Lựa chọn mô hình dự báo xác suất vỡ nợ của doanh nghiệp vừa và nhỏ tại các ngân hàng thương mại viêt nam dựa trên các chỉ số tài chính

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO

NGÂN HÀNG NHÀ NƯỚC VIỆT NAM

TRƯỜNG ĐẠI HỌC NGÂN HÀNG TP.HỒ CHÍ MINH

NGUYỄN LỆ ĐOAN TRANG

LỰA CHỌN MÔ HÌNH DỰ BÁO XÁC SUẤT VỠ NỢ
CỦA DOANH NGHIỆP VỪA VÀ NHỎ TẠI CÁC
NGÂN HÀNG THƯƠNG MẠI VIỆT NAM
DỰA TRÊN CÁC CHỈ SỐ TÀI CHÍNH

LUẬN VĂN THẠC SĨ KINH TẾ

TP. HỒ CHÍ MINH - NĂM 2019


BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO

NGÂN HÀNG NHÀ NƯỚC VIỆT NAM

TRƯỜNG ĐẠI HỌC NGÂN HÀNG TP.HỒ CHÍ MINH

NGUYỄN LỆ ĐOAN TRANG

LỰA CHỌN MÔ HÌNH DỰ BÁO XÁC SUẤT VỠ NỢ
CỦA DOANH NGHIỆP VỪA VÀ NHỎ TẠI CÁC
NGÂN HÀNG THƯƠNG MẠI VIỆT NAM
DỰA TRÊN CÁC CHỈ SỐ TÀI CHÍNH

LUẬN VĂN THẠC SĨ KINH TẾ

Chuyên ngành: Tài chính - Ngân hàng
Mã số: 8 34 02 01

Người hướng dẫn khoa học: TS. NGÔ VI TRỌNG

TP. HỒ CHÍ MINH - NĂM 2019


LỜI CAM ĐOAN

Luận văn này chưa từng được trình nộp để lấy học vị thạc sĩ tại bất cứ một trường
đại học nào. Luận văn này là công trình nghiên cứu riêng của tác giả, kết quả nghiên
cứu là trung thực, trong đó không có các nội dung đã được công bố trước đây hoặc các
nội dung do người khác thực hiện ngoại trừ các trích dẫn được dẫn nguồn đầy đủ trong
luận văn.

TP Hồ Chí Minh ngày …. Tháng …. năm 2019
Tác giả luận văn

Nguyễn Lệ Đoan Trang

i


LỜI CẢM ƠN

Để hoàn thành luận văn thạc sĩ kinh tế này, tôi xin gửi lời cảm ơn sâu sắc đến
giảng viên hướng dẫn khoa học: Tiến sĩ Ngô Vi Trọng, đã tận tình hướng dẫn tôi trong

suốt quá trình hoàn thiện luận văn. Đồng thời tôi cũng xin gửi lời cảm ơn trân trọng đến
các thầy cô giáo Trường Đại học Ngân hàng TP Hồ Chí Minh đã tận tình truyền đạt kiến
thức trong 2 năm học tập, vốn kiến thức được trang bị trong quá trình học là kiến thức nền
tảng cho quá trình nghiên cứu đề tài. Cuối cùng kính chúc các thầy cô sức khỏe và thành
công trong sự nghiệp cao quý.
Xin chân thành cảm ơn!

ii


TÓM TẮT
Hệ thống xếp hạng tín dụng nội bộ luôn đóng vai trò quan trọng tại các NHTM
trong việc đánh giá mức độ rủi ro tín dụng của khách hàng đồng thời hỗ trợ ngân hàng
trong việc ra quyết định tín dụng cũng như trong các hoạt động quản trị rủi ro tại ngân
hàng. Đồng thời, Chính Phủ đã và đang xây dựng hành lang pháp lý đối với lĩnh vực
XHTN nhằm nâng cao tính công khai minh bạch thông tin hỗ trợ cho các ngân hàng kiểm
soát được rủi ro tín dụng ngay từ đầu cũng như hỗ trợ thị trường chứng khoán, thị trường
trái phiếu thúc đẩy huy động vốn thông qua thị trường chứng khoán, bảo vệ quyền và lợi
ích của nhà đầu tư. Việc nghiên cứu và lựa chọn các mô hình xếp hạng phù hợp sẽ đóng
góp rất nhiều đến sự phát triển của hoạt động xếp hạng tín nhiệm ở Việt Nam. Tuy nhiên,
các mô hình dự báo xác suất vỡ nợ hiện nay đều có những hạn chế nhất định và đang có
nhiều tranh luận, không thống nhất về mức độ tin cậy của các mô hình này dẫn đến sự
khó khăn trong việc lựa chọn mô hình phù hợp để dự báo xác suất vỡ nợ của doanh
nghiệp. Bên cạnh đó, việc xác định các chỉ số tài chính nào thực sự tác động đến kết quả
xếp hạng luôn là mục tiêu, vấn đề cần nghiên cứu trong các công trình nghiên cứu về dự
báo xác suất vỡ nợ. Cho đến nay, hiện vẫn chưa có nhiều nghiên cứu được công bố tại
Việt Nam về việc lựa chọn mô hình dự báo xác suất vỡ nợ của các doanh nghiệp dựa
trên các chỉ số tài chính.
Trên cơ sở của tầm quan trọng và mức độ cần thiết, mục tiêu của nghiên cứu này
nhằm: (i) xác định các tiêu chí của một mô hình dự báo phù hợp; (ii) cách lựa chọn mô

hình có khả năng dự báo xác suất vỡ nợ của doanh nghiệp vừa và nhỏ tại các NHTM Việt
Nam dựa trên các chỉ số tài chính. Kết quả đạt được từ nghiên cứu này hướng đến việc
cung cấp thêm những bằng chứng khoa học định lượng nhằm trả lời câu hỏi mô hình dự
báo nào mang lại kết quả tốt nhất trong việc dự báo xác suất vỡ nợ của các doanh nghiệp
vừa và nhỏ tại các NHTM Việt Nam.

