh TP.HCM?
ĐỐI TƯỢNG VÀ PHẠM VI NGHIÊN CỨU.

1.3.

Đối tượng nghiên cứu: Đề tài nghiên cứu về rủi ro tín dụng trong hoạt động
cho vay khách hàng doanh nghiệp tại VCB.HCM
Phạm vi nghiên cứu:


Thời gian: Đề tài nghiên cứu dựa trên số liệu thu thập được trong giai
đoạn từ năm 2016 đến năm 2018.



Không gian: Nguồn số liệu thu thập từ các KHDN có quan hệ tín dụng
với VCB.HCM.



Nội dung: đề tài nghiên cứu về rủi ro từ khả năng trả nợ của KHDN, từ
đó đề xuất giải pháp nhằm hạn chế rủi ro tín dụng trong hoạt động cho
vay KHDN tại VCB.HCM.

1.4.

PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU TIẾP CẬN.
Chủ đề rủi ro tín dụng là một vấn đề luôn được quan tâm không chỉ trong hoạt

động tín dụng của các ngân hàng mà còn được chú ý bởi các nhà đầu tư trái phiếu
trên thế giới. Chủ đề này đã được đề cập trong nhiều công trình nghiên cứu, bài viết
với nhiều phương pháp đo lường học thuật khác nhau.
Trên thế giới hiện nay, có nhiều mô hình ước lượng khả năng trả nợ của khách

hàng dựa trên xếp hạng tín dụng của các tổ chức uy tín như Standard&Poor,


4
Moodys’, Fitch,… Trong đó có thể nói mô hình Z-score ước lượng xác suất vỡ nợ
của Altman từ năm 1968 được áp dụng khá phổ biến và rộng rãi. Tiếp đến là rất
nhiều những nghiên cứu sử dụng mô hình Logit dự báo khả năng trả nợ của đối
tượng là khách hàng vay vốn. Như trong nghiên cứu của Irakli Ninua (2008), tác giả
đã đánh giá rủi ro tín dụng của khoản vay thông qua một biến phụ thuộc - tỷ lệ
khoản vay không hoàn trả (LLR). Chiara Pederzoli và Costanza Torricelli (2010) đã
sử dụng các chỉ số tài chính và năng lực tài chính để dự đoán xác suất vỡ nợ của các
DN nhỏ bao gồm bốn chỉ tiêu chính: tỷ lệ nợ dài hạn/tổng tài sản; lợi nhuận trước
lãi và thuế/tổng tài sản; tổng vốn cổ phần/tổng tài sản và tổng doanh thu/tổng tài
sản. Kết quả ước tính cho thấy rằng tất cả các biến đều nghịch biến với xác suất vỡ
nợ (PD). Trên thực tế, mô hình hồi quy Logit đang được áp dụng rộng rãi và chứng
minh được vai trò của nó trong việc đánh giá khả năng trả nợ của khách hàng.
Tại Việt Nam, trong thời gian gần đây chủ đề rủi ro tín dụng cũng được nhiều
tác giả và NHTM quan tâm. Nghiên cứu của Bùi Diệu Anh (2012) đã mô tả thực
trạng về quản trị danh mục cho vay tại các NHTMCP ngoài quốc doanh và chỉ ra
những thiếu sót trong việc quản trị rủi ro tín dụng trong danh mục cho vay. Nghiên
cứu này cũng cho thấy các nguyên nhân dẫn đến sự kém hiệu quả trong quản trị
danh mục cho vay của các ngân hàng và đưa ra các khuyến nghị nhằm cải thiện tình
hình này. Tuy nhiên, nghiên cứu chưa nêu lên được một biện pháp khả dĩ để đo
lường rủi ro tín dụng, có thể áp dụng cho các NHTM.
Nhận xét của tác giả: Điểm chung của các đề tài nghiên cứu tại Việt Nam là
chưa xây dựng được mô hình định lượng để đo lường rủi ro tín dụng cho các ngân
hàng. Trong khi đó nghiên cứu của các tác giả nước ngoài lại sử dụng các mô hình
định lượng trong điều kiện nước ngoài và chủ yếu là sử dụng các chỉ số tài chính để
đo lường khả năng trả nợ. Tại Việt Nam, cụ thể là tại VCB.HCM, tác giả nhận thấy
còn có những yếu tố phi tài chính ảnh hưởng đến khả năng trả nợ của KHDN như

