Ứng dụng mô hình xác suất vỡ nợ để xếp hạng tín dụng nội bộ cho các công ty niêm yết trên sàn hose

Đại Học Quốc Gia Tp. Hồ Chí Minh
TRƢỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA
--------------------

PHẠM PHÚ QUỐC

ỨNG DỤNG MƠ HÌNH XÁC SUẤT VỠ NỢ ĐỂ XẾP HẠNG
TÍN DỤNG NỘI BỘ CHO CÁC CƠNG TY NIÊM YẾT
TRÊN SÀN HOSE
Chuyên ngành: QUẢN TRỊ KINH DOANH

KHÓA LUẬN THẠC SĨ

TP. HỒ CHÍ MINH, tháng 04 năm 2012


CƠNG TRÌNH ĐƢỢC HỒN THÀNH TẠI
TRƢỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA
ĐẠI HỌC QUỐC GIA TP HỒ CHÍ MINH

Cán bộ hƣớng dẫn khoa học : TS. DƢƠNG NHƢ HÙNG
(Ghi rõ họ, tên, học hàm, học vị và chữ ký)
Cán bộ chấm nhận xét 1 : ..........................................................................................
(Ghi rõ họ, tên, học hàm, học vị và chữ ký)
Cán bộ chấm nhận xét 2 : ..........................................................................................
(Ghi rõ họ, tên, học hàm, học vị và chữ ký)


ĐẠI HỌC QUỐC GIA TP. HCM

CỘNG HOÀ XÃ HỘI CHỦ NGHIÃ VIỆT NAM

TRƢỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA

Độc Lập - Tự Do - Hạnh Phúc

-------------

---oOo--Tp. HCM, ngày 12 tháng 12 năm 2011

NHIỆM VỤ KHÓA LUẬN THẠC SĨ
Họ và tên học viên: PHẠM PHÚ QUỐC

Giới tính: Nam / Nữ 

Ngày, tháng, năm sinh: 27/02/1984

Nơi sinh: Đồng Nai

Chuyên ngành : Quản Trị Kinh Doanh
Khoá (Năm trúng tuyển) : 2010
1- TÊN ĐỀ TÀI: ỨNG DỤNG MƠ HÌNH XÁC SUẤT VỠ NỢ ĐỂ XẾP HẠNG TÍN
DỤNG NỘI BỘ CHO CÁC CƠNG TY NIÊM YẾT TRÊN SÀN HOSE
2- NHIỆM VỤ KHĨA LUẬN:
 Sử dụng mơ hình mô phỏng xác suất vỡ nợ dựa trên dữ liệu thị trƣờng cổ phiếu
để xếp hạng tín dụng nội bộ cho các công ty niêm yết trƣớc năm 2009 trên sàn
giao dịch chứng khoán TP. HCM (HOSE) trong các năm 2010 và 2011.
 Kiểm định tính hiệu quả của mơ hình trong các năm đó.
3- NGÀY GIAO NHIỆM VỤ : 12/12/2011
4- NGÀY HOÀN THÀNH NHIỆM VỤ : 09/04/2012
5- HỌ VÀ TÊN CÁN BỘ HƢỚNG DẪN: TS. DƢƠNG NHƢ HÙNG

Nội dung và đề cƣơng Khóa luận thạc sĩ đã đƣợc Hội Đồng Chuyên Ngành thông qua.

CÁN BỘ HƢỚNG DẪN
(Họ tên và chữ ký)