iii


Đóng góp quan trọng nhất của nghiên cứu này là đề ra ý tưởng cơ bản trong việc
sử dụng các chỉ tiêu tài chính để dự báo xác suất vỡ nợ của các doanh nghiệp vừa và nhỏ,
qua đó góp phần nâng cao hiệu quả trong công tác kiểm soát rủi ro tín dụng của các
NHTM ở Việt Nam trong thời gian tới.

iv


MỤC LỤC

DANH MỤC CÁC BẢNG..................................................................................... viii
DANH MỤC HÌNH ..................................................................................................ix
DANH MỤC TỪ VIẾT TẮT .................................................................................... x
CHƯƠNG 1: GIỚI THIỆU TỔNG QUAN ............................................................. 1
1.1

Tính cấp thiết của đề tài .............................................................................. 1

1.2

Vấn đề nghiên cứu ....................................................................................... 3

1.3

Mục tiêu nghiên cứu .................................................................................... 3

1.4

Câu hỏi nghiên cứu ...................................................................................... 4

1.5

Đối tượng và phạm vi nghiên cứu .............................................................. 4

1.6

Phương pháp nghiên cứu ............................................................................ 4

1.7

Đóng góp của đề tài ...................................................................................... 5

1.8

Cấu trúc của luận văn.................................................................................. 5

CHƯƠNG 2: CƠ SỞ LÝ THUYẾT VÀ CÁC NGHIÊN CỨU TRƯỚC ĐÂY ... 8
2.1 Xếp hạng tín nhiệm .......................................................................................... 8
2.2 Xác suất vỡ nợ (PD) ......................................................................................... 9
2.3 Khảo lược các mô hình dự báo xác suất vỡ nợ của doanh nghiệp ............ 10
2.4 Tổng quan các nghiên cứu trước .................................................................. 16

2.4.1 Các nghiên cứu trên thế giới ...................................................................... 16
2.3.2 Các nghiên cứu tại Việt Nam..................................................................... 18

v


CHƯƠNG 3: MÔ HÌNH VÀ PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU ........................ 21
3.1 Phương pháp xây dựng các mô hình ............................................................ 21
3.2 Thu thập và xử lý dữ liệu............................................................................... 22
3.3 Lựa chọn các biến đầu vào trong mô hình dự báo xác suất vỡ nợ ............ 24
3.4 Các mô hình dự báo xác suất vỡ nợ được nghiên cứu ................................ 27
3.4.1 Mô hình tham số ........................................................................................ 27
3.4.2 Mô hình phi tham số .................................................................................. 29
3.5 Phương pháp lựa chọn mô hình dự báo xác suất vỡ nợ ............................. 31
3.5.1 Ma trận Confussion.................................................................................... 31
3.5.2 Điểm số F1 (F1-score) ............................................................................... 34
CHƯƠNG 4: KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU .............................................................. 35
4.1 Kết quả thống kê mô tả .................................................................................. 35
4.2. Kết quả hồi quy ............................................................................................. 37
4.2.1 Kết quả hồi quy của các mô hình tham số ................................................. 37
4.2.2 Kết quả hồi quy của mô hình phi tham số ................................................. 42
CHƯƠNG 5: KẾT LUẬN ....................................................................................... 45
5.1 Ứng dụng mô hình để dự báo khả năng trả nợ của các khách hàng doanh
nghiệp vừa và nhỏ tại các ngân hàng thương mại ở Việt Nam ........................ 46
5.1.1 Công cụ hỗ trợ trong việc xác định nhóm đối tượng khách hàng tiềm năng
............................................................................................................................ 46
5.1.2 Kết quả mô hình là cơ sở định hướng chính sách tín dụng ....................... 46
5.1.3 Vận dụng kết quả mô hình nhằm nâng cao hiệu quả quản lý rủi ro tín dụng
ở các ngân hàng thương mại ............................................................................... 48

vi


5.2 Hạn chế của đề tài và hướng nghiên cứu tiếp theo ..................................... 48
5.2.1 Hạn chế của đề tài ...................................................................................... 48
5.2.2 Hướng nghiên cứu trong tương lai ............................................................ 49
TÀI LIỆU THAM KHẢO....................................................................................... 50
PHỤ LỤC