loại hình doanh nghiệp nhà nước, tư nhân gia đình,… Do đó, tác giả mong muốn
xem xét rủi ro tín dụng trong hoạt động cho vay KHDN dựa trên cả hai yếu tố tài
chính và phi tài chính, cụ thể hơn là lượng hóa rủi ro tín dụng trong hoạt động cho
vay bằng khả năng trả nợ của KHDN, tác giả lựa chọn:


5


Phương pháp định tính: thu thập, tổng hợp, phân tích, so sánh đối chiếu
thông qua các dữ liệu thứ cấp thu thập được.



Phương pháp định lượng: đề tài thực hiện nghiên cứu định lượng. Đây là
phương pháp chủ đạo được sử dụng trong nghiên cứu để trả lời cho câu
hỏi “Mức độ ảnh hưởng của rủi ro tín dụng trong hoạt động cho vay
khách hàng doanh nghiệp đối với hoạt động của Ngân hàng TMCP
Ngoại Thương Việt Nam – Chi nhánh TP.HCM như thế nào?” Cụ thể, đề
tài tiến hành xây dựng mô hình hồi quy logit nhị phân trên dữ liệu bảng,
sử dụng phần mềm SPSS. Sau đó, kết quả của mô hình sẽ được sử dụng
để thực hiện tính toán khả năng trả nợ của KHDN.
Ý NGHĨA CỦA ĐỀ TÀI NGHIÊN CỨU.

1.5.

Trên cơ sở áp dụng các phương pháp nghiên cứu khoa học và phân tích đánh
giá tổng kết thực tiễn, về cơ bản tác giả mong muốn luận văn sẽ:


Thấy được thực trạng quản trị rủi ro tín dụng trong hoạt động cho vay
khách hàng doanh nghiệp, cụ thể là khả năng trả nợ của khách hàng tại
Ngân hàng TMCP Ngoại Thương Việt Nam – Chi nhánh TP.HCM.



Đánh giá được nguyên nhân dẫn đến những tồn tại trong công tác kiểm
soát rủi ro tín dụng trong hoạt động cho vay khách hàng doanh nghiệp
của Ngân hàng TMCP Ngoại Thương Việt Nam – Chi nhánh TP.HCM.



Kết quả nghiên cứu góp phần đề xuất một số giải pháp có tính khả thi
nhằm khắc phục những tồn tại, hạn chế rủi ro và đẩy mạnh hơn nữa hoạt
động cho vay khách hàng doanh nghiệp, nâng cao chất lượng hoạt động
cho vay khách hàng doanh nghiệp của VCB.HCM trong thời gian tới.

1.6.

KẾT CẤU CỦA ĐỀ TÀI NGHIÊN CỨU.
Kết cấu của đề tài nghiên cứu gồm 05 chương, cụ thể như sau:
Chương 1: Giới thiệu đề tài nghiên cứu.
Chương 2: Lý luận tổng quan về rủi ro tín dụng trong hoạt động cho vay

khách hàng doanh nghiệp và các yếu tố ảnh hưởng.
Chương 3: Thực trạng rủi ro tín dụng trong hoạt động cho vay khách hàng
doanh nghiệp tại Ngân hàng TMCP Ngoại thương Việt Nam – Chi nhánh TP.HCM.


