Khóa luận tốt nghiệp: Ứng dụng mô hình Binary Logistic trong xếp hạng tín dụng khách hàng doanh nghiệp vay vốn tại Ngân hàng thương mại cổ phần Công thương Việt Nam, Chi nhánh Thừa Thiên

DANH MỤC CÁC CHỮ CÁI VIẾT TẮT
NGUYÊN VĂN

VIẾT TẮT
Doanh nghiệp

NHTM

Ngân hàng thương mại

VCSH

Vốn chủ sở hữu

NPT

Nợ phải trả

KH

Khách hàng

Vietinbank

Ngân hàng thương mại cổ phần Công Thương

HTK

Hàng tồn kho

NHNN

Ngân hàng nhà nước

XHTD

Xếp hạng tín dụng

ĐCT

Đa cộng tuyến

Tr
ư

ờn
g

Đ

ại

họ

cK

in

h

tế

H

uế

DN

I


DANH MỤC CÁC BẢNG BIỂU
TÊN BẢNG

TRANG

Bảng 2.1

Trụ sở chính và các phòng giao dịch của Ngân hàng TMCP
Công Thương – Chi nhánh Huế

22

Bảng 2.2

Báo cáo kết quả hoạt động kinh doanh năm 2013 và 2014

25

Bảng 3.1

Mô tả thống kê các biến trong mô hình ban đầu

37

Bảng 3.2

Kết quả ước lượng mô hình Logistic ban đầu

38

Bảng 3.3

Ma trận tương quan giữa các biến trong mô hình ban đầu

39

Bảng 3.4

Hệ số R2 của từng mô hình phụ

45

Bảng 3.5

Kiểm định Wald test loại bỏ biến X3, X5, X8

46

Bảng 3.6

Ước lượng mô hình Logistic sau khi loại biến X3, X5, X8

47

Bảng 3.7

Kiểm định Wald test loại bỏ biến D2, X9, X10

48

Bảng 3.8

Ước lượng mô hình Logistic sau khi loại biến D2, X9, X10

48

Bảng 3.9

Kiểm định Wald test loại bỏ biến X2

48

họ

cK

in

h

tế

H

uế

STT

Ước lượng mô hình Logistic sau khi loại biến X2

ại

Bảng 3.10

49
50

Ước lượng mô hình Logistic sau khi loại biến X11

51

Bảng 3.13

Kiểm định sự phù hợp của mô hình tổng thể

51

Bảng 3.14

Kiểm định ý nghĩa các hệ số

52

Bảng 3.15

Mức độ chính xác của dự báo

52

Bảng 3.16

Kết quả tính xác suất gặp rủi ro tín dụng của các doanh
nghiệp

56

Bảng 3.17

Kết quả xếp hạng tín dụng khách hàng doanh nghiệp theo
mô hình logistic và theo quy trình của Vietinbank

56

Tr
ư

ờn
g

Bảng 3.12

Đ

Kiểm định Wald test loại bỏ biến X11

Bảng 3.11

II


DANH MỤC CÁC SƠ ĐỒ, HÌNH VẼ
TÊN HÌNH, SƠ ĐỒ

STT

TRANG

Sơ đồ xếp hạng tín dụng

17

Sơ đồ 2.1

Quy trình chấm điểm và xếp hạng tín dụng doanh

28

nghiệp
Cơ cấu khách hàng doanh nghiệp của Vietinbank
theo ngành nghề
Hình 3.2

Cơ cấu khách hàng doanh nghiệp của Vietinbank

h

theo thương hiệu

Cơ cấu khách hàng doanh nghiệp của Vietinbank

in

Hình 3.3

38

tế
H

Hình 3.1

uế

Sơ đồ 1.1

Tr
ư

ờn
g

Đ

ại

họ

cK

theo trình độ quản lý, kinh nghiệm ban lãnh đạo

III

38

39


MỤC LỤC
PHẦN I: MỞ ĐẦU ................................................................................................... 1
Lý do thực hiện đề tài ....................................................................................... 1

2.

Mục tiêu nghiên cứu ......................................................................................... 2

uế

1.

tế
H

2.1 Mục tiêu chung ............................................................................................... 2
2.2 Mục tiêu cụ thể ............................................................................................... 2
3.

Đối tượng và phạm vi nghiên cứu ................................................................... 3

h

3.1 Đối tượng nghiên cứu..................................................................................... 3

in

3.2 Phạm vi nghiên cứu ........................................................................................ 3
Không gian ............................................................................................. 3

3.2.2

Thời gian ................................................................................................ 3

cK

3.2.1

Phương pháp nghiên cứu ................................................................................. 3

5.

Kết cấu đề tài .................................................................................................... 4

họ

4.

ại

CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN VỀ RỦI RO TRONG HOẠT ĐỘNG KINH DOANH
VÀ NGHIỆP VỤ XẾP HẠNG TÍN DỤNG TRONG NGÂN HÀNG .................. 5

Đ

1.1. Rủi ro tín dụng của ngân hàng .................................................................. 5
1.1.1. Khái niệm rủi ro tín dụng .............................................................................. 5

ờn
g

1.1.2. Nguyên nhân xảy ra rủi ro tín dụng .............................................................. 5
1.1.3. Hậu quả mà rủi ro tín dụng đối với ngân hàng thương mại .......................... 7
1.2. Tổng quan xếp hạng tín dụng .................................................................... 8

Tr
ư

1.2.1. Khái niệm xếp hạng tín dụng ................................................................. 8
1.2.2. Phân loại và đối tượng xếp hạng tín dụng .............................................. 9
1.2.3. Tầm quan trọng của xếp hạng tín dụng ................................................ 10
1.2.4. Nguyên tắc xếp hạng tín dụng và quy trình xếp hạng tín dụng ........... 10
1.2.5. Các nhân tố ảnh hưởng đến xếp hạng tín dụng .................................... 11
IV

1.2.6. Quy trình xếp hạng tín dụng................................................................. 11
1.3. Một số mô hình xếp hạng tín dụng tại các ngân hàng ........................... 12
1.3.1. Một số mô hình áp dụng trên thế giới .................................................. 12

uế

1.3.2. Một số mô hình xếp hạng tín dụng tại Việt Nam ................................. 17

tế
H

1.4. Tổng quan các nghiên cứu trước đây ...................................................... 17
1.4.1. Thực tiễn nghiên cứu ở nước ngoài ..................................................... 17
1.4.2. Thực tiễn nghiên cứu ở Việt Nam ........................................................ 19

h

1.5. Mô hình binary logistic ............................................................................. 20

in

1.5.1. Đề xuất mô hình ................................................................................... 20

cK

1.5.2. Phương pháp sử dụng mô hình trong XHTD ....................................... 20
1.5.3. Nguyên nhân sử dụng mô hình hồi quy Binary Logistic ..................... 21

họ

CHƯƠNG 2: THỰC TRẠNG XẾP HẠNG TÍN DỤNG KHÁCH HÀNG DOANH
NGHIỆP TẠI VIETINBANK CHI NHÁNH HUẾ ............................................. 22
2.1. Giới thiệu chung về Ngân hàng TMCP Công Thương – Chi nhánh Thừa
Thiên Huế (VietinBank – Huế) .............................................................................. 22