CHỦ NHIỆM BỘ MÔN
QUẢN LÝ CHUYÊN NGÀNH
(Họ tên và chữ ký)


i

LỜI CẢM ƠN

Xin chân thành cảm ơn TS. DƢƠNG NHƢ HÙNG, ngƣời đã tận tình hƣớng
dẫn tơi trong suốt q trình thực hiện khố luận, cũng nhƣ đƣa ra các ý kiến đóng góp
để tơi hồn thành khố luận này.
Xin chân thành cảm ơn Q Thầy Cơ trong Khoa Quản Lý Cơng Nghiệp, Phịng
đào tạo Sau Đại Học trƣờng Đại học Bách Khoa Thành phố Hồ Chí Minh đã giảng
dạy, truyền đạt kiến thức và hỗ trợ tận tình trong suốt khố học và q trình thực hiện
khố luận này.
Xin chân thành cảm ơn các bạn học trong lớp MBA-K2010 đã hỗ trợ, động viên
và khích lệ tơi trong suốt thời gian thực hiện khố luận.
Cuối cùng, xin tỏ lịng biết ơn sâu sắc đến gia đình, đặc biệt là bà xã đã hỗ trợ
và khích lệ tơi trong suốt chặng đƣờng học tập cũng nhƣ trong giai đoạn thực hiện
khố luận này.

Tp.Hồ Chí Minh, tháng 04 năm 2012
PHẠM PHÚ QUỐC

ii

TĨM TẮT KHĨA LUẬN THẠC SĨ
Xếp hạng tín dụng nội bộ là nhân tố ngày càng quan trọng trong quản lý rủi ro
tín dụng tại các ngân hàng lớn. Kết quả xếp hạng là chỉ số tài chính quan trọng trong
việc xác định chất lƣợng tín dụng doanh nghiệp, điều mà các nhà đầu tƣ, các ngân
hàng hay các chủ nợ của doanh nghiệp đều quan tâm. Có nhiều nghiên cứu về xếp
hạng tín dụng nội bộ, nhƣng một trong các nghiên cứu đó là việc sử dụng các lý thuyết
tài chính và thơng tin thị trƣờng để mơ phỏng xếp hạng tín dụng nội bộ.
Nội dung của khóa luận này là ứng dụng mơ hình mơ phỏng xác suất vỡ nợ để
xếp hạng tín dụng nội bộ cho 146 cơng ty niêm yết trên sàn giao dịch chứng khốn
TP.HCM (HOSE) trong các năm 2010 và 2011.
Kết quả của khóa luận là chúng ta có đƣợc thơng tin tín dụng của các cơng ty
niêm yết trên sàn HOSE. Ngồi ra, nó cịn chứng minh tính phù hợp của mơ hình xác
suất vỡ nợ cho thị trƣờng Việt Nam bằng kiểm định thống kê và phƣơng pháp đƣờng
cong ROC.


iii

ABSTRACT
Internal credit ratings are an increasingly important element of credit risk
management at large banks. The result of credit rating is an important financial
indicator for defining the credit quality of companies, receiving attention of investors,
banks and lenders. A number of previous studies have been devoted to simulate the
models for internal credit ratings. One of those studies is simulation of internal credit
ratings by using model of default probability.
Therefore, the purpose of this thesis is application of default probability model
on internal credit ratings for 146 listed companies on Ho Chi Minh Stock Exchange

(HOSE) in 2010 and 2011.
This thesis findings are to identify the credit risk of listed companies effectively
using the statistical test and ROC curve method.


iv

MỤC LỤC

LỜI CẢM ƠN ...................................................................................................................i
TÓM TẮT KHÓA LUẬN THẠC SĨ ............................................................................. ii
ABSTRACT .................................................................................................................. iii
MỤC LỤC ......................................................................................................................iv
DANH MỤC HÌNH ..................................................................................................... vii
DANH MỤC BẢNG .................................................................................................... vii
DANH MỤC TỪ VIẾT TẮT ...................................................................................... viii
CHƢƠNG I. GIỚI THIỆU ..............................................................................................1
1.1.

Lý do hình thành đề tài ..........................................................................................1

1.2.

Mục tiêu của đề tài ................................................................................................ 2

1.3.

Phạm vi thực hiện của đề tài .................................................................................2

1.4.

Dữ liệu và phƣơng pháp ........................................................................................3

1.4.1.

Dữ liệu ............................................................................................................3

1.4.2.

Phƣơng pháp ...................................................................................................3

1.5.