6

Chương 4: Phân tích rủi ro tín dụng trong hoạt động cho vay khách hàng
doanh nghiệp tại Ngân hàng TMCP Ngoại thương Việt Nam – Chi nhánh TP.HCM.
Chương 5: Giải pháp hạn chế rủi ro tín dụng trong hoạt động cho vay khách
hàng doanh nghiệp của ngân hàng.
TÓM TẮT CHƯƠNG 1
Chương 1 tiến hành giới thiệu tổng quan về sự cần thiết của đề tài nghiên cứu,
mục tiêu và câu hỏi nghiên cứu, đối tượng và phạm vi nghiên cứu, sơ lược về
phương pháp nghiên cứu tiếp cận, ý nghĩa của đề tài nghiên cứu và khái quát được
kết cấu của đề tài nghiên cứu.


7
CHƯƠNG 2. LÝ LUẬN TỔNG QUAN VỀ RỦI RO TÍN DỤNG TRONG
HOẠT ĐỘNG CHO VAY KHÁCH HÀNG DOANH NGHIỆP VÀ CÁC YẾU
TỐ ẢNH HƯỞNG

2.1.

RỦI RO TÍN DỤNG TRONG HOẠT ĐỘNG CHO VAY KHDN.
Rủi ro tín dụng là rủi ro phát sinh do khách hàng vay không thực hiện đúng các

điều khoản của hợp đồng tín dụng, với biểu hiện cụ thể là khách hàng chậm trả nợ, trả
nợ không đầy đủ hoặc không trả nợ khi đến hạn các khoản gốc và lãi vay, gây ra
những tổn thất về tài chính và khó khăn trong hoạt động kinh doanh của ngân hàng
thương mại.
Khi ngân hàng thực hiện hoạt động cho vay cụ thể thì trong hoạt động đó luôn
hàm chứa rủi ro tiềm ẩn, rủi ro này sẽ làm giảm khoản thu nhập của ngân hàng. Do
đó trong hoạt động quản lý toàn bộ ngân hàng luôn xác định một tỷ lệ tổn thất dự kiến
nhằm hạn chế mức tối thiểu các thiệt hại về tài sản do các rủi ro cho vay gây ra.
Theo Ủy Ban Basel, rủi ro trong hoạt động cho vay được hiểu đơn giản là khả

năng người đi vay không thể thực hiện các nghĩa vụ nợ đã được các bên thỏa thuận.
Cụ thể hơn, rủi ro trong hoạt động cho vay là khả năng khách hàng không thực hiện
việc hoàn trả nợ gốc và/hoặc lãi vay một cách đầy đủ, đúng thời hạn đã quy định tại
hợp đồng tín dụng. Nguyên nhân của việc vi phạm này xuất phát từ việc người đi
vay không có khả năng trả nợ hoặc phá sản - default.
Theo tài liệu Basel Committee on Banking Supervision - 2006, Ủy Ban Basel
đã định nghĩa “default-không có khả năng trả nợ” là những khách hàng thuộc một
hoặc tất cả các trường hợp sau: khách hàng không có khả năng thanh toán đầy đủ nợ
khi đến hạn mà chưa tính đến việc ngân hàng bán tài sản đảm bảo để thu nợ hoặc/và
khách hàng có khoản nợ xấu có thời gian quá hạn trên 90 ngày.
Ở Việt Nam, NHNN phân loại nợ thành 5 nhóm theo quy định tại Thông tư
02/2013/TT-NHNN ngày 21 tháng 01 năm 2013. Quy định về phân loại nợ, trích
lập và sử dụng dự phòng để xử lý rủi ro tín dụng trong hoạt động ngân hàng của tổ
chức tín dụng được trình bày tại Bảng 2.1 trình bày cơ sở phân loại khách hàng và
khả năng trả nợ của khách hàng.