Đ

ại

2.1.1. Sơ lược quá trình hình thành và phát triển Ngân hàng TMCP Công Thương –
Chi nhánh Thừa Thiên Huế .............................................................................. 22
2.1.2. Các hoạt động chính của VietinBank – Huế ........................................ 24

ờn
g

2.1.3. Kết quả hoạt động kinh doanh của Vietinbank Huế ............................ 24
2.1.4. Thực trạng về quản lý rủi ro tín dụng của Vietinbank ......................... 26

Tr
ư

2.2. Đối tượng, phạm vi áp dụng xếp hạng tín dụng khách hàng doanh nghiệp
của Vietinbank Huế ................................................................................................ 26
2.2.1. Đối tượng, phạm vi xếp hạng tín dụng................................................. 26
2.2.2. Căn cứ đánh giá xếp hạng tín dụng ...................................................... 27

2.3. Quy trình thực hiện xếp hạng tín dụng của hệ thống chấm điểm tín dụng

Vietinbank ............................................................................................................... 27
V


CHƯƠNG 3: ỨNG DỤNG MÔ HÌNH BINARY LOGISTIC TRONG XẾP HẠNG
KHÁCH HÀNG DOANH NGHIỆP CỦA VIETINBANK HUẾ ....................... 29
3.1. Điều kiện áp dụng và phương pháp phân tích hồi quy Binary Logistic29

uế

3.1.1. Điều kiện áp dụng ................................................................................ 29

tế
H

3.1.2. Phương pháp phân tích ......................................................................... 30

3.2. Áp dụng mô hình binary logistic để xếp hạng tín dụng khách hàng doanh
nghiệp vay vốn của Vietinbank Huế ..................................................................... 31
3.2.1. Mô hình hồi quy Binary logistic .......................................................... 31

h

3.2.2. Mẫu nghiên cứu .................................................................................... 32

in

3.2.3. Phân tích thông kê về khách hàng doanh nghiệp của Vietinbank Huế 39

cK

3.2.4. Kết quả chạy mô hình .......................................................................... 40
3.2.5. Hồi quy mô hình Binary Logistic với đầy đủ 13 biến số: .................... 43

họ

3.2.6. Kiểm tra đa cộng tuyến ........................................................................ 44
3.3. Hiệu chỉnh mô hình ................................................................................... 47
3.3.1. Kiểm định sự phù hợp của mô hình Logistic ....................................... 52

ại

3.4. Đánh giá khả năng chuyển đổi hạng của các doanh nghiệp ................. 59

Kết luận – Đóng góp của nghiên cứu ............................................................... 61

ờn
g

1.

Đ

PHẦN III: KẾT LUẬN .......................................................................................... 61

Kiến nghị .......................................................................................................... 61

2.

Hạn chế đề tài ................................................................................................... 62

5.

Hướng phát triển của đề tài .............................................................................. 63

Tr
ư

4.

PHỤ LỤC ................................................................................................................ 65

VI


PHẦN I: MỞ ĐẦU
1.

Lý do thực hiện đề tài
Hệ thống ngân hàng chiếm một vị trí quan trọng như là huyết mạch của nền

kinh tế với vai trò cung cấp các sản phẩm dịch vụ chủ yếu trong quá trình hoạt động

uế

của các doanh nghiệp. Trong những năm gần đây nền kinh tế nói chung và đối với
hệ thống Ngân hàng nói riêng đối mặt với 3 nhiệm vụ hết sức nặng nề đó là cơ cấu

tế
H

lại các doanh nghiệp, hoạt động đầu tư và cơ cấu lại hệ thống ngân hàng. Cơ cấu lại

hệ thống ngân hàng là một công việc hết sức khó khăn, phức tạp – đây không chỉ là
nhiệm vụ của toàn ngành ngân hàng mà trong đó còn là nhiệm vụ của các doanh
nghiệp và toàn xã hội. Để cơ cấu lại hệ thống ngân hàng đạt kết quả, công việc đầu

h

tiên phải giải quyết tốt và phải giải quyết trước là vấn đề nợ xấu ở các TCTD và

in

NHTM.Tỷ lệ nợ xấu cao như hiện nay là hệ quả tất yếu của nhiều năm chất lượng
tín dụng yếu kém ở các NHTM mà một trong những nguyên nhân chính là quản trị

cK

rủi ro tín dụng của NHTM yếu kém. Do vậy, chúng ta cần quan tâm đến xử lý nợ
xấu và đồng thời thực hiện các giải pháp để hạn chế rủi ro tín dụng.
Rủi ro tín dụng là một trong những rủi ro lâu đời nhất trong thị trường tài

họ

chính, cũng là loại rủi ro lớn nhất, thường xuyên xảy ra và gây hậu quả năng nề nhất
đối với hệ thống ngân hàng thương mại. Rủi ro tín dụng cũng là loại rủi ro phức tạp

ại

và khó quản lý, phòng tránh nhất, đòi hỏi các ngân hàng phải có những giải pháp

hiệu quả mới có thể kiểm soát, ngăn ngừa và giảm thiểu tối đa thiệt hại có thể xảy

Đ

ra. Một trong những công cụ chínhđể quản trị rủi ro tín dụng là xếp hạng tín dụng.
Hiện nay, thực tế đã có rất nhiều mô hình về xếp hạng tín dụng khách hàng. Các mô

ờn
g

hình từ đơn giản đến phức tạp, có mô hình nặng về các chỉ tiêu định tính, có mô
hình nặng về các chỉ tiêu định lượng và mỗi một mô hình đều có những ưu thế và
những hạn chế nhất định. Mô hình chấm điểm tín dụng là một mô hình khá phổ

Tr
ư

biến đang được thực hiện tại các NHTM Việt Nam, bởi vì mô hình này có nhiều ưu
điểm và phù hợp với các NHTM trong điều kiện Việt Nam hiện nay như tận dụng
được kinh nghiệm và kiến thức chuyên sâu của các cán bộ tín dụng, các chuyên gia
tài chính để phân tích các chỉ tiêu tài chính. Việc phân tích dựa trên công nghệ đơn
giản, hệ thống lưu trữ thông tin ổn định, sử dụng hồ sơ có sẵn và không mang tính
lượng hóa. Song hạn chế của mô hình này phụ thuộc vào khả năng dự báo cũng như

1


trình độ phân tích, đánh giá của CBTD. Đặc biệt mô hình này chịu chi phí cao do
tốn nhiều thời gian để đánh giá và đòi hỏi CBTD phải có tính chuyên nghiệp, thâm
niên, kỹ năng phân tích tốt. Để khắc phục những hạn chế của mô hình chấm điểm

và nâng cao tính khách quan lượng hóa, hiện nay một số ngân hàng tiếp cận qua
phương pháp định lượng. Mô hình điểm số Z do Altman khởi tạo, mô hình này

uế

dùng để do xác suất vỡ nợ của khách hàng thông qua đặc điểm cơ bản của KH. Tuy

tế
H

nhiên mô hình này chỉ có độ chính xác cao tại thị trường Mỹ, tại Việt Nam giá trị
ước lượng vẫn có độ chính xác chưa cao.