vii


DANH MỤC CÁC BẢNG
Số thứ tự Tên bảng

Trang

Bảng 2.1

Khảo lược các mô hình xếp hạng tín nhiệm dự báo xác suất vỡ nợ

11

Bảng 3.1

Tổng hợp số lượng doanh nghiệp – ngành nghề kinh doanh

24

Bảng 3.2

Phân tách các công ty phá sản và không phá sản

25

Bảng 3.3

Các biến độc lập trong mô hình dự báo xác suất vỡ nợ

29

Bảng 3.4

Cấu trúc dữ liệu các biến trong mô hình Logit

30

Bảng 3.5

Ma trận Confussion

34

Bảng 4.1

Thống kê mô tả các biến độc lập

38

Bảng 4.2

Ma trận tương quan

39

Bảng 4.3

Kết quả hồi quy của các mô hình tham số

40

Bảng 4.4

Ma trận Confussion của mô hình logit

43

Bảng 4.5

Ma trận Confusion của mô hình probit

43

Bảng 4.6

Ma trận Confusion của mô hình Complementary log-log

44

Bảng 4.7

Bảng 4.8

Ma trận Confusion của mô hình cây quyết định(Decision Tree)
Ma trận Confusion của mô hình Random forest

viii

46
47


DANH MỤC HÌNH
Số thứ tự Nội dung

Trang

Hình 3.1

Mô phỏng mô hình cây quyết định

32

Hình 3.2

Mô phỏng mô hình random forest

33

Hình 4.1

Kết quả hồi quy của mô hình cây quyết định (Decision Tree)

45

Hình 4.2

Kết quả của mô hình Random Forest

46

ix


DANH MỤC TỪ VIẾT TẮT

BCTC

Báo cáo tài chính

BLĐ

Ban lãnh đạo

HCM

Hồ Chí Minh

KHDN

Khách hàng doanh nghiệp

NHNN

Ngân hàng nhà nước

NHTM

Ngân hàng thương mại

TCTD

Tổ chức tín dụng

TP

Thành phố

XHTN

Xếp hạng tín nhiêm

VCSH

Vốn chủ sở hữu

VN

Việt Nam

VVN

Vừa và nhỏ

x


CHƯƠNG 1: GIỚI THIỆU TỔNG QUAN
1.1 Tính cấp thiết của đề tài
Hệ thống xếp hạng tín dụng nội bộ luôn đóng vai trò quan trọng tại các NHTM trong việc
đánh giá mức độ rủi ro tín dụng của khách hàng đồng thời hỗ trợ ngân hàng trong việc ra
quyết định tín dụng cũng như trong các hoạt động quản trị rủi ro tại ngân hàng. Tại Việt
Nam, các NHTM đang ngày càng nhận thấy tầm quan trọng của hệ thống này trong hoạt
động tín dụng và quản trị rủi ro của ngân hàng, đặc biệt trong giai đoạn các NHTM Việt
Nam đang cố gắng để đáp ứng các tiêu chuẩn của Basel II.
Trong bối cảnh đó, tính cấp thiết của đề tài nghiên cứu này được thể hiện ở các khía cạnh
cụ thể như sau:
Thứ nhất, các mô hình XHTN hiện nay đều có những hạn chế nhất định và đang có
nhiều tranh luận, không thống nhất về mức độ tin cậy của các mô hình XHTN dẫn đến sự
khó khăn trong việc lựa chọn mô hình XHTN phù hợp để dự báo xác suất vỡ nợ của
doanh nghiệp (Huseyin &Bora, 2009). Theo nghiên cứu của Aysegul Iscanoglu, 2005
cũng như Hayden& Daniel, 2010 đã nêu ra nhiều mô hình nghiên cứu trong lĩnh vực
XHTN như mô hình phân tích phân biệt (discriminant analysis), mô hình Logit (logistic
regression), mô hình hình cây (decision tree), mô hình mạng thần kinh nhân tạo (artificial
neural networks – ANN), mô hình Probit regression... với các ưu và nhược điểm của
từng mô hình. Thực tế, đã có nhiều phân tích chuyên sâu về các mô hình nêu trên. Platt
(1991) đã sử dụng mô hình Logit trong kiểm định, lựa chọn các biến tài chính và cho
rằng việc sử dụng các biến tài chính trung bình của ngành tốt hơn sử dụng những biến tài
chính của một doanh nghiệp đơn lẻ trong dự báo phá sản của doanh nghiệp. Lawrence
(1992) sử dụng mô hình Logit dự báo xác suất vỡ nợ của những khoản vay có thế chấp.
Altman (1968) đã sử dụng mô hình phân tích phân biệt tìm một hàm tuyến tính của các

biến tài chính và thị trường để có thể phân biệt một cách tốt nhất giữa 2 loại doanh
nghiệp vỡ nợ và không vỡ nợ…
Thứ hai, việc xác định các chỉ số tài chính nào thực sự tác động đến kết quả xếp hạng
luôn là mục tiêu, vấn đề cần nghiên cứu trong các công trình nghiên cứu về dự báo xác
1