Ý nghĩa thực tiễn của đề tài ...................................................................................3

CHƢƠNG II. CƠ SỞ LÝ THUYẾT ...............................................................................4
2.1.

Tổng quan về xếp hạng tín dụng ...........................................................................4

2.1.1.

Xếp hạng tín dụng...........................................................................................4

2.1.2.

Vai trị của xếp hạng tín dụng .........................................................................5

2.1.2.1.

Đối với ngân hàng thƣơng mại ................................................................ 5

2.1.2.2.

Đối với thị trƣờng tài chính .....................................................................6

2.1.2.3.

Đối với doanh nghiệp đƣợc xếp hạng ......................................................6


v

2.2.

Nghiên cứu về xếp hạng tín dụng nội bộ của Xubiao và cộng sự (2008) .............7

2.2.1.

Đánh giá xác suất vỡ nợ sử dụng giá thị trƣờng .............................................7

2.2.2.

Kết quả xếp hạng tín dụng nội bộ cho các cơng ty niêm yết ........................11

2.2.3.

Kiểm định mơ hình xác suất vỡ nợ ............................................................... 12

CHƢƠNG III. PHƢƠNG PHÁP VÀ DỮ LIỆU ...........................................................14

3.1.

Phƣơng pháp ........................................................................................................14

3.1.1.

Ƣớc lƣợng phƣơng sai và giá trị kỳ vọng của suất sinh lợi của cổ phiếu ....14

3.1.2.

Ƣớc lƣợng xác suất vỡ nợ.............................................................................14

3.1.3.

Kiểm định mơ hình xác suất vỡ nợ ............................................................... 14

3.2.

Dữ liệu .................................................................................................................15

3.2.1.

Mẫu nghiên cứu ............................................................................................15

3.2.2.

Dữ liệu mẫu ..................................................................................................15

3.2.3.

Thống kê mô tả ............................................................................................. 15

CHƢƠNG IV. KẾT QUẢ VÀ PHÂN TÍCH ................................................................ 19
4.1.

Kết quả xếp hạng tín dụng nội bộ các cơng ty niêm yết .....................................19

4.2.

Kiểm định mơ hình xác suất vỡ nợ .....................................................................21

4.2.1.

Kiểm định giá trị trung bình của xác suất vỡ nợ ..........................................21

4.2.2.

Đƣờng cong đặc tính vận hành nhận đƣợc ROC ..........................................22

CHƢƠNG V. KẾT LUẬN ............................................................................................25
PHỤ LỤC ......................................................................................................................26
Phụ lục 1: Danh sách 146 công ty niêm yết trên Sở giao dịch Chứng khoán TP.HCM
(HOSE) trƣớc năm 2008 ................................................................................................ 26


vi

Phụ lục 2: Xác suất vỡ nợ và kết quả xếp hạng tín dụng nội bộ của 146 cơng ty niêm
yết trên Sở giao dịch Chứng khoán TP.HCM (HOSE) trƣớc năm 2008 trong năm 2010
và năm 2011...................................................................................................................32

Phụ lục 3: Danh sách các công ty thuộc diện ST năm 2010 và năm 2011 ....................39
TÀI LIỆU THAM KHẢO ............................................................................................. 41


vii

DANH MỤC HÌNH
Hình 2.1 Xác suất vỡ nợ của cơng ty............................................................................... 9
Hình 3.1 Suất sinh lợi hàng ngày chỉ số VN-Index năm 2011 ...................................... 16
Hình 3.2 Suất sinh lợi hàng ngày chỉ số VN-Index năm 2010 ...................................... 17
Hình 4.1 Biểu đồ tần suất kết quả xếp hạng tín dụng nội bộ năm 2010 ........................ 20
Hình 4.2 Biểu đồ tần suất kết quả xếp hạng tín dụng nội bộ năm 2011 ........................ 20
Hình 4.3 Đƣờng cong ROC cho kết quả xếp hạng năm 2010 ....................................... 22
Hình 4.4 Đƣờng cong ROC cho kết quả xếp hạng năm 2011 ....................................... 23