Trong bối cảnh các nghiên cứu trong nước và nước ngoài vẫn luôn sử dụng
mô hình logistic để xếp hạng tín dụng doanh nghiệp cho thấy không phải ngẫu

h

nhiên mà các nghiên cứu lại sử dụng mô hình logistic như vậy mà do những ưu

in

điểm lớn mà mô hình đem lại cho kết quả nghiên cứu. Mô hình logistic cho phép
ngân hàng có thể tính được xác suất khách hàng gặp rủi ro tín dụng từ đó đưa ra

cK

mức lãi suất cho vay phù hợp, do đây là mô hình toán học nên độ chính xác cao và
không phụ thuộc vào đánh giá chủ quan của CBTD.

họ

Vì vậy, nhận thấy tính cần thiết và hữu ích trong việc nghiên cứu vấn đề này,
tôi quyết định lựa chọn đề tài: “ Ứng dụng mô hình Binary Logistic trong xếp
hạng tín dụng khách hành doanh nghiệp vay vốn tại Ngân Hàng Thương Mại

ại

Cổ Phần Công Thương Việt Nam, Chi nhánh Thừa Thiên Huế.”.

Đ

2. Mục tiêu nghiên cứu

ờn
g

2.1 Mục tiêu chung
Vận dụng mô hình Binary logistic để phân tích và ước lượng sự tác động của

các biến chỉ số tài chính và biến chỉ số phi tài chính đến biến phụ thuộc rủi ro tín

Tr
ư

dụng tại ngân hàng Vietinbank chi nhánh Huế, từ đó tính ra xác suất DN gặp rủi ro
tín dụng và xếp hạng tín dụng cho DN vay vốn tại NH. Góp phần giúp ngân hàng
đưa ra mức lãi suất cho vay phù hợp đối với từng DN.

-

2.2 Mục tiêu cụ thể
Làm rõ cơ sở lý khoa học về rủi ro tín dụng và hoạt động xếp hạng tín dụng
của Ngân hàng thương mại.

2


-

Lựa chọn những chỉ số tài chính của DN thích hợp đề đưa vào mô hình hồi
quy, nhằm đưa ra kết quả dự báo chính xác về tình hình rủi ro tín dụng của
DN.

-

Ước lượng tác động của các biến chỉ tiêu tài chính đến biến rủi ro tín dụng,
tính ra xác suất rủi ro tín dung của DN, từ đó xếp hạng tín dụng doanh

uế

nghiệp dựa trên mô hình Binary Logistic.

So sánh kết quả mô hình với kết quả chấm điểm của ngân hàng Vietinbank.

-

Đưa ra các quyết định trên cơ sở phân tích nhận được.

tế

H

-

3. Đối tượng và phạm vi nghiên cứu
3.1 Đối tượng nghiên cứu

in

h

Đối tượng nghiên cứu : Phương pháp xếp hạng tín dụng sử dụng mô hình hồi

3.2Phạm vi nghiên cứu
3.2.1 Không gian

cK

quy Binary Logistic.

Phố Huế.

họ

Ngân hàng thương mại cổ phần Công Thương Việt Nam chi nhánh Thành

Đề tài tập trung đánh giá xếp hạng tín dụng doanh nghiệp giai đoạn 2012-

Đ

-

ại

3.2.2 Thời gian

2014.

Thời gian tổng hợp và xử lý số liệu: tháng 03 năm 2015 đến tháng 04 năm

ờn
g

-

2015.

4. Phương pháp nghiên cứu

Tr
ư

 Phương pháp thu thập số liệu: Số liệu cho bài nghiên cứu được thu thập từ
bảng báo cáo tài chính của DN giai đoạn 2012-2014 được phòng tín dụng
khách hàng doanh nghiệp của NHTM Vietinbank cung cấp.

 Phương pháp xử lí số liệu: Các dữ liệu sau khi thu thập sẽ được chọn lọc, xử
lý và phân tích với sự hỗ trợ của phần mềm SPSS và Eviews 8.1 để xử lý kết
quả và ước lượng mô hình hồi quy binary logistic.

3


5. Kết cấu đề tài
Ngoài phần phụ lục, danh mục bảng biểu, bố cục chính của đề tài như sau:
Phần I: Mở đầu

uế

Phần II: Nội dung và kết quả nghiên cứu
Chương 1: Tổng quan về rủi ro trong hoạt động kinh doanh và nghiệp vụ xếp hạn

tế
H

tín dụng trong ngân hàng.

Chương 2: Thực trạng xếp hạng tín dụng khách hàng doanh nghiệp tại ngân hàng
Vietinbank, chi nhánh Huế.

Chương 3: Ứng dụng mô hình Binary Logistic trong xếp hạng tín dụng khách hàng

in

h

doanh nghiệp tại ngân hàng Vietinbank

Tr
ư

ờn
g

Đ

ại

họ

cK

Phần III: Kết luận

4


PHẦN 2: NỘI DUNG VÀ KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN VỀ RỦI RO TRONG HOẠT ĐỘNG KINH
DOANH VÀ NGHIỆP VỤ XẾP HẠNG TÍN DỤNG TRONG NGÂN
HÀNG
Rủi ro tín dụng của ngân hàng

uế

1.1.

tế
H

1.1.1. Khái niệm rủi ro tín dụng

Theo quyết định số 493/2005/QĐ-NHNN ngày 22/4/2005 của Ngân hàng Nhà
Nước Việt Nam thì “ Rủi ro tín dụng trong hoạt động ngân hàng của tổ chức tín
dụng là khả năng xảy ra tổn thất trong hoạt động ngân hàng của các tổ chức tín

in

h

dụng do khách hàng không thực hiện hoặc không có khả năng thực hiện nghĩa vụ
của mình theo cam kết”.

cK

Tóm lại, rủi ro tín dụng được hiểu là khả năng xảy ra tổn thất do khách hàng
không hoàn trả hoặc hoàn trả không đầy đủ số tiền gốc và lãi phải trả.

1.1.2.1.

họ

1.1.2. Nguyên nhân xảy ra rủi ro tín dụng
Nguyên nhân khách quan

ại

Sự thay đổi chính sách của chính phủ: Việt Nam đang thực hiện quá trình
chuyển đổi cơ cấu kinh tế sang kinh tế thị trường, do đó phải tuân thủ và chấp nhận

Đ

sự biến động theo quy luật của nền kinh tế. Mỗi khi nền kinh tế có những biến động

ờn
g

trồi hay sụt thì ngay lập tức chính phủ phải đưa ra các chính sách kinh tế mới phù
hợp với điều kiện hiện tại nhằm hạn chế ảnh hưởng xấu tới nền kinh tế đất nước.
Môi trường tự nhiên: Thiên tai là yếu tố khó dự đoán, nó thường xảy ra bất

Tr
ư

ngờ với thiệt hại lớn nằm ngoài tầm kiểm soát của con người, khi xảy ra khách hàng
và ngân hàng sẽ có nguy cơ tổn thất lớn, đồng nghĩa với việc ngân hàng sẽ phải chia
sẻ rủi ro với khách hàng của mình.

5


1.1.2.2.