suất vỡ nợ. Trong giai đoạn 1926 – 1936, các nhà nghiên cứu chỉ sử dụng chỉ số tài
chính cơ bản để xếp hạng kèm một số chỉ số khác như Ramser &Foster (1931) với chỉ
số vốn chủ sở hữu/tổng doanh thu thuần hay Fitzpatrick (1932) sử dụng chỉ số vốn chủ
sở hữu/tài sản cố định. Giai đoạn tiếp theo, Altman (1968) sử dụng 5 chỉ số tài chính
trong mô hình phân tích phân biệt để dự báo khả năng vỡ nợ của các doanh nghiệp gồm
vốn chủ sở hữu/giá trị sổ sách của các khoản nợ, doanh thu thuần/tổng tài sản, thu nhập
hoạt động kinh doanh/tổng tài sản, lợi nhuận sau thuế/tổng tài sản và vốn lưu động/tổng
tài sản. Cũng sử dụng mô hình phân tích phân biệt nhưng Deakin (1972) lại chọn 14
biến tài chính sau: tiền mặt/nợ ngắn hạn, dòng tiền thực/tổng nợ, tiền mặt/doanh thu
thuần, tiền mặt/tài sản cố định, hệ số khả năng thanh toán hiện hành, tài sản ngắn
hạn/doanh thu thuần, tài sản ngắn hạn/tổng tài sản, thu nhập/tổng tài sản, tài sản có tính
thanh khoản cao/nợ ngắn hạn, tài sản có tính thanh khoản cao/doanh thu thuần, tài sản
có tính thanh khoản cao/tổng tài sản, tổng nợ phải trả/tổng tài sản, vốn lưu động/doanh
thu thuần, vốn lưu động/tổng tài sản. Theo thời gian, các nhà khoa học đã tìm thêm
nhiều chỉ số tài chính có khả năng tác động đến kết quả XHTN như Blum (1974) sử
dụng các biến tài chính gồm tỷ suất lợi nhuận của thị trường, hệ số khả năng thanh toán
nhanh, tài sản có tính thanh khoản cao/hàng tồn kho,dòng tiền/tổng nợ phải trả, giá trị sổ
sách của tài sản/tổng nợ phải trả, xu hướng giảm của lợi nhuận, xu hướng giảm của tài
sản có tính thanh khoản cao/hàng tồn kho hay Back, Laitinen, Sere & Wesel (1996) sử
dụng 31 chỉ số khác nhau.
Thứ ba, hiện tại phương pháp xếp hạng tại các ngân hàng ở Việt Nam còn mang tính
chủ quan, định tính, dựa trên đánh giá – kinh nghiệm của các cán bộ tín dụng trực tiếp
quản lý khách hàng (phương pháp chuyên gia), do đó chỉ hỗ trợ cho việc ra quyết định

cấp tín dụng, không phải là cơ sở để ra quyết định, vì chưa có cơ sở khoa học có độ tin
cậy cao để dự báo khả năng phá sản của các doanh nghiệp. Cho đến nay, hiện vẫn chưa
có nhiều nghiên cứu được công bố tại Việt Nam về việc lựa chọn mô hình dự báo xác
suất vỡ nợ của các doanh nghiệp dựa trên các chỉ số tài chính.
Thứ tư, Chính Phủ đã và đang xây dựng hành lang pháp lý đối với lĩnh vực XHTN nhằm
nâng cao tính công khai minh bạch thông tin hỗ trợ cho các ngân hàng kiểm soát được rủi
2


ro tín dụng ngay từ đầu cũng như hỗ trợ thị trường chứng khoán, thị trường trái phiếu thúc
đẩy huy động vốn thông qua thị trường chứng khoán, bảo vệ quyền và lợi ích của nhà đầu
tư. Việc nghiên cứu và lựa chọn các mô hình xếp hạng phù hợp sẽ đóng góp rất nhiều đến
sự phát triển của hoạt động xếp hạng tín nhiệm ở Việt Nam. Cụ thể,Chính Phủ đã ban
hành Nghị định số 88/2014/NĐ-CP ngày 26/09/2014 quy định về dịch vụ XHTN, điều
kiện hoạt động của doanh nghiệp XHTN được thành lập và hoạt động tại Việt Nam; đồng
thời theo Quyết định phê duyệt quy hoạch phát triển dịch vụ xếp hạng tín nhiệm đến 2020
và tầm nhìn đến 2030 của Thủ tướng Chính phủ số 507/QĐ-TTg ngày 17/04/2015, việc
phát hành trái phiếu doanh nghiệp sẽ phải được xếp hạng tín nhiệm kể từ năm 2020.
Rõ ràng, việc lựa chọn được mô hình dự đoán xác suất vỡ nợ doanh nghiệp dựa trên các
chỉ số tài chính phù hợp được đề cập là một trong những biện pháp quản lý kiểm soát rủi
ro tín dụng của các NHTM Việt Nam nhằm phân loại sàng lọc khách hàng ngay từ đầu và
kiểm soát rủi ro vỡ nợ của ngân hàng theo khuyến cáo của Ủy ban Basel (Basel II, 2004).
Chính vì vậy, bài luận văn tập trung nghiên cứu vấn đề “Lựa chọn mô hình dự báo xác
suất vỡ nợ của doanh nghiệp vừa và nhỏ tại các ngân hàng thương mại Việt Nam
dựa trên các chỉ số tài chính” nhằm cung cấp cho các NHTM một cách có hệ thống cơ
sở lý luận và minh chứng thực nghiệm liên quan đến việc lựa chọn mô hình dự báo khả
năng phá sản doanh nghiệp phù hợp để góp phần nâng cao hiệu quả trong công tác kiểm
soát rủi ro tín dụng của ngân hàng trong thời gian tới.
1.2 Vấn đề nghiên cứu
Lựa chọn mô hình phù hợp dự báo xác suất vỡ nợ của các doanh nghiệp vừa và nhỏ tại

các NHTM Việt Nam dựa trên các chỉ số tài chính trong giai đoạn từ năm 2016 – 2018.
1.3 Mục tiêu nghiên cứu
Trên cơ sở xác định các tiêu chí của một mô hình dự báo phù hợp và cách lựa chọn mô
hình, từ đó bài nghiên cứu sẽ tiến hành lựa chọn mô hình có khả năng dự báo xác suất vỡ
nợ của doanh nghiệp vừa và nhỏ tại các NHTM Việt Nam dựa trên các chỉ số tài chính
trong giai đoạn từ năm 2016 – 2018. Thông qua đó giúp các ngân hàng thương mại sàng
lọc khách hàng và kiểm soát rủi ro tín dụng tốt hơn.
3


1.4 Câu hỏi nghiên cứu
Nhằm đạt được mục tiêu nêu trên, bài nghiên cứu đã đặt ra các câu hỏi nghiên cứu sau:
(i)

Các chỉ số tài chính nào ảnh hưởng lớn đến việc lựa chọn mô hình dự báo xác
suất vỡ nợ của các doanh nghiệp vừa và nhỏ?