DANH MỤC BẢNG
Bảng 2.1 Khoảng xác suất vỡ nợ lý thuyết xếp hạng tín dụng ...................................... 11
Bảng 2.2 Kết quả xếp hạng tín dụng các công ty niêm yết Trung Quốc trong giai đoạn
1999-2003 ...................................................................................................................... 12
Bảng 3.1 Thống kê mô tả chuỗi suất sinh lợi hàng ngày của VN-Index 2011.............. 16
Bảng 3.2 Thống kê mô tả chuỗi suất sinh lợi hàng ngày của VN-Index 2010.............. 17
Bảng 3.3 Giá trị trung bình của suất sinh lợi của 146 cổ phiếu (2010 & 2011) ............ 18
Bảng 4.1 Kết quả xếp hạng tín dụng nội bộ công ty niêm yết trong năm 2010 và 2011 ..
....................................................................................................................................... 19
Bảng 4.2 Kết quả kiểm định phi tham số mô hình xác suất vỡ nợ năm 2010 ............... 21
Bảng 4.3 Kết quả kiểm định phi tham số mơ hình xác suất vỡ nợ năm 2011 ............... 21
Bảng 4.4 Kết quả kiểm định diện tích dƣới đƣờng cong trong năm 2010 .................... 22
Bảng 4.5 Kết quả kiểm định diện tích dƣới đƣờng cong trong năm 2011 .................... 23

viii

DANH MỤC TỪ VIẾT TẮT

BP

:

Back Propagation (Nhân giống ngƣợc)

DD

:

Distance to Default (Khoảng cách vỡ nợ)

GED

:

Generalised Error Distribution (Phân phối lỗi tồng qt hóa)

Non-ST :

Non-Special Treatment (Đối xử khơng đặc biệt)

ROC

:

Receiver Operating Characteristic (Đặc tính vận hành nhận đƣợc)

ST

:

Special Treatment (Đối xử đặc biệt)

XHTD

:

Xếp hạng tín dụng


1

CHƢƠNG I. GIỚI THIỆU
1.1. Lý do hình thành đề tài
Xếp hạng tín dụng nội bộ ngày càng là nhân tố quan trọng trong quản lý rủi ro
tín dụng tại các ngân hàng lớn. Những hoạt động kinh doanh liên quan đến tín dụng trở
nên đa dạng và phức tạp và số bộ phận tƣơng ứng đã phát triển nhanh, từ đó làm tăng
những hạn chế của những phƣơng pháp quản lý và kiểm sốt rủi to tín dụng truyền
thống. Các tiếp cận của xếp hạng truyền thống nhƣ các mô hình dựa trên thơng tin kế
tốn có một vài hạn chế lớn. Hạn chế dễ nhận thấy nhất là tính khơng cập nhật thƣờng
xun (có lẽ là một hoặc hai lần trong năm). Một hạn chế khác đó là các mơ hình này
dựa vào dữ liệu khơng chỉ đƣợc cập nhật với tần suất thấp, cũng nhƣ với độ trễ về thời
gian, mà cịn có thể phải chịu các điều chỉnh kế tốn vì vấn đề đại diện giữa ngân hàng
và ngƣời giám sát. Ngồi ra, các thơng tin kế tốn về bản chất là nhìn về q khứ dựa
trên thông tin lịch sử hơn là các đánh giá của thị trƣờng cho tƣơng lai.