Những nguyên nhân từ phía khách hàng

Do thông tin bất đối xứng: Việc cấp tín dụng tại các ngân hàng được dựa trên
uy tín của khách hàng, khi cho vay, các tổ chức tín dụng luôn kì vọng khách hàng sẽ
lựa chọn và thực hiện tốt phương án đầu tư để có đủ nguồn thu nhằm hoàn trả cả

uế

vốn lẫn lãi. Tuy nhiên, do thông tin bất đối xứng đã tạo ra rủi ro đạo đức. Rủi ro đạo
đức hay gặp phải nhất là khách hàng vay sử dụng vốn vay không đúng mục đích,

tế
H

dẫn đến rủi ro tín dụng không hoàn trả được nợ vay. Rủi ro đạo đức giảm bớt xác
suất hoàn trả vốn nên ngân hàng có thể không cho vay mặc dù ngay cả khi ngân

hàng chắc chắn rằng sẽ thu được cả gốc và lãi nếu khách hàng vay sử dụng vốn vay

h

đúng.

in

Môi trường kinh tế xã hội: Môi trường kinh tế xã hội trong nước biến động gây
ảnh hưởng tới các lĩnh vực, ngành nghề trong nền kinh tế. Sự thay đổi các mối quan

cK

hệ quốc tế, các quan hệ ngoại giao của chính phủ cũng là nguyên nhân gây rủi ro
lớn cho kinh doanh tín dụng của ngân hàng. Bên cạnh đó, hoạt động kinh doanh tín

họ

dụng phụ thuộc rất nhiều vào thói quen của người dân. Những yếu tố đó nhiều khi
hạn chế việc mở rộng hoạt động kinh doanh của ngân hàng.

ại

Các dự báo cho tương lai không thể hoàn toàn chính xác: Các cán bộ tín dụng
ngân hàng thường phân tích khách hàng trong tương lai dựa theo các điều kiện, số

Đ

liệu ở hiện tại và trong quá khứ. Việc dự báo cho tương lai không thể chính xác

ờn
g

tuyệt đối, dẫn đến những khả năng có thể xảy ra rủi ro tín dụng trong tương lai.
1.1.2.3.

Những nguyên nhân từ phía ngân hàng

Thông tin của ngân hàng không đầy đủ và chính xác dẫn đến việc xác định sai

Tr
ư

hiệu quả của phương án xin vay, hoặc xác định thời hạn cho vay và trả nợ không
phù hợp với phương án kinh doanh của khách hàng.
Sự nơi lỏng trong quá trình giám sát trong và sau khi cho vay nên không phát

hiện kịp thời hiện tượng sử dụng vốn sai mục đích. Quá tin tưởng vào tài sản thế
chấp, bảo lãnh, bảo hiểm, coi đó là vật đảm bảo chắc chắn cho sự thu hồi cả gốc và
lãi tiền vay.

6


Chạy theo số lượng (hoặc theo kế hoạch) mà sao lãng việc coi trọng chất lượng
khoản vay, quá lạc quan và tin tưởng vào sự thành công của phương án kinh doanh
của khách hàng.
Thiếu một bộ phận chuyên trách theo dõi, quản lý rủi ro, quản lý hạn mức

-

tế
H

1.1.3. Hậu quả mà rủi ro tín dụng đối với ngân hàng thương mại

uế

tín dụng tối đa cho từng khách hàng thuộc từng ngành nghề, sản phẩm.

Rủi ro làm giảm uy tín của ngân hàng

Rủi ro làm giảm uy tín của ngân hàng một khi ngân hàng có mức độ rủi ro của
các tài sản có là cao thì ngân hàng đó thường đứng trước nguy cơ mất uy tín của

h

mình trên thị trường. Thông tin về việc một ngân hàng có mức độ rủi ro cao thường

in

được báo chí nêu lên và lan truyền trong dân chúng, điều này sẽ khiến cho việc huy

-

cK

động vốn của ngân hàng gặp rất nhiều khó khăn.

Rủi ro làm ảnh hưởng tới khả năng thanh toán của ngân hàng

họ

Hoạt động chủ yếu của ngân hàng là tín dụng, nếu các khoản tín dụng gặp rủi ro
thì việc thu hồi nợ vay sẽ gặp nhiều khó khăn, trong khi đó các khoản tiền gửi vẫn
phải thanh toán đúng hạn. Trong lúc không huy động được vốn do mất uy tín, người

Rủi ro làm giảm lợi nhuận của ngân hàng

ờn
g

-

Đ

toán.

ại

rút tiền ngày càng tăng lên và kết quả là ngân hàng gặp khó khăn trong khâu thanh

Rủi ro tín dụng làm cho doanh thu thấp dẫn đến lợi nhuận thấp. Trong trường

hợp không lỗ thì do rủi ro tín dụng cao dẫn đến việc phải tăng trích lập dự phòng rủi

Tr
ư

ro, khiến cho lợi nhuận còn lại càng thấp, thậm chí là trích dự phòng hết cả phần lợi
nhuận trước thuế, khiến cho phần lợi nhuận sau thuế giảm hay thậm chí là thua lỗ.
-

Rủi ro có thể làm phá sản ngân hàng

Nếu rủi ro xảy ra ở mức độ ngân hàng không có khả năng ứng phó thì sẽ gây ra

phản ứng dây chuyền trong dân chúng, người gửi tiền sẽ đổ xô đến ngân hàng rút
tiền gửi và ngân hàng không còn khả năng thanh toán sẽ dẫn đến phá sản.

7


1.2.

Tổng quan xếp hạng tín dụng

1.2.1. Khái niệm xếp hạng tín dụng
Xếp hạng tín dụng (XHTD) là thuật ngữ bắt nguồn từ tiếng Anh Credit Rating.
Trong đó, Credit có nghĩa là tín dụng, tín dụng còn Rating chính là sự đánh giá, xếp

uế

hạng. XHTD do John Moody đưa ra vào năm 1909 trong cuốn “ cẩm nang chứng

tế
H

khoán” khi tiến hành nghiên cứu, phân tích và công bố bảng xếp hạng cho 1500 loại
trái phiếu của 250 công ty theo một hệ thống ký hiệu bằng chữ cái A, B, C được xếp
lần lượt là AAA đến C (hiện nay những ký hiệu này đã trở thành chuẩn mực quốc
tế. Chúng ta có thể điểm qua một số định nghĩa về xếp hạng tín dụng như sau:

h

Trong khái niệm của Moody’s thì “XHTD là đánh giá vị thế hiện tại và dự

in

báo về triển vọng tương lai của doanh nghiệp trên cơ sở tổng hợp các chỉ tiêu tài

cK

chính và phi tài chính một cách có hiệu quả”.

Theo Bohn, John A viết 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

họ

có thể thanh toán đúng hạn cả gốc và lãi đối với một loại chứng khoán trong suốt
thời gian tồn tại của nó”.