(ii)

Mô hình nào mang lại kết quả tốt nhất trong việc dự báo xác suất vỡ nợ của các
doanh nghiệp vừa và nhỏ?

1.5 Đối tượng và phạm vi nghiên cứu
Đối tượng nghiên cứu của luận văn là xác suất vỡ nợ của khách hàng doanh nghiệp vừa
và nhỏ tại các NHTM Việt Nam.Doanh nghiệp vừa và nhỏ là doanh nghiệp đáp ứng một
trong hai tiêu chí sau: (i) tổng nguồn vốn không quá 100 tỷ đồng; (ii) tổng doanh thu của
năm trước liền kề không quá 500 tỷ đồng.
Phạm vi nghiên cứu: bài nghiên cứu thu thập các chỉ số tài chính từ các báo cáo tài
chính của các doanh nghiệp vừa và nhỏ tại các NHTM Việt Nam trong giai đoạn từ
2016 – 2018.

1.6 Phương pháp nghiên cứu
Luận văn sử dụng phương pháp kết hợp phương pháp nghiên cứu định tính và nghiên cứu
định lượng. Trong đó:
Phương pháp nghiên cứu định tính: Thảo luận về quan điểm, nhận thức đánh giá của các
NHTM về vấn đề XHTN khách hàng doanh nghiệp vừa và nhỏ tại các NHTM ở Việt
Nam. Tìm hiểu và nghiên cứu các yếu tố ảnh hưởng đến kết quả XHTN khách hàng
doanh nghiệp vừa và nhỏ ở các NHTM tại Việt Nam. Từ đó xây dựng các thang đo lường
để thực hiện nghiên cứu định lượng.
Phương pháp nghiên cứu định lượng: xác định lại các yếu tố tài chính ảnh hưởng và đo
lường mức độ tác động của từng yếu tố đến kết quả XHTN khách hàng doanh nghiệp vừa
và nhỏ tại các NHTM ở Việt Nam. Sử dụng phương pháp hồi quy để xây dựng mô hình
XHTN bao gồm các phương pháp logit, probit. Bên cạnh đó, luận văn cũng sử dụng mô

4


hình xếp hạng theo phương pháp cây quyết định (Decision tree) và phương pháp Random
Forest để đánh giá hạng tín nhiệm của các doanh nghiệp vừa và nhỏ.
Ngoài ra, luận văn sử dụng kết hợp các phương pháp bao gồm: Phương pháp thống kê mô
tả nhằm tổ chức dữ liệu theo các đặc tính cần mô tả; Phương pháp so sánh đối chiếu giữa
mô hình và thực tiễn để để đưa ra kết luận; Phương pháp phân tích tổng hợp để tổng hợp
và phân tích dữ liệu liên quan trong quá trình nghiên cứu.
1.7 Đóng góp của đề tài
Kết quả nghiên cứu của luận văn có ý nghĩa khoa học và thực tiễn được thể hiện trên các
khía cạnh chủ yếu sau:
Phân tích một cách có hệ thống và đầy đủ những lý luận cơ bản, hệ thống các lý thuyết
nền liên quan đến các mô hình dự báo xác suất vỡ nợ và tiêu chí lựa chọn mô hình phù
hợp. Trên cơ sở đó, bài nghiên cứu cung cấp một cách khá đầy đủ và toàn diện những
công trình nghiên cứu đã được công bố để thấy rõ những khoảng trống trong các nghiên
cứu trước đây liên quan đến việc lựa chọn mô hình phù hợp nhất để dự báo khả năng phá

sản của các doanh nghiệp vừa và nhỏ tại các NHTM Việt Nam dựa trên các chỉ số tài
chính. Đây chính là cơ sở quan trọng giúp các nhà nghiên cứu có thể tiếp tục triển khai
các nghiên cứu có liên quan khác.
Trên cơ sở các vấn đề và kết quả nghiên cứu được tìm thấy, bài nghiên cứu đề xuất lựa
chọn mô hình XHTN phù hợp, có khả năng dự báo xác suất vỡ nợ cho các doanh nghiệp
vừa và nhỏ tại các NHTM Việt Nam dựa trên các chỉ số tài chính góp phần nâng cao
hiệu quả trong công tác kiểm soát rủi ro tín dụng của các NHTM ở Việt Nam trong thời
gian tới.
1.8 Cấu trúc của luận văn
Cấu trúc luận văn gồm 5 chương từ giới thiệu tổng quan, đưa ra cở sở lý thuyết và các
nghiên cứu trước đây, mô hình xếp hạng tín nhiệm, sau đó tiến hành phân tích kết quả và
cuối cùng là một số trao đổi kèm kiến nghị, chi tiết cụ thể như sau:

5


Chương 1 (Giới thiệu tổng quan) trình bày về tính cấp thiết của đề tài, vấn đề nghiện
cứu, mục tiêu nghiên cứu, câu hỏi nghiên cứu, đối tượng và phạm vi nghiên cứu, phương
pháp nghiên cứu, đóng góp của đề tài và cấu trúc của luận văn nhằm cung cấp cho người
đọc một bức tranh tổng thể về toàn bộ bài nghiên cứu.
Chương 2 (Cơ sở lý thuyết và các nghiên cứu trước đây) trình bày những lý luận cơ
bản và các lý thuyết nền liên quan đến xếp hạng tín dụng, xác suất vỡ nợ của các doanh
nghiệp và phương pháp đo lường, dự báo các nội dung này cũng như kết quả đánh giá các
nghiên cứu trước đây đã được công bố để làm rõ tính cấp thiết của đề tài, đồng thời cung
cấp cơ sở cho việc tiến hành đề xuất mô hình nghiên cứu và phân tích kết quả nghiên cứu
được trình bày ở các chương tiếp theo.
Chương 3 (Mô hình và phương pháp nghiên cứu) trình bày chi tiết nội dung của mô
hình nghiên cứu – mô hình dự báo xác suất vỡ nợ được đề xuất, mô tả chi tiết các dữ liệu
đã thu thập và các phương pháp nghiên cứu được sử dụng để cho thấy mức độ tin cậy của
kết quả nghiên cứu được trình bày ở chương tiếp theo. Mô hình dự báo xác suất vỡ nợ

được đề xuất sử dụng bao gồm mô hình tham số (với các mô hình logit, probit,
complementary log-log) và mô hình phi tham số (gồm mô hình cây quyết định decision
tree, mô hình random forest).
Chương 4 (Kết quả nghiên cứu) phân tích kết quả hồi quy từ các mô hình tham số và
phi tham số, đồng thời dựa trên các chỉ tiêu được tính toán từ ma trận confusion
(Accuracy, Sensitivity, Specificity, Precision, F1 - Score) để so sánh và đánh giá khả năng
dự báo xác suất vỡ nợ của từng mô hình.
Chương 5 (Kết luận và kiến nghị) tổng kết các kết quả đạt được của bài luận văn, từ
đó đề xuất các giải pháp giúp các ngân hàng thương mại nâng cao khả năng dự báo xác
suất vỡ nợ của các doanh nghiệp vừa và nhỏ, theo đó kịp thời có các chính sách định
hướng cũng như điều chỉnh hoạt động cấp tín dụng của các NHTM để đạt hiệu quả cao
hơn và giảm thiểu rủi ro tín dụng, đảm bảo an toàn vốn. Ngoài ra, bài luận văn cũng gợi
ý một số hàm ý chính sách quản trị cho chính các doanh nghiệp để giảm thiểu rủi ro phá

6


sản. Thêm vào đó, bài luận văn cũng đưa ra những hạn chế và các vấn đề còn tồn tại, từ
đó đề xuất các hướng nghiên cứu tiếp theo.

7


CHƯƠNG 2: CƠ SỞ LÝ THUYẾT VÀ CÁC NGHIÊN CỨU
TRƯỚC ĐÂY
2.1 Xếp hạng tín nhiệm
Thuật ngữ “xếp hạng tín nhiệm” (XHTN) lần đầu tiên được đưa ra bởi John Moody
năm 1900 trong ấn phẩm “Moody’s Manual of Industrial and Miscellaneous Securities”
khi cho rằng XHTN là ý kiến về khả năng và sự sẵn sàng của một đơn vị trong việc
thanh toán đúng hạn cho một khoản nợ nhất định trong suốt thời hạn tồn tại của khoản

nợ. Hệ thống xếp hạng trình bày trong báo cáo này được ký hiệu gồm 3 chữ cái ABC
được xếp hạng lần lượt là AAA (mức ổn định cao nhất) đến C (mức rủi ro cao nhất).
Kể từ đó đến nay, việc sử dụng XHTN trở nên rất phổ biến và đa dạng về mục đích
cũng như đối tượng xếp hạng, theo đó cách nhìn nhận cũng như quan điểm về XHTN
đã có nhiều thay đổi.
Theo Michael K.Ong (2003), XHTN là một tiến trình đánh giá và phân loại mức độ tín
nhiệm tương ứng với các cấp độ rủi ro khác nhau, mỗi kết quả xếp hạng là một sự phản
ánh rõ ràng và ngắn gọn về khả năng thanh toán nợ của công ty được xếp hạng, đồng thời
XHTN còn là quá trình sử dụng các thông tin đã biết và thông tin hiện thời để dự báo kết
quả tương lai.
Với quan điểm của Standard & Poor’s thì XHTN là đánh giá khả năng tín dụng của bên
phải thực hiện nghĩa vụ tài chính trong tương lai dựa trên những yếu tố hiện tại và quan
điểm của người đánh giá. Nói cách khác, XHTN là trình bày các ý kiến về rủi ro tín dụng.
Cụ thể là thể hiện ý kiến về khả năng và và sự sẵn sàng của tổ chức phát hành (Rating
issuers) - chẳng hạn như một tổng công ty hoặc chính phủ tiểu bang hoặc thành phố - để
đáp ứng các nghĩa vụ tài chính đầy đủ và đúng hạn. XHTN cũng có thể đề cập tới chất
lượng tín dụng của một khoản nợ riêng lẻ (Rating issues) - chẳng hạn như trái phiếu công
ty hoặc trái phiếu chính phủ - hoặc đánh giá nguy cơ liên quan có thể dẫn đến bị tổn thất.
Fitch Ratings khẳng định theo quan điểm của họ, XHTN là đánh giá mức độ khả năng
thực hiện các nghĩa vụ nợ như lãi suất, cổ tức ưu đãi, các khoản bảo hiểm hay các khoản
phải trả khác của một đối tượng được xếp hạng. Phương pháp XHTN của Fitch là sự kết
8