Trong Hòa ƣớc Basel II mới (Ủy ban Basel về Giám sát Ngân hàng, 2004), thì
xếp hạng tín dụng nội bộ bởi các ngân hàng có một vai trò nổi bật. Nhiều ngân hàng
lớn đã đƣa ra những hệ thống cấu trúc chặt chẽ hơn cho phê chuẩn các khoản cho vay,
giám sát danh mục và báo cáo quản trị, phân tích tính đầy đủ của các khoản dự phịng
cho lỗ do cho vay, phân tích khả năng sinh lợi và định giá khoản vay. Treacy và Carey
(2000) đã thảo luận về tính hiệu quả của các hệ thống xếp hạng tín dụng nội bộ khác
nhau tại 50 ngân hàng lớn nhất nƣớc Mỹ. Ông ta nhận thấy rằng, vai trò trung tâm của
các phán quyết do con ngƣời trong q trình xếp hạng có thể ảnh hƣởng đến các quyết
định xếp hạng. Do đó, việc thiết kế các quy trình kiểm sốt và xem xét nội bộ là một
sự cân nhắc quyết định trong sắp xếp các dạng chức năng.
Nhiều nhà nghiên cứu đã cố gắng xây dựng các hệ thống phân loại tự động
bằng cách sử dụng các phƣơng pháp khai phá dữ liệu nhƣ các kỹ thuật thống kê và trí
tuệ nhân tạo. Các kỹ thuật thống kê nhƣ hồi quy tuyến tính (Horrigan, 1966), phân tích
biệt thức đa biến tuyến tính (MDA) (Belkaoi, 1980), hồi quy probit (Ederington,
1985), phân tích logit (Ederington, 1985) và thang đo đa chiều (Mar và cộng sự,


2

1996). Các kỹ thuật trí uệ nhân tạo gồm có mạng nơron BP (Dutta and Shekhar, 1988),
lý luận theo case (Shin và Han, 2001).
Những phƣơng pháp trên chủ yếu dựa vào các thơng tin kế tốn hơn là thơng tin
thị trƣờng, vì thế chúng có một số hạn chế. Để cố gắng dự đốn chính xác hơn sự thất
bại của các công ty, phải đầu tƣ nhiều nỗ lực hơn vào việc phát triển các mơ hình xác
suất vỡ nợ mới mà sử dụng các lý thuyết tài chính và thơng tin thị trƣờng. Các mơ hình
này thƣờng đƣợc gọi là mơ hình cấu trúc. Ứng dụng nổi tiếng nhất là mơ hình KMV.
Tuy nhiên, có một vấn đề với các cách tiếp cận này là bản chất sở hữu thông tin của
chúng, chúng dựa trên các cơ sở dữ liệu riêng về các công ty vỡ nợ và không vỡ nợ, và
điều đó thì khơng thể thực hiện đƣợc với những ngƣời bên ngồi. Ngồi ra, chúng
khơng thích hợp lắm đối với cơng ty tài chính và các ngân hàng vì địn bẫy cao và

bảng cân đối bị lệch của các định chế này.
Trong khóa luận này, chúng tơi sử dụng mơ hình xác suất vỡ nợ để xếp hạng tín
dụng nội bộ. Theo khoảng cách vỡ nợ của mơ hình KMV, chúng tơi ƣớc lƣợng xác
suất vỡ nợ của các công ty niêm yết.
1.2. Mục tiêu của đề tài
 Sử dụng mơ hình mơ phỏng xác suất vỡ nợ dựa trên dữ liệu thị trƣờng cổ
phiếu để xếp hạng tín dụng nội bộ cho các cơng ty niêm yết trƣớc năm 2009 trên sàn
giao dịch chứng khoán TP. HCM (HOSE) trong các năm 2010 và 2011.
 Kiểm định tính hiệu quả của mơ hình trong các năm đó.
1.3. Phạm vi thực hiện của đề tài
Thực hiện xếp hạng tín dụng cho tất cả các cơng ty niêm yết trên sàn giao dịch
chứng khoán TP. HCM (HOSE) đƣợc niêm yết trƣớc năm 2009.