ại

Theo định nghĩa của công ty Merrill Lynch thì “Xếp hạng tín dụng là đánh giá

Đ

hiện thời của công ty xếp hạng tín dụng về chất lượng tín dụng của một nhà phát
hành chứng khoán nợ, về một khoản nợ nhất định. Nói khác đi, đó là cách đánh giá

ờn
g

hiện thời về chất lượng tín dụng đang được xem xét trong hoàn cảnh hướng về
tương lai, phản ánh sự sẵn sàng và khả năng nhà phát hành có thể thanh toán gốc

Tr
ư

và lãi đúng hạn”.
Theo tự điển thị trường chứng khoán thì “Xếp hạng tín dụng là cách ước tính

chính thức tín dụng từ trước đến nay của cá nhân hay công ty về khả năng chi trả
bao gồm tất cả các số liệu kiểm tra, phân tích, hồ sơ lưu trữ về khả năng trách dụng
tín dụng của cá nhân và công ty kinh doanh”.

8

Đứng trên góc độ của ngân hàng thương mại thì “ XHTD là việc đưa ra nhận
định về mức độ tín nhiệm đối với trách nhiệm tài chính; hoặc đánh giá mức độ rủi
ro tín dụng phụ thuộc vào các yếu tố bao gồm năng lực đáp ứng các cam kết tài
chính, khả năng dễ bị vỡ nợ khi điều kiện kinh doanh thay đổi, ý thức, thiện chí trả

uế

nợ của người đi vay”.

tế
H

1.2.2. Phân loại và đối tượng xếp hạng tín dụng

XHTD cá nhân: áp dụng đối với các khách hàng cá nhân tham gia vào hoạt
động tín dụng của các NHTM. Việc XHTD cá nhân được thực hiện dựa trên lịch sử

khoản thanh toán chậm hoặc nợ quá hạn…

h

vay – trả nợ, số lượng và loại tài sản đảm bảo mà cá nhân đó đang sở hữu, những

in

XHTD doanh nghiệp:XHTD doanh nghiệp về cơ bản dựa trên các chỉ tiêu tài

cK

chính và phi tài chính của doanh nghiệp để đánh giá.

XHTD quốc gia: đánh giá mức độ tin cậy của một quốc gia để có thể so sánh
môi trường đầu tư giữa các quốc gia. Việc XHTD các quốc gia dựa trên các chỉ số

họ

phát triển chung như: chỉ số phát triển các ngành, chỉ số an toàn vốn đầu tư, tốc độ
tăng trưởng kinh tế của quốc gia, mức độ ổn định chính trị, …

ại

XHTD các công cụ đầu tư như: trái phiếu công ty, trái phiếu chính phủ và các

Đ

loại trái phiếu, kì phiếu ngân hàng, cổ phiếu ưu đãi, cổ phiếu thường,… Việc XHTD
các công cụ được thực hiện dựa trên một số chỉ tiêu như: khả năng thanh khoản, kì

ờn
g

hạn, lãi suất, mệnh giá, các rủi ro có thể gặp phải. Ở nước ta hiện nay mới chỉ tập
trung xếp hạng các doanh nghiệp và cá nhân. Xếp hạng quốc gia và các công cụ đầu
tư thì chúng ta chưa thực hiện mà chỉ có những tổ chức xếp hạng lớn như Moody’s,

Tr
ư

S&P hay Fitch, … xếp hạng.

9


1.2.3. Tầm quan trọng của xếp hạng tín dụng
Đối với nhà đầu tư: giúp nhà đầu tư có thêm công cụ đánh giá rủi ro tín dụng,
giảm thiểu chi phí thu thập, phân tích, giám sát khả năng trả nợ của các tổ chức phát
hành trái phiếu, công cụ nợ.

uế

Đối với ngân hàng: là cơ sở để quản trị rủi ro tín dụng nhằm hạn chế và giới

tế
H

hạn rủi ro ở mức mục tiêu, hỗ trợ ngân hàng trong việc phân loại nợ và trích lập dự
phòng rủi ro, tiến tới mục đích tối đa hóa lợi nhuận và bảo vệ sự ổn định của hệ
thống ngân hàng.

Đối với doanh nghiệp: giúp các công ty mở rộng thị trường vốn, giảm bớt sự

h

phụ thuộc vào các khoản vay ngân hàng, giúp duy trì sự ổn định nguồn tài trợ cho

in

công ty, các công ty được xếp hạng cao có thể duy trì được thị trường vốn hầu như

cK

trong mọi hoàn cảnh. Xếp hạng tín dụng càng cao thì chi phí vay càng giảm. Xếp
hạng tín dụng giúp cho nguồn tài trợ linh hoạt hơn.
Đối với chính phủ và thị trường tài chính: Xếp hạng tín dụng giúp thị trường tài

họ

chính minh bạch hơn, nâng cao hiệu quả của nền kinh tế và tăng cường khả năng
giám sát thị trường của chính phủ.

Nguyên tắc xếp hạng tín dụng

Đ

1.2.4.1.

ại

1.2.4. Nguyên tắc xếp hạng tín dụng và quy trình xếp hạng tín dụng

ờn
g

Nguyên tắc chủ yếu của XHTD bao gồm phân tích tín dụng trên cơ sở ý thức
và thiện chí trả nợ của người đi vay và từng khoản vay; đánh giá rủi ro dài hạn dựa
trên ảnh hưởng của chu kỳ kinh doanh và xu hướng khả năng trả nợ trong tương lai;

Tr
ư

đánh giá rủi ro toàn diện và thống nhất dựa vào hệ thống ký hiệu xếp hạng.
Trong phân tích XHTD cần thiết sử dụng phân tích định tính để bổ sung cho

những phân tích định lượng. Các dữ liệu định lượng là những quan sát được đo
lường bằng số, các quan sát không thể đo lường bằng số được xếp vào dữ liệu định
tính. Các chỉ tiêu phân tích có thể thay đổi phù hợp với sự thay đổi của trình độ
công nghệ và yêu cầu quản trị rủi ro.

10


Việc thu thập số liệu để đưa vào mô hình XHTD cần được thực hiện một
cách khách quan, linh động. Sử dụng cùng lúc nhiều nguồn thông tin để có được cái
nhìn toàn diện về tình hình tài chính của khách hàng vay.
1.2.5. Các nhân tố ảnh hưởng đến xếp hạng tín dụng

uế

Trong quá trình xếp hạng tín dụng thì có một số nhân tố sẽ ảnh hưởng đến

tế
H

kết quả xếp hạng như sau:
Chuẩn mực của dữ liệu phân tích

1.2.5.1.

Chuẩn mực của dữ liệu phân tích định lượng phải phù hợp với chuẩn mực

của mô hình XHTD mới đảm bảo phân tích định lượng được chính xác, bất kỳ một

in

h

sự khác biệt nào cũng có ảnh hưởng nhất định đến kết quả XHTD.

cK

Tính chính xác, trung thực của dữ liệu

1.2.5.2.

Kết quả XHTD phụ thuộc trực tiếp vào số liệu dùng để phân tích, nếu số
liệu dùng để xếp hạng không chính xác sẽ khiến cho kết quả xếp hạng bị sai lệch

1.2.5.3.

họ

hoàn toàn.

Cơ sở dữ liệu phục vụ đánh giá XHTD

ại

Một hệ thống thông tin đầy đủ về khách hàng như: lịch sử hình thành và quá

Đ

trình phát triển, năng lực tài chính, mức độ tín nhiệm, đội ngũ điều hành… là cơ sở
hết sức quan trọng trong việc xếp hạng của các tổ chức tín dụng.
Năng lực và trình độ của người thực hiện XHTD

ờn
g

1.2.5.4.