hợp của cả yếu tố tài chính và phi tài chính. Vì vậy, chỉ số đánh giá còn cho thấy khả năng
sinh lợi tương lai của tổ chức được đánh giá.
Một cách khái quát có thể hiểu XHTN là một tiến trình đánh giá và phân loại mức độ tín
nhiệm tương ứng với các cấp độ rủi ro khác nhau, phản ánh về chất lượng, khả năng
thanh toán nợ của đối tượng được xếp hạng và dự báo kết quả trong tương lai, được thể
hiện thông qua hệ thống các ký hiệu xếp hạng. Theo đó, XHTN cung cấp thông tin cho

các nhà đầu tư biết về tình trạng tài chính và mức độ rủi ro của các định chế tài chính để
có quyết định đầu tư phù hợp. Các yếu tố để đánh giá thường bao gồm yếu tố tài chính
và phi tài chính. Yếu tố tài chính bao gồm các tỷ số tài chính quan trọng thông qua các
báo cáo tài chính. Yếu tố phi tài chính là các yếu tố khó có thể định lượng như: chính
trị, ngành nghề kinh doanh, môi trường kinh tế vĩ mô…
2.2 Xác suất vỡ nợ (PD)
Xác suất vỡ nợ là một thành phần quan trọng được áp dụng trong nhiều phân tích rủi
ro tín dụng và hoạt động quản lý rủi ro. Theo Basel II, nó là một tham số chính được
sử dụng trong tính toán mức vốn kinh tế có khả năng hấp thụ các rủi ro tại các tổ chức
tín dụng.
Theo định nghĩa được đưa ra bởi Office of the Comptroller of the Currency: “Xác suất vỡ
nợ là rủi ro mà người đi vay sẽ không thể hoặc không sẵn sàng trả nợ đầy đủ hoặc đúng
hạn. Rủi ro vỡ nợ bắt nguồn từ việc phân tích năng lực của bên có nghĩa vụ để trả nợ theo
các điều khoản hợp đồng”. PD thường liên quan đến các đặc điểm tài chính như dòng tiền
không đủ bù đắp chi phí, doanh thu hoặc tỷ suất lợi nhuận hoạt động sụt giảm, đòn bẩy
cao, thanh khoản giảm hoặc không đảm bảo năng lực để thực hiện các kế hoạch kinh
doanh thành công. Ngoài những yếu tố có thể định lượng này, sự sẵn sàng trả nợ của
người đi vay cũng cần phải được đánh giá để xác định xác suất vỡ nợ.
Hoặc như Tysk (2010) đã giải thích, xác suất vỡ nợ là sự đánh giá định lượng về khả
năng một bên có nghĩa vụ sẽ phá sản trong một khoảng thời gian nhất định, thường là
một năm. Thông thường, xác suất vỡ nợ phác thảo công ty không hoàn thành trách
nhiệm với khoản vay của họ hay nói cách khác là trách nhiệm thanh toán đối với các
9


ngân hàng. Vì các nguyên nhân chính khiến các công ty mất khả năng trả nợ là thua lỗ
kinh doanh hoặc thiếu tiền, nên nó cũng có thể được coi là khả năng phá sản của các
công ty. Để ước tính xác suất vỡ nợ, ngân hàng có thể cho điểm các công ty dựa trên khả
năng trả nợ của họ, từ đó đưa ra quyết định tốt hơn trong việc cho vay.
PD là một trong những tỷ lệ hiệu quả nhất để phân loại người vay. Tất cả các ngân hàng,

cho dù sử dụng phương pháp tiêu chuẩn hay các phương pháp tiên tiến khác đều phải
cung cấp cho giám sát viên với một ước tính nội bộ của PD liên quan đế người đi vay
trong phạm vi số điểm được chấm. Kết quả xếp hạng dựa trên số liệu PD được xem là
tương đối chính xác vì nó được tính toán trên các tỷ lệ tài chính thực tế của doanh
nghiệp và có thể phản ánh tình trạng của doanh nghiệp một cách thiết thực. PD có thể
giúp giảm rủi ro tín dụng một cách hiệu quả nếu được xem xét đầy đủ.
2.3 Khảo lược các mô hình dự báo xác suất vỡ nợ của doanh nghiệp
Trên thế giới đã có khá nhiều các nghiên cứu liên quan đến mô hình dự báo xác suất vỡ
nợ của doanh nghiệp. Mỗi một mô hình sẽ có biến đầu vào, ưu và nhược điểm khác nhau,
được thể hiện cụ thể trong bảng sau:

10


Bảng 2.1: Khảo lược các mô hình dự báo xác suất vỡ nợ
TT
1

Tên mô hình

Tổng quan về mô hình

Ưu điểm

Nhược điểm

Mô hình hồi - Mô hình hồi quy tuyến tính là - Phổ biến và - Kết quả hồi quy
có thể nằm bên
một mô hình thống kê nhằm dễ áp dụng.
quy

Analysis

mục đích điều tra nghiên cứu - Dễ tính toán
và mô hình hóa mối quan hệ và kết quả có

Models)

tuyến tính giữa các biến. Năm

thể được giải - Khả năng ngoại

1970, Orgler đã sử dụng mô

thích.