8
Bảng 2.1 Phân loại khách hàng và khả năng trả nợ
Loại khách hàng
Có khả năng trả nợ
Không có khả năng
trả nợ
2.2.

Khả năng trả nợ
Phân loại nợ
- Không có nợ quá hạn
Nhóm 1-2
- Nợ quá hạn <= 90 ngày

- Nợ quá hạn > 90 ngày
Nhóm 3-5
- Nợ gia hạn
Nguồn: Thông tư 02/2013/TT-NHNN

NHỮNG YẾU TỐ ẢNH HƯỞNG ĐẾN RỦI RO TÍN DỤNG TRONG
HOẠT ĐỘNG CHO VAY KHDN
Theo Ghosh (2012) thì có sự tồn tại song song, xen lẫn nhau giữa các yếu tố

nội tại và bên ngoài gây nên rủi ro trong hoạt động cho vay của ngân hàng. Khủng
hoảng kinh tế, biến động chính trị xã hội, thị trường,… là các yếu tố bên ngoài. Yếu
tố bên trong có thể kể đến là sự yếu kém trong hoạt động kinh doanh của doanh
nghiệp, cách thức quản lý khách hàng của ngân hàng,… Tất cả các yếu tố trên đều
có thể gây nên rủi ro trong hoạt động cho vay của ngân hàng. Khả năng trả nợ của
khách hàng là yếu tố trọng yếu để xác định mức độ rủi ro, thể hiện qua:
2.2.1. KHẢ NĂNG TÀI CHÍNH CỦA DOANH NGHIỆP.
Khả năng tài chính của một công ty chủ yếu được thể hiện qua các tiêu chí được
tính toán dựa vào báo cáo tài chính như: tỷ lệ sinh lời từ tài sản, suất sinh lời trên vốn
chủ sở hữu, giá trị DN trên thị trường…. Các nghiên cứu thực nghiệm về rủi ro tín
dụng đều đi đến một kết luận rằng các chỉ số tài chính là hữu ích trong việc đo lường
khả năng trả nợ vay của KHDN. Nhìn chung, các chỉ số về khả năng thanh toán, lợi
nhuận được sử dụng khá phổ biến. Các nghiên cứu đã minh chứng được tính hiệu quả
trong đo lường rủi ro tài chính và rủi ro tín dụng theo thời gian. Altman (1968) kết
hợp phân tích chỉ số để phát triển một mô hình cho thấy những tác động đáng kể về
năng lực tài chính về xác suất trả nợ của một công ty có khả năng dự đoán trong một
năm trước khi trở nên mất khả năng thanh toán. Nhìn chung, các chỉ số tài chính
thường được chia thành bốn loại: lợi nhuận, thanh khoản, hiệu quả hoạt động, và cơ
cấu vốn.
2.2.2. QUY MÔ DOANH NGHIỆP.
Các DN nhỏ, các DN mới thành lập thường có rủi ro cao hơn so với các DN

quy mô lớn. Nguyên nhân là do khả năng quản lý và nguồn lực tài chính yếu kém
của những DN nhỏ này rất dễ bị tác động bởi các yếu tố tiêu cực trên thị trường.