Phân tích định tính là sự bổ sung cho phân tích định lượng. Trong khi phân

tích định lượng phụ thuộc vào số liệu thì năng lực và trình độ của người thực hiện

Tr
ư

XHTD lại có ý nghĩa quan trọng khi phân tích định tính.
1.2.6. Quy trình xếp hạng tín dụng
Thông tin

11


Chỉ tiêu tài
chính

Quy mô ngành

Tổng hợp điểm

Cấp trên duyệt

Phê duyệt kết quả
chấm điểm

tế
H

Nhân viên chấm

Chỉ tiêu phi tài
chính

uế

Xác định
ngành

Sơ đồ1.1: Sơ đồ xếp hạng tín dụng

Một số mô hình xếp hạng tín dụng tại các ngân hàng

in

1.3.1. Một số mô hình áp dụng trên thế giới

h

1.3.

cK

Các công ty xếp hạng tín nhiệm của Mỹ được hình thành từ rất sớm so với thế
giới bao gồm: những tổ chức chuyên về xếp hạng tín nhiệm các công cụ nợ của
doanh nghiệp và xếp hạng tín nhiệm quốc gia hoạt động trên thị trường tài chính

1.3.1.1.

họ

quốc tế như Moody’s và S&P và Mô hình Altman Z-score.
Hệ thống xếp hạng tín nhiệm của Moody’s và S&P

ại

Moody’s Investor Service (Moody’s) và Standard & Poor’s (S&P) là

Đ

tổ chức tín nhiệm có uy tín và lâu đời tại Mỹvà cũng là những tổ chức tiên phong
trong lĩnh vực xếp hạng tín nhiệm trên thế giới, sau đó có thêm Fitch Investors

ờn
g

Service. Phương pháp xếp hạng của S&P bao gồm cả phân tích định tính và định
lượng. Trong quy trình xếp hạng, S&P không phân loại theo tính chất của dữ liệu

Tr

ư

mà phân loại theo rủi ro là rủi ro kinh doanh và rủi ro tài chính.
- Rủi ro kinh doanh bao gồm rủi ro ngành, khả năng cạnh tranh/ vị thế doanh

nghiệp trong ngành/ lợi thế kinh tế, khả năng sinh lợi trong sự so sánh với các
doanh nghiệp khác trong nhóm tương đồng. S&P nhấn mạnh nhân tố chính trong rủi
ro kinh doanh là khả năng cạnh tranh của doanh nghiệp.

12


- Rủi ro tài chính gồm phân tích chính sách tài chính, chính sách và thông tin kế
toán, khả năng đáp ứng của dòng tiền, cấu trúc vốn, khả năng thanh toán ngắn hạn.
Để đánh giá khả năng trả nợ, S&P đưa ra một số tỷ số chính để phân tích( xem phụ
lục 17)
Mô hình điểm số tín dụng doanh nghiệp của Edward I.Altman

uế

1.3.1.2.

tế
H

Mô hình Altman Z-score được công bố năm 1968 bởi Edward Altman, đại

học New York. Mô hình được sử dụng để tính toán và dự báo khả năng vỡ nợ của
doanh nghiệp trong vòng 02 năm. Mô hình Z-score là một trong những mô hình tính
toán khả năng vỡ nợ tài chính của doanh nghiệp với lợi thế dễ tính toán do sử dụng

h

các dữ liệu từ báo cáo tài chính để tính toán. Z-score sử dụng mô hình tuyến tính

in

bậc nhất giữa các chỉ tiêu tài chính được lượng hóa bằng các hệ số.Mô hình sử dụng
phương pháp hồi quy dựa trên cơ sở dữ liệu trong quá khứ và từ đó đưa ra dự báo

cK

cho tương lai.

Các biến thiên của mô hình Altman Z – score:

họ

+ Chỉ số Z được xây dựng bởi Edward I. Altman (1968), Đại Học New York, dựa
vào việc nghiên cứu khá công phu trên số lượng lớn các công ty khác nhau tại Mỹ.

ại

Chỉ số Z là công cụ được cả hai giới học thuật và thực hành, công nhận và sử dụng

Đ

rộng rãi nhất trên thế giới. Mặc dù chỉ số Z được phát minh tại Mỹ, nhưng hầu hết
các nuớc vẫn có thể sử dụng với độ tin cậy khá cao như Mexico, Indian... Chỉ số

ờn
g

này dựa trên phương pháp thống kê với công cụ phân tích biệt số đa yếu tố (MDA).

Tr
ư

+ Chỉ số Z bao gồm 5 tỷ số X1, X2, X3, X4, X5:
𝑋1 =

𝑉ố𝑛 𝑙𝑢â𝑛 𝑐ℎ𝑢𝑦ể𝑛
𝑇ổ𝑛𝑔 𝑡à𝑖 𝑠ả𝑛

Trong đó:
* Vốn luân chuyển = tài sản ngắn hạn - nợ ngắn hạn

* Những khoản thua lỗ trong hoạt động kinh doanh sẽ làm giảm tỷ số X1

13


𝑋2 =

𝐿ợ𝑖 𝑛ℎ𝑢ậ𝑛 𝑔𝑖ữ 𝑙ạ𝑖
𝑡ổ𝑛𝑔 𝑡à𝑖 𝑠ả𝑛

* Tỷ số này đo lường lợi nhuận giữ lại tích lũy qua thời gian.
Sự trưởng thành của công ty cũng được đánh giá qua tỷ số này. Các công ty mới

uế

thành lập thường có tỷ số này thấp vì chưa có thời gian để tích lũy lợi nhuận. Theo
động trong 5 năm.
𝑋3 =

𝐸𝐵𝐼𝑇
𝑇ổ𝑛𝑔 𝑡à𝑖 𝑠ả𝑛

tế
H

một nghiên cứu của Dun& Bradstreet (1993), khoảng 50% công ty phá sản chỉ hoạt

h

* Sự tồn tạị và khả năng trả nợ của công ty sau cùng đều dựa trên khả năng tạo ra

in

lợi nhuận từ các tài sản của nó. Vì vậy, tỷ số này , theo Altman thể hiện tốt hơn các

𝐺𝑖á 𝑡𝑟ị 𝑡ℎị 𝑡𝑟ườ𝑛𝑔 𝑐ủ𝑎 𝑣ố𝑛 𝑐ổ 𝑝ℎầ𝑛
𝐺𝑖á 𝑡𝑟ị 𝑠ổ 𝑠á𝑐ℎ 𝑐ủ𝑎 𝑛ợ

họ

𝑋4 =

cK

thước đo tỷ suất sinh lợi.

* Nợ = nợ ngắn hạn + nợ dài hạn

ại

* Vốn cổ phần= cổ phần thường+ cổ phần ưu đãi
* Tỷ số này cho biết giá trị tài sản của công ty sụt giảm bao nhiêu lần trước khi

Đ

công ty lâm vào tình trạng mất khả năng thanh toán.

ờn
g

* Đối với công ty chưa cổ phần hóa thì giá trị thị trường được thay bằng giá trị sổ
sách của vốn cổ phần.