(Regression

ngoài

khoảng

[0,1].

suy có thể thấp.

hình này để xác định mối - Có thể đưa ra - Rất nhạy cảm
những
quan hệ tuyến tính giữa các được một kết với

2

đặc điểm của khách hàng với

quả tốt với

trường hợp đặc

tình trạng vỡ nợ của khách

hệ thống dữ

biệt.

hàng đó.

liệu ít.

Mô hình phân - Fisher (1936) đã đưa ra mô - Phổ biến và - Các biến được
giả định theo
tích phân biệt hình phân tích phân biệt để dễ thực hiện.
(Discriminant
Analysis)

phân tách người đi vay (tốt - Điểm số có
hay xấu) dựa trên đặc điểm thể được tính

phân

của họ thông qua ước lượng

trực tiếp từ

điều này không

hàm phân biệt tuyến tính,

mô

hình

hợp lý và rất

trong đó các biến số là biến

tuyến

tính

khó để kiểm tra

định lượng (các số liệu được

ước tính.

lấy từ BCTC hàng năm của - Giảm tỷ lệ
lỗi
của
doanh nghiệp).
- Chức năng phân biệt phải thỏa

mãn các nguyên tắc sau: Tối
đa hoá sự khác biệt giữa các

mô hình.

phối

chuẩn, tuy nhiên

sự ổn định của
mô hình cũng
như tính hợp lý
của các hệ số
hồi quy.
- Tương tự như

nhóm khách hàng phá sản –

hồi

không phá sản và khoảng cách

tính, giá trị tuyệt

11

qui

tuyến

TT

Tên mô hình

Tổng quan về mô hình

Ưu điểm

Nhược điểm

giữa các khách hàng trong

đối của mô hình

cùng một nhóm là thấp nhất.

không thể diễn
giải được.

- Mặc dù mô hình này có vẻ
tương tự như mô hình hồi quy
tuyến tính, nhưng vẫn có sự
khác biệt. Cụ thể: Trong mô
hình hồi quy tuyến tính, đặc
điểm của người đi vay được
xác định và trạng thái của
người đi vay là ngẫu nhiên.
Trong khi đó, trong mô hình
phân tích phân biệt thì trạng

thái của người đi vay được xác
định và đặc điểm của họ thì
ngẫu nhiên.
3

Mô hình hồi - Được sử dụng trong nghiên - Dễ dàng đưa - Có thể vi phạm
ra kết quả và
giả định chuẩn
cứu của Olso (1980), Gilbert
quy Logit and
(1990), Hayden (2010).

Probit

(Logit

and

Probit - Mô hình logit và Probit

models)

kết quả thì

của

các

biến

dễ giải thích.

trong mô hình.

nghiên cứu sự phụ thuộc của - Kết quả đưa - Mô hình không
ra là xác
thể ứng dụng
một biến nhị phân (biến phụ
thuộc Y) vào các biến độc

suất vì vậy

đối

lập khác (X i ), qua đó có thể

hỗ trợ cho

trường hợp DN

ước lượng xác suất vỡ nợ

việc đưa ra

khiếm

của một doanh nghiệp có

quyết định.

dữ liệu hoặc DN

nguy cơ phá sản là bao nhiêu - Có thể kiểm
định
được
trực tiếp từ mẫu.
12

với

các

khuyết

có cấu trúc tài
chính đặc biệt.


TT

Tên mô hình

Tổng quan về mô hình

Ưu điểm

Nhược điểm

mức độ tin - Vấn đề đánh giá
cậy của kết

quá

cao

hoặc

quả xếp hạng

quá thấp có thể

và các biến.

xuất hiện trong
mô hình.

4

Mô hình cây - Mô hình cây quyết định là một - Không có các - Dễ xảy ra lỗi khi
quyết
định mô hình phi tham số được giả định về có quá nhiều lớp.
(Decision Tree)

Brieman giới thiệu lần đầu vào

phân

năm 1980, được sử dụng nhiều

chuẩn của các

để xây dựng mô

cho vấn đề phân loại và dự báo

biến

hình cao.

vỡ nợ của các doanh nghiệp.

mô hình.

phối - Chi phí tính toán

trong

- Cây quyết định là quá trình - Xác suất phá

- Sự

ổn

định

của

mô

hình

phân tích dữ liệu, phân lớp. Cụ

sản có thể tính

không thể được

thể cây quyết định chia một

toán được.

đánh giá bằng

tập dữ liệu thành các tập dữ - Trực quan, dễ
liệu con sao cho các tập dữ nhìn, dễ dàng
liệu này đồng nhất hơn với

giải thích các

biến phân lớp.

kết quả.

- Cây quyết định có cấu trúc - Mối quan hệ
tuyến
biểu diễn dưới dạng hình cây phi
gồm nút quyết định và nút lá,

giữa các biến

đỉnh trên cùng của cây gọi là

độc

gốc. Mỗi nút quyết định tương

biến

phụ

ứng với một thử nghiệm trên

thuộc

được

một thuộc tính duy nhất của

mô hình hóa

dữ liệu đầu vào và mỗi nút

dễ dàng.

quyết định xử lý một kết quả
13

lập

và

các bài kiểm tra
thống kê.