9
Đã có rất nhiều nhà nghiên cứu cho rằng quy mô DN có tác động cùng chiều
đến khả năng trả nợ vay của KHDN. Trong nghiên cứu của Cassar (2004) đã chỉ ra
các DN quy mô nhỏ gặp phải nhiều khó khăn trong việc giải quyết các vấn đề liên
quan đến bất cân xứng thông tin với ngân hàng để có thể được cấp tín dụng. Hơn
nữa, bởi vì các tài sản của DN nhỏ thường có trị giá thấp. Do đó, trên thực tế các
DN này rất khó khăn trong việc chứng minh với người cho vay rằng họ có đủ khả
năng để thực hiện các cam kết giữa hai bên.
2.2.3. THỜI GIAN VAY.
Việc kiểm soát rủi ro của các ngân hàng thương mại đối với các khoản vay dài
hạn của KHDN sẽ khó khăn hơn. Trong nghiên cứu của Flannery (1986) đã chỉ ra
trong trường hợp thông tin bất cân xứng thì các khách hàng nhận định bản thân DN
có rủi ro tín dụng thấp sẽ ưa thích vay ngắn hạn hơn thay vì vay dài hạn nhằm tiết
kiệm chi phí lãi vay. Do đó, KHDN rủi ro thấp hơn sẽ lựa chọn tài chính ngắn hạn,
thể hiện qua khả năng thanh toán nợ tốt.
2.2.4. KINH NGHIỆM HOẠT ĐỘNG CỦA CÁC DOANH NGHIỆP.
Lê Phương Dung và Nguyễn Thị Nam Thanh (2013) đã nghiên cứu các yếu tố
ảnh hưởng đến các khoản vay ngân hàng ngắn hạn của các DN chế biến thực phẩm
và sản xuất các ngành công nghiệp. Nghiên cứu chỉ ra rằng kinh nghiệm hoạt động
của DN được đo lường thông qua độ tuổi của DN và loại hình DNNN (DN có vốn
đầu tư của nhà nước hay không). Các DN hoạt động lâu năm có nhiều kinh nghiệm
trong việc tiếp cận với các xu hướng mới cũng như thích ứng tốt hơn trong thị
trường biến động, và do đó rủi ro hoạt động của các DN này được kiểm soát có hiệu
quả. Hơn nữa, các DN lâu năm thường có thị phần tương đối ổn định, vì vậy doanh
thu và lợi nhuận của họ được duy trì đều đặn qua các năm. Điều này sẽ ảnh hưởng
tốt đến khả năng vay và trả nợ của các DN.

2.2.5. LOẠI HÌNH DOANH NGHIỆP NHÀ NƯỚC.
Nghiên cứu này sử dụng một định nghĩa về doanh nghiệp Nhà nước (DNNN)
theo quy định tại Nghị định số 99/2012/NĐ-CP về phân công, phân cấp thực hiện
các quyền, trách nhiệm và nghĩa vụ của nhà nước cho DNNN vào ngày 15/11/2012.
Nghị định này quy định DNNN là DN trong đó Nhà nước nắm giữ trên 50% vốn
điều lệ, bao gồm các công ty trách nhiệm hữu hạn một thành viên (trong đó Nhà


10
nước nắm giữ 100% vốn điều lệ); công ty cổ phần và công ty trách nhiệm hữu hạn
hai thành viên trở lên (trong đó Nhà nước nắm giữ trên 50% vốn điều lệ).
Trong nghiên cứu của Nguyễn Thùy Dương và Nguyễn Thanh Tùng (2013)
nghiên cứu về lựa chọn mô hình đo lường rủi ro thích hợp cho một khoản vay tập
đoàn kinh tế nhà nước tại các NHTM Việt Nam, tác giả đã dùng mô hình hồi quy
Logit trên bộ dữ liệu nghiên cứu bao gồm 490 khách hàng có mối quan hệ với các
NHTM Việt Nam từ năm 2007 đến năm 2011. Kết quả nghiên cứu cho thấy với độ
tin cậy 90%, nếu khách hàng vay là Tập đoàn kinh tế Nhà nước khả năng không trả
nợ vay đúng hạn và trong vòng 90 ngày cao hơn so với DN khác (DNNN thường là
đối tượng có mối quan hệ lâu năm với ngân hàng, mục đích vay vốn đầu tư, xây
dựng và có giá trị khoản vay thường rất lớn).
2.2.6. TÀI SẢN ĐẢM BẢO.
Dựa trên các tiêu chuẩn của ngân hàng trong việc quản lý rủi ro tín dụng, ngân
hàng thường đòi hỏi tài sản đảm bảo nhiều hơn đối với các KHDN được nhận định
là có rủi ro cao. Các công ty, tập đoàn lớn khi chứng minh được uy tín cũng như
tiềm lực tài chính thì những công ty này sẽ ít phải thế chấp tài sản. Theo đó, CBTD
thường cho rằng với các khoản vay có tỷ lệ TSĐB cao sẽ giảm thiểu được rủi ro,
tổn thất nhiều hơn trong trường hợp khách hàng không có khả năng trả nợ và vì thế
trong nhiều trường hợp việc chọn lựa, sàng lọc khách hàng của CBTD là chưa chính
xác. Đây cũng là một trong những yếu tố chính dẫn đến việc không trả được nợ của
các KHDN, bởi lẽ dịch vụ ngân hàng không phải là dịch vụ cầm đồ. Chính dòng

tiền từ hoạt động kinh doanh của khách hàng sẽ là yếu tố giúp các ngân hàng
thương mại giảm được những tổn tất về vốn của mình.
2.3.