Tr
ư

𝑋5 =

𝐷𝑜𝑎𝑛ℎ 𝑡ℎ𝑢
𝑇ổ𝑛𝑔 𝑡à𝑖 𝑠ả𝑛

* Đo lường khả năng quản trị của công ty để tạo ra doanh thu trước sức ép cạnh
tranh của các đối thủ khác.

Từ một chỉ số Z ban đầu, Altman phát triển thêm Z' và Z" để có thể áp dụng theo
từng loại hình của doanh nghiệp:

14


- Đối với doanh nghiệp đã cổ phần hoá, ngành sản suất:
Z = 1.2X1 + 1.4X2 + 3.3X3 + 0.64X4 + 0.999X5
- Đối với doanh nghiệp chưa cổ phần hoá, ngành sản suất:

uế

Z' = 0.717X1 + 0.847X2 + 3.107X3 + 0.42X4 + 0.998X5
- Đối với các doanh nghiệp phi sản xuất:

tế
H

Z" = 6.56X1 + 3.26X2 + 6.72X3 + 1.05X4

Chỉ số Z (hoặc Z’ và Z’’) càng cao, thì người vay có xác suất vỡ nợ càng thấp.Để
tăng được chỉ số này đòi hỏi phải nâng cao năng lực quản trị, rà soát để giảm những

h

tài sản không hoạt động, tiết kiệm chi phí hợp lý, xây dựng thương hiệu. Đó chính

in

là sự kết hợp gián tiếp của nhiều yếu tố tài chính và phi tài chính trong mô hình mới

1.3.1.3.

cK

tạo được chỉ số an toàn1
Phương pháp chuyên gia

Sử dụng mô hình hồi quy logistic với các nhân tố cứng - chỉ tiêu tài chính, nhân tố

họ

mềm-chỉ tiêu phi tài chính góp phần cải thiện đáng kể khả năng dự báo mức tín
nhiệm của khách hàng vay.Phần lớn các ngân hàng sử dụng mô hình chấm điểm các

ại

nhóm chỉ tiêu tài chính và phi tài chính của từng khách hàng trên cơ sở bộ giá trị

Đ

chuẩn đối với mỗi loại khách hàng hay ngành kinh tế khác nhau. Do tính chất khác
nhau giữa các khách hàng, để chấm điểm tín dụng được chính xác, khoa học các

ờn
g

ngân hàng chia khách hàng có quan hệ tín dụng thành ba nhóm: định chế tài chính,
tổ chức kinh tế, hộ gia đình và cá nhân.
Ví dụ: Fitch xếp hạng doanh nghiệp dựa trên phân tích định tính và phân tích định

Tr
ư

lượng.Phương pháp phân tích của Fitch bao gồm phân tích dữ liệu tài chính và hoạt
động kinh doanhcủa doanh nghiệp trong khoảng thời gian ít nhất là 5 năm.Phân tích
định tính gồm có phân tíchrủi ro ngành, môi trường kinh doanh, vị thế của doanh
nghiệp trong ngành, năng lực của banquản trị, phân tích kế toán. Trong phân tích
1

Nguồn: />
15


định lượng, Fitch nhấn mạnh đến thước đo dòng tiềncủa thu nhập, các khoản đảm
bảo và đòn bẩy. Dòng tiền từ hoạt động kinh doanh cung cấp chodoanh nghiệp sự
đảm bảo rủi ro tín dụng nhiều hơn là từ nguồn tài trợ bên ngoài.Và Fitch quantâm
tới phân tích xu hướng của một nhóm các tỷ số hơn việc phân tích bất kỳ một tỷ số

Mạng nơ ron thần kinh

tế
H

1.3.1.4.

uế

riêng lẻnào.

Là một kỹ thuật phân tích khác để xây dựng mô hình dự báo. Mạng nơ ron thần
kinh có thể bắt chước và nhận thức được các trạng thái thực đối với dữ liệu đầu vào
không đầy đủ hoặc dữ liệu với một số lượng biến rất lớn. Kỹ thuật này đặc biệt phù

h

hợp với mô hình dự báo mà không có công thức toán học nào được biết để miêu tả

in

mối quan hệ giữa các biến đầu vào và đầu ra.Hơn nữa nó hữu dụng khi mục tiêu dự
báo là quan trọng hơn giải thích. Kỹ thuật này đòi hỏi dữ liệu đầu vào lớn, các

cK

phương pháp này cũng rất phức tạp và chưa phổ biến ở nước ta. Nhìn chung, các tổ
chức xếp hạng tín nhiệm hàng đầu trên thế giới gồm Fitch, S&P, Moody's sử dụng

họ

chủ yếu phương pháp chuyên gia, đánh giá một cách toàn diện về nền kinh tế,
ngành và công ty. Tuy nhiên, dù sử dụng phương pháp mô hình toán học hay
phương pháp chuyên gia, mỗi hệ thống xếp hạng tín dụng đều có một số khuyết

ại

điểm nhất định. Nếu như phương pháp định lượng cần sự hỗ trợ của các nhân tố

Đ

mềm thì phương pháp chuyên gia, tự thân đã chứa đựng rủi ro do yếu tố chủ quan
trong xếp hạng, kỹ thuật mạng nơ-ron tuy khắc phục được khuyết điểm của hai mô

ờn
g

hình trên song đòi hỏi dữ liệu đầu vào lớn và việc xây dựng rất phức tạp. Phương
pháp xây dựng mô hình xếp hạng tín nhiệm hay rủi ro tín dụng dựa trên hàm
Logistic là phương pháp phù hợp đối với các ngân hàng thương mại Việt Nam vì

Tr
ư

yêu cầu mẫu không quá cao, ít ràng buộc về mặt giả thiết, hiện đang được sử dụng
rộng rãi trên thế giới. Do vậy, các mục tiếp theo sẽ đề cập đến các yếu tố cần thiết
để xây dựng một hệ thống XHTDNB dựa trên phương pháp chuyên gia.

16


1.3.2. Một số mô hình xếp hạng tín dụng tại Việt Nam
1.3.2.1.

Hệ thống xếp hạng tín nhiệm của CIC

Trung tâm thông tin tín dụng của NHNN (CIC) thực hiện xếp hạng tín nhiệm
doanh nghiệp theo hướng dẫn của NHNN Việt Nam nhằm tiến tới tiêu chuẩn hóa

uế

đánh giá các chỉ tiêu tài chính có thểáp dụng cho các NHTM trong nước. CIC hiện

tế
H

đang sửdụng các chỉ tiêu tài chính đểchấm điểm theo hướng dẫn tại quyết định
57/2002/QĐ-NHNN ngày 24/01/2002 của NHNN bao gồm: tính thanh khoản, cân
nợ, thu nhập, tình hình hoạt động qua các năm tài chính liên tục.