3

1.4. Dữ liệu và phƣơng pháp
1.4.1. Dữ liệu
Các dữ liệu dùng cho đề tài này là thông tin về chỉ số VN-Index và giá thị
trƣờng cổ phiếu theo ngày trong năm 2010 và 2011 của 146 công ty niêm yết trƣớc
năm 2009.
1.4.2. Phƣơng pháp
Sử dụng kết hợp mơ hình xác suất vỡ nợ và mơ hình GARCH-M để ƣớc lƣợng
xác suất vỡ nợ của các công ty niêm yết. Từ đó, đƣa ra kết quả xếp hạng tín dụng nội
bộ cho các công ty này.
1.5. Ý nghĩa thực tiễn của đề tài
 Xây dựng đƣợc bảng đánh giá tín dụng nội bộ của các công ty niêm yết trên
sàn giao dịch chứng khoán TP.HCM (HOSE).
 Giúp các nhà đầu tƣ và các ngân hàng có một cơ sở để đánh giá tình hình tín
dụng nội bộ của các cơng ty niêm yết.

4

CHƢƠNG II. CƠ SỞ LÝ THUYẾT
2.1. Tổng quan về xếp hạng tín dụng
2.1.1. Xếp hạng tín dụng
Xếp hạng tín dụng (credit ratings) là thuật ngữ bắt nguồn từ tiếng Anh (credit:
sự tín dụng, ratings: sự xếp hạng) do John Moody đƣa ra vào năm 1909 trong cuốn
“Cẩm nang chứng khoán đƣờng sắt” khi tiến hành nghiên cứu, phân tích và cơng bố
bảng xếp hạng tín nhiệm lần đầu tiên cho 1.500 loại trái phiếu của 250 công ty theo
một hệ thống ký hiệu gổm 3 chữ cái ABC đƣợc xếp lần lƣợt là Aaa đến C (hiện nay
những ký hiệu này đã trở thành chuẩn mực quốc tế).
Tuy nhiên xếp hạng tín dụng chỉ phát triển nhanh ở Mỹ sau cuộc khủng hoảng
kinh tế năm 1929 – 1933 khi hàng loạt các công ty vay nợ bị phá sản, vỡ nợ. Thời kỳ
này chính phủ Hoa Kỳ đã có nhiều quy định về việc cấm các định chế đầu tƣ (các quỹ
hƣu trí, các quỹ bảo hiểm, ngân hàng dự trữ) bỏ vốn đầu tƣ mua trái phiếu có độ tin
cậy thấp dƣới mức an toàn trong bảng xếp hạng tín dụng. Những quy định này đã làm
cho uy tín của các cơng ty xếp hạng tín dụng ngày một lên cao. Song trong suốt hơn 50
năm, việc xếp hạng tín dụng chỉ đƣợc phổ biến ở Mỹ, chỉ từ những năm 1970 đến nay,
dịch vụ xếp hạng tín dụng mới đƣợc mở rộng và phát triển khá mạnh ở nhiều nƣớc.
Theo cơng ty Moody’s thì “xếp hạng tín dụng là ý kiến về khả năng và sự sẵn
sàng của một nhà phát hành trong việc thanh toán đúng hạn cho một khoản nợ nhất
định trong suốt thời hạn tồn tại của khoản nợ”.
Theo từ điển thị trƣờng chứng khoán thì “xếp hạng tín dụng là cách ƣớc tính
chính thức tín dụng từ trƣớc 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 lƣu trữ về khả năng trách nhiệm tín
dụng của cá nhân và công ty kinh doanh”.
Tại nhiều nƣớc trên thế giới, hầu hết các công ty lớn và các tổ chức cho vay đều
thiết lập bảng xếp hạng tín dụng đối với các khách hàng hiện tại cũng nhƣ tƣơng lai

của họ.


5

Từ các định nghĩa trên, chúng ta đƣa ra định nghĩa chung: “xếp hạng tín dụng
doanh nghiệp là đánh giá năng lực tài chính, tình hình hoạt động hiện tại và triển vọng
phát triển trong tƣơng lai của doanh nghiệp đƣợc xếp hạng từ đó xác định đƣợc mức
độ rủi ro không trả đƣợc nợ và khả năng trả nợ trong tƣơng lai”.
2.1.2. Vai trị của xếp hạng tín dụng
2.1.2.1.