ĐO LƯỜNG RỦI RO TÍN DỤNG TRONG HOẠT ĐỘNG CHO VAY
KHÁCH HÀNG DOANH NGHIỆP.
Đo lường rủi ro tín dụng trong hoạt động cho vay tức là đo lường khả năng trả

nợ của khách hàng dựa trên xếp hạng tín dụng của chính khách hàng đó. Các mô
hình thường được sử dụng trong việc xếp hạng tín dụng KHDN bao gồm:
2.3.1. MÔ HÌNH CHUẨN ĐOÁN (HEURISTIC MODELS).
Mô hình chuẩn đoán thực hiện việc thu thập, xử lý đánh giá, dự báo từ việc
tổng hợp và tham khảo ý kiến chuyên gia để đưa đến kết luận, nhận định. Mô hình


11
chuẩn đoán sẽ cung cấp dự báo về tình hình hiện tại và sự phát triển trong tương lai
của một lĩnh vực dựa trên việc xử lý các dự báo của chuyên gia. Có rất nhiều loại
mô hình chuẩn đoán và được chia thành:
- Bảng câu hỏi cổ điển (“Classic” rating Questionnaires)
- Mô hình định tính (Qualitative Systems)
- Mô hình chuyên gia
- Mô hình Fuzzy Logic
Nhược điểm chung của các mô hình chuẩn đoán là phụ thuộc vào kinh nghiệm
của chuyên gia nên chất lượng chưa chắc được đảm bảo. Ngoài ra, các chuyên gia
có thể đánh giá một cách chủ quan về các yếu tố ảnh hưởng đến khả năng trả nợ,
mức độ tương quan của chúng và tỷ trọng của các yếu tố đó. Do đó, trên thực tế mô
hình chuẩn đoán ít được sử dụng trong nghiên cứu.
2.3.2. MÔ HÌNH THỐNG KÊ (STATISTICAL MODELS).
Đây là một phương pháp nghiên cứu khá chính xác. Phương pháp thống kê

bao gồm việc điều tra, khái quát hóa thông tin, phân tích, dự báo. Mô hình này có
thể ứng dụng được phương pháp phân tích nhiều chiều, lý thuyết dự báo, lý thuyết
điều khiển,… cũng như ứng dụng công nghệ trong quá trình nghiên cứu. Sau đây là
một số các mô hình được áp dụng tương đối phổ biến.
2.3.3. MÔ HÌNH PHÂN TÍCH BIỆT THỨC (DIRCIMINANT ANALYSIS
MODELS).
Mô hình phân tích biệt thức là một kỹ thuật thống kê được sử dụng để phân
loại một quan sát vào một trong vài nhóm định danh dựa theo những đặc điểm cá
biệt của các quan sát này. Mô hình phân tích biệt thức đơn giản nhất là xây dựng
quan hệ tuyến tính của những đặc điểm có thể phân biệt tốt nhất giữa các nhóm
công ty. Trong mô hình phân tích biệt thức, một sự kết hợp giữa các hệ số biệt thức
và các chỉ số định lượng được tạo ra để cho phép phân loại trường hợp tốt và xấu.
Mục tiêu chung của mô hình phân tích biệt thức trong đo lường rủi ro vỡ nợ cụ
thể: phân biệt giữa công ty có nguy cơ vỡ nợ và các công ty không có nguy cơ vỡ
nợ một cách chính xác và khách quan thông qua hàm biệt thức trong đó các biến số
là biến định lượng (số liệu được thu thập từ báo cáo tài chính của công ty). Mục tiêu
là tìm ra một tổ hợp tuyến tính các biến nhằm phân biệt các nhóm, các cá thể trong