Các doanh nghiệp niêm yết được xếp hạng cũng được phân theo quy mô, nguồn vốn

h

kinh tế, số lao động, doanh thu thuần, chỉtiêu nộp ngân sách nhà nước. Ngoài ra, kết

in

quả khảo sát tổng hợp các yếu tố: bảng cân đối kếtoán, kết quảkinh doanh, tình hình

cK

dư nợngân hàng, các thông tin phi tài chính… cũng được coi là yếu tố quan trọng
đểđánh giá chất lượng tín dụng của doanh nghiệp. Kết quả đánh giá này chủ yếu
được CIC đem cung cấp cho các tổ chức tín dụng làm cơ sở phục vụ việc cấp vốn

họ

của các tổchức này. Căn cứvào độ tin cậy tín dụng của các DN được khảo sát, cũng
có thể xem đây là một gợi ý, kênh tham khảo nhỏ về chất lượng DN để nhà đầu tư

ại

tự đưa ra quyết định rót vốn đúng đắn. Tuy nhiên, mô hình này rõ ràng có nhiều

cao.

Tổng quan các nghiên cứu trước đây

ờn
g

1.4.

Đ

hạn chế dokhông đánh giá cao các chỉ tiêu phi tài chính dẫn tới độ chính xác không

1.4.1. Thực tiễn nghiên cứu ở nước ngoài
Trước đây, để đánh giá mức độ tín nhiệm, các tổ chức tài chính thường sử

Tr
ư

dụng phương pháp “chuyên gia” trong hệ thống đánh giá rủi ro tín dụng của
các doanh nghiệp. Các chuyên gia đánh giá sử dụng thông tin về đặc điểm của
doanh nghiệp, danh tiếng, vốn, độ bất ổn của lợi suất và các tiêu chí liên quan
khác. Đồng thời, các tác giả đó phối hợp những biến định danh và các biến định tính
để đi đến việc đánh giá rủi ro tín dụng của khách hàng. Phần lớn sự đánh giá này
đều mang tính chủ quan của các chuyên gia. Từ kết quả đánh giá này, người ta sẽ

17


quyết định việc cấp hay không cấp các khoản tín dụng. Đã có rất nhiều những phân
tích chuyên sâu về phương pháp luận đã được công bố trên tạp chí Journal of
Banking &Finance2, như DA tiếp đó là phân tích bằng mô hình Logistic. Trong bài
viết của Altman trên tạp chí JBF tháng 6 năm 1997 đã phát triển mô hình phân biệt

uế

và được coi như cơ sở cho các mô hình tiếp cận theo phương pháp này. Phân tích
phân biệt tìm một hàm tuyến tính của các biến tài chính và thị trường để có thể

tế
H

phân biệt một cách tốt nhất giữa hai lớp doanh nghiệp vỡ nợ và không vỡ nợ.
Tương tự, phân tích logistic sử dụng các biến tài chính dự báo xác suất vỡ nợ của
người vay. Với giả thuyết khả năng vỡ nợ có phân phối Logistic, hàm mật độ xác

h

suất vỡ nợ được gọi là hàm logistic. Bởi vậy, giá trị của nó nằm trong khoảng (0, 1).

in

West (1985) đã sử dụng mô hình logistic kết hợp với sự phân tích nhân tố
để đo lường điều kiện tài chính của các tổ chức tài chính và đưa ra xác suất vỡ nợ

cK

của những ngân hàng. Đặc biệt, những nhân tố được sử dụng trong mô hình
Logistic tương tự như mô hình Camel dùng để xếp hạng các ngân hàng.

họ

Platt (1991) đã sử dụng mô hình Logistic trong kiểm định và lựa chọn các
biến tài chính và cho rằng, việc sử dụng các biến tài chính trong ngành tốt hơn sử

doanh nghiệp.

ại

dụng những biến tài chính của một doanh nghiệp đơn lẻ, trong dự báo phá sản của

Đ

Lawrence (1992) sử dụng mô hình Logistic dự báo xác suất vỡ nợ

ờn
g

của những người vay mua nhà có thế chấp.
Smith và Lawrence (1995) sử dụng mô hình Logistic trong lựa chọn biến tốt

nhất khi dự báo vỡ nợ của các quốc gia. Họ cho rằng, sử dụng dữ liệu trả nợ trong

Tr
ư

quá khứ là quan trọng nhất trong dự báo vỡ nợ.
Trong một số năm trởlại đây, đã có rất nhiều phương pháp khác nhau sử

dụng mô hình không có tham biến trong quá trình phát triển. Bao gồm mô hình cây
phân lớp, mạng nơron, logic mờ. Mặc dù một số kết quả nghiên cứu đã công bố
và cho kết quả rất tốt như: Galindo&Tamayo (2000) và Caiazza (2004), những họ
2

E.I. Altman, A. Saunders / Journal of Banking & Finance 21 (1998) 1721-1742

18


lại cho rằng vẫn chỉ sử dụng mô hình Logistic và Probit vì ước lượng các tham số
dễ dàng, có thể giải thích được, cũng như ước lượng rủi ro khi thay đổi kích thước
mẫu là thấp.
1.4.2. Thực tiễn nghiên cứu ở Việt Nam

-

tế
H

được nhiều thành công mang tính ứng dụng thực tiễn rất sâu sắc như:

uế

Tại việt nam có một số công trình nghiên cứu về mô hình logistic đã gặt hái

“ Phân tích rủi ro tín dụng Doanh Nghiệp bằng mô hình Logistic”- PGS.TS

Hoàng Tùng (2011) Tác giả đưa ra mô hình các nhân tố ảnh hưởng đến rủi ro
tín dụng của DN bao gồm: Nợ phải trả/Tổng TS, Nợphải trả/VCSH,

in

thu,Lợi nhuận/Tổng TS, Lợi nhuận/VCSH.

h

TSNH/TổngTS, Doanh thu/Tổng TS,vòng quay HTK, Lợi nhuận/Doanh
“ Ứng dụng phương pháp thông kê xây dựng mô hình định mức tín nhiệm

cK

-

KH tín dụng.”- TS Bùi Phúc Trung (2010).

“ Ứng dụng hàm Logistic xây dựng mô hình dự báo hạng mức tín nhiệm các

-

họ

doanh nghiệp Việt Nam”- Nghiên cứu của Lê Tất Thành, Đại học Kinh tế
Tp.HCM, luận văn thạc sỹ kinh tế (2009).
“ Xây dựng mô hình xếp hạng tín dụng doanh nghiệp trong mô hình thực

ại

-

hành ngân hàng”- Đỗ Văn Lộc và Lâm Thị Mỹ Dung (2011)Tác giả đưa ra

Đ

mô hình các nhân tố ảnh hưởng đến rủi ro tín dụng của DN bao gồm:Khả
năng thanh toán ngắn hạn, Khả năng thanh toán nhanh, Hiệu quả sử dụng tài

ờn
g

sản, Kỳ thu tiền bình quân.

Chứng tỏ mô hình này được lựa chọn rất nhiều để đưa vào công trình nghiên

Tr
ư

cứu khoa học của mình. Để dự báo rủi ro tín dụng DN, ngoài phương pháp truyền
thống, việc ứng dụng các mô hình kinh tế lượng như: Mô hình phân tích phân biệt
(MDA); Mô hình hồi quy; Mô hình Logistic và Probit; Mạng Neutral; Phương pháp
giải thuật di truyền (Genetic Algorithm); Sơ đồ cây phân loại (Classification Tree
Analysis).

19