Đối với ngân hàng thƣơng mại



Cơ sở để lựa chọn khách hàng cho vay

Thơng qua kết quả xếp hạng tín dụng khách hàng, ngân hàng sẽ đánh giá đƣợc
mức độ tín nhiệm của từng khách hàng vay vốn, xác định đƣợc mức độ rủi ro khi cung
cấp khoản vay, khả năng trả nợ vay. Dựa vào kết quả xếp hạng tín dụng ngân hàng sẽ
quyết định cho vay hay từ chối cho vay đảm bảo tính khách quan, khoa học.


Xây dựng chính sách khách hàng

Mỗi nhóm khách hàng ngân hàng sẽ có những cách ứng sử khác nhau vừa nhằm
thu hút khách hàng vừa đảm bảo quản lý rủi ro, thông qua kết quả xếp hạng tín nhiệm
khách hàng, ngân hàng sẽ phân chia khách hàng thành những nhóm dựa trên mức độ
rủi ro. Những khách hàng có tín nhiệm cao, mức độ rủi ro thấp sẽ đƣợc hƣởng nhiều

chính sách ƣu đãi hơn so với những khách hàng có mức độ rủi ro cao hơn. Chính sách
khách hàng bao gồm chính sách về cơ chế tín dụng, chính sách về lãi suất vay vốn, các
loại phí …


Xây dựng danh mục tín dụng

Dựa vào kết quả xếp hạng tín dụng ngân hàng sẽ đánh giá đƣợc mức độ rủi ro
của từng doanh nghiệp, từng lĩnh vực hoạt động kinh doanh của khách hàng từ đó mà
xây dựng danh mục tín dụng phù hợp.


Phân loại nợ và quản lý nợ

Hiện nay phần lớn các ngân hàng thƣơng mại thực hiện việc phân loại nợ và
trích dự phịng rủi ro theo quy định của Ngân hàng Nhà nƣớc. Tuy nhiên khi các tổ
chức tín dụng đã xây dựng đƣợc hệ thống xếp hạng tín dụng nội bộ của riêng mình thì


6

sẽ phân loại nợ và trích dự phịng rủi ro theo kết quả xếp hạng của hệ thống xếp hạng
tín dụng nội bộ.
2.1.2.2.

Đối với thị trƣờng tài chính

Ngày nay hầu hết những thị trƣờng chứng khoán của các nƣớc trên thế giới đều
tồn tại các tổ chức xếp hạng tín dụng, đây là xu thế phù hợp với điều kiện kinh tế thế
giới hiện nay, vì kết quả xếp hạng tín dụng là một nguồn cung cấp thơng tin cho những

nhà đầu tƣ, kết quả xếp hạng tín dụng làm xóa tan đi khoảng tối thơng tin giữa ngƣời
cho vay và ngƣời đi vay. Vai trò quan trọng của xếp hạng tín dụng trên thị trƣờng tài
chính là:
- Các nhà đầu tƣ sử dụng kết quả xếp hạng tín dụng để thực hiện chiến lƣợc đầu
tƣ sao cho rủi ro thấp nhất nhƣng kết quả đạt đƣợc nhƣ mong muốn;
- Các tổ chức đi vay, cần huy động vốn sử dụng kết quả xếp hạng tín dụng để
tạo niềm tin với nhà đầu tƣ, từ đó thực hiện đƣợc chiến lƣợc huy động vốn với chi phí
thấp, huy động lƣợng vốn nhƣ mong muốn;
- Thơng qua xếp hạng tín dụng, các tổ chức khác sử dụng kết quả xếp hạng tín
dụng để quảng bá hình ảnh của tổ chức mình, cung cấp thông tin cho các đối tác, tạo
niềm tin của thị trƣờng.
2.1.2.3.