12
mỗi nhóm gần nhau nhất và các nhóm được phân biệt tốt nhất. Sau đó được chuyển
đổi thành một hàm biệt thức, hay còn gọi là hệ số Z. Hàm biệt thức này có dạng:

D = a0 + a1.K1 + a2.K2 + … + an.Kn
Trong phương trình này:
D = Chỉ số đo lường toàn bộ mức độ rủi ro của người vay
Ki = Các hệ số biệt thức
ai = Các chỉ số tài chính
n = số lượng các chỉ số tài chính
Ưu điểm của mô hình phân tích biệt thức là mô hình này được vận dụng khá

nhiều trong XHTD và có khả năng phân biệt được các nhóm KHDN có khả năng trả
nợ hoặc không có khả năng trả nợ. Hơn nữa, thực tế cho thấy mô hình này khá đơn
giản và dễ áp dụng.
Mặc dù mô hình phân tích biệt thức là một mô hình được đánh giá có khá
nhiều ưu điểm và được nhiều nhà nghiên cứu sử dụng trong việc ước lượng khả
năng vỡ nợ của đối tượng là các khách hàng vay vốn tại các TCTD. Tuy nhiên mô
hình này chỉ thực sự thích hợp với việc phân tích các số liệu là các chỉ số định
lượng hơn là xem xét phân tích các chỉ số định tính. Và để đánh giá tính thích hợp
của mô hình phân tích biệt thức thì các nhà nghiên cứu phải kiểm định xem mô hình
có thỏa mãn các giả thiết toán học không, đặc biệt là tính phân phối chuẩn của các
nhân tố liên quan tới khả năng trả nợ. Nếu giả thiết về tính phân phối chuẩn không
được thỏa mãn thì kết quả mô hình là không tối ưu, không đạt được sự công nhận
và ít có ý nghĩa trong sử dụng.
2.3.4. MÔ HÌNH HỒI QUY.
Giống như mô hình phân tích biệt thức, mô hình hồi quy đưa ra một mô hình
thể hiện việc phụ thuộc của một biến theo các biến độc lập khác. Mục tiêu chính là
để xác định khả năng trả nợ vay của khách hàng với một tập hợp các đặc điểm nhất
định bằng cách sử dụng khả năng ước lượng tối đa. Các mô hình hồi quy thường
được sử dụng để đánh giá xác suất vỡ nợ: mô hình hồi quy Probit và Logit. Nhưng
nghiên cứu dùng mô hình probit và phần mở rộng của nó là khá hạn chế. Còn trong
mô hình Logit, biến phụ thuộc là biến giả, chỉ nhận giá trị 0 hoặc 1. Mô hình này


13
giúp xác định được khả năng khách hàng sẽ có rủi ro tín dụng (biến phụ thuộc) trên
cơ sở sử dụng các nhân tố có ảnh hưởng đến khách hàng (biến độc lập). Mô hình
này được thể hiện như sau:

Trong công thức này:
Ki = giá trị cụ thể của các tiêu chí mức độ tín nhiệm

bi = hệ số của mỗi chỉ số
n = số lượng các chỉ số tài chính
Mô hình Logit có một số lợi thế hơn mô hình phân tích biệt thức:
Thứ nhất, mô hình hồi quy Logit không yêu cầu các nhân tố đầu vào phân
phối chuẩn. Điều này cho phép mô hình hồi quy Logit xử lý những nhân tố về
nguy cơ phá sản định tính mà không cần sự biến đổi như trước đây (Johnsen và
Melicher, 1994).
Thứ hai, các kết quả của mô hình Logit hiển thị một số từ số không đến một,
do đó nó có thể giải thích được xác suất trả nợ của khách hàng. Kết quả này cũng
được coi là rõ ràng và chính xác hơn so với những kết quả được đưa ra từ mô hình
phân tích biệt thức.
Thứ ba, hồi quy Logit đòi hỏi dữ liệu ít hơn so với mô hình phân tích biệt thức.
Do đó, trong những năm gần đây mô hình hồi quy Logit được dùng nhiều hơn cả
trong nghiên cứu khoa học và thực tiễn.
2.3.5. MÔ HÌNH NƠRON (NEURAL NETWORK MODELS).
Mô hình mạng nơron sử dụng các nguyên tắc tính toán song song bao gồm
nhiều quá trình tính toán đơn giản kết nối với nhau. Trong mỗi quá trình, các phép
tính được thực hiện rất đơn giản, do một nơron đảm trách. Tuy nhiên, chính những
nơron đơn giản này có thể giải quyết được những nhiệm vụ rất phức tạp khi được
kết nối và tổ chức một cách hợp lý và logic.
Mạng nơron đặc biệt thích hợp cho các mô tả của mô hình đánh giá phức tạp
mà phải lấy nhiều loại thông tin khác nhau. Một ưu điểm của mô hình này là nó có
thể giải quyết các mối quan hệ phi tuyến tính và chứa thông tin còn thiếu


14
(Charalambous, Charitou và Neophytou, 2000). Tuy nhiên, mô hình mạng nơron
vẫn không được dùng phổ biến trong thực tế do những lý do sau đây:
Thứ nhất, mô hình mạng nơron đòi hỏi dữ liệu đầu vào lớn, với ít nhất 500
quan sát hoặc hơn (Kumar và Ravi, 2007).

Thứ hai, các bước thực hiện trong mô hình mạng nơron khá phức tạp và khó sử
dụng đối với người dùng, và do đó dễ xảy ra nhiều vấn đề.
TỔNG QUAN CÁC NGHIÊN CỨU TRƯỚC ĐÂY.

2.4.

Hiện nay, có rất nhiều nghiên cứu định lượng phân tích những nhân tố ảnh
hưởng đến rủi ro trong hoạt động cho vay thông qua ước lượng khả năng trả nợ của
khách hàng dựa trên xếp hạng tín dụng của các tổ chức uy tín như Standard&Poor,
Moodys’, Fitch,… đã được thực hiện. Bảng 2.2 trình bày tóm tắt một số nghiên cứu
liên quan của nhiều nhà nghiên cứu trong nước và trên thế giới với thời gian, đối
tượng nghiên cứu và phương pháp định lượng khác nhau.
Bảng 2.2 Tổng quan các nghiên cứu định lượng về khả năng trả nợ vay của KHDN
Tác giả

Đối tượng và thời

Phương pháp

gian nghiên cứu

sử dụng

Kết quả nghiên cứu
Các biến: Tài sản ngắn hạn/Nợ

Phương

ngắn hạn; Tốc độ tăng trưởng giá

Altman

54 công ty niêm yết pháp

phân trị vốn hóa sổ sách/tốc độ tăng

và

trong ngành sản xuất tích

biệt trưởng tài sản; Lợi nhuận/Tổng

Lavalle

và

(1981)

Canada

phân

phối

ở thức với mô nợ sẽ tác động cùng chiều (+)
hình chỉ số đến chỉ số tổng thể (Z);
Z-score

Tổng nợ/Tổng tài sản lại có tác
động ngược chiều (-)

600 quan sát từ tập

Biến phụ thuộc: Tỷ lệ khoản vay

dữ liệu gồm 35.568

không trả nợ (LLR)

vay

vốn

tại Mô hình hồi Kết quả: Các biến TSĐB; Loại

Irakli

DN

Ninua

ProCreditBank

(2008)

Georgia (Mỹ) trong nhị thức

lượng nhân viên của khách hàng

khoảng

có tác động cùng chiều đến LLR.

thời

2004-2007

của quy

gian

Logit khách hàng (TYPECLIENT); Số

(+)