Đối với doanh nghiệp đƣợc xếp hạng

 Để đánh giá mức độ tín dụng của thị trƣờng đối với bản thân doanh nghiệp.
XHTD do một tổ chức độc lập thực hiện, kết quả này có thể phản ánh mức độ
tín nhiệm của thị trƣờng đối với doanh nghiệp, kết quả XHTD cao hay thấp cho thấy
mức độ tín nhiệm của thị trƣờng cao hay thấp đối với doanh nghiệp.
 Tạo niềm tin đối với nhà đầu tƣ, ngƣời cho vay để tăng khả năng huy động vốn.
Kết quả xếp hạng cho biết mức độ rủi ro khi cho doanh nghiệp vay hay đầu tƣ
vào doanh nghiệp, kết quả XHTD càng cao cho thấy rủi ro thấp, nhà đầu tƣ sẽ yên tâm
hơn khi đầu tƣ vào doanh nghiệp.


7

 Các doanh nghiệp thông qua kết quả xếp hạng tín dụng để quảng bá hình ảnh
của doanh nghiệp mình.
Cơng bố kết quả xếp hạng tín dụng cũng là một cách để quảng bá hình ảnh của

doanh nghiệp, cơng bố cho thị trƣờng tình hình hoạt động và minh bạch các thơng tin.
2.2. Nghiên cứu về xếp hạng tín dụng nội bộ của Xubiao và cộng sự (2008)
Mục đích của nghiên cứu này là mơ phỏng xếp hạng tín dụng nội bộ dựa trên
dữ liệu thị trƣờng cổ phiếu và có đƣợc thơng tin tín dụng của các cơng ty niêm yết trên
thị trƣờng chứng khoán Trung Quốc.
2.2.1. Đánh giá xác suất vỡ nợ sử dụng giá thị trƣờng
Tại thời gian t, suất sinh lợi của cổ phiếu đƣợc ký hiệu là rt, thì ta có:
𝑟𝑡 = 𝐸 𝑟𝑡 + 𝜀𝑡 ,

(1)

Trong đó, E(rt) là suất sinh lợi kỳ vọng của cổ phiếu, giá trị trung bình của sai số ngẫu
nhiên 𝜀𝑡 bằng 0, phƣơng sai là 𝜎𝑡2 . Vì vậy, giá cổ phiếu 𝑆𝑡 và giá kỳ vọng của nó có thể
đƣợc viết là:
𝑆𝑡 = 𝑆𝑡−1 (1 + 𝐸 𝑟𝑡 + 𝜀𝑡 )

(2)

𝐸(𝑆𝑡 ) = 𝑆𝑡−1 (1 + 𝐸 𝑟𝑡

(3)

Nói chung, giá trị của các tài sản của một công ty 𝑉𝑡 luôn luôn bằng với tổng nợ 𝐵𝑡 và
tổng vốn cổ đông 𝑁𝑃𝑡
𝑉𝑡 = 𝐵𝑡 + 𝑁𝑃𝑡

(4)

Nếu một cơng ty khơng thể trả các món nợ với tài sản đang có, thì cơng ty đó
vỡ nợ, khi đó 𝑁𝑃𝑡 ≤ 0. Nếu chúng ta giả sử rằng tổng vốn cổ đông đƣợc định giá hiệu

quả bởi thị trƣờng thì 𝑁𝑃𝑡 = 𝑁𝑠 𝑆𝑡 , trong đó 𝑁𝑠 là số lƣợng tất các các cổ phiếu. Xác
suất vỡ nợ trong khoảng thời gian [𝑡 − 1, 𝑡] đƣợc tính nhƣ sau:
Pr 𝑁𝑃𝑡 ≤ 0 𝑁𝑃𝑡−1 > 0 = Pr 𝑁𝑠 𝑆𝑡 ≤ 0 𝑁𝑠 𝑆𝑡−1 > 0
= Pr 𝑁𝑠 𝑆𝑡 ≤ 0 𝑁𝑠 𝑆𝑡−1 > 0


8

= Pr 𝑁𝑠 𝑆𝑡−1 (1 + 𝐸 𝑟𝑡 + 𝜀𝑡 ) ≤ 0 𝑁𝑠 𝑆𝑡−1 > 0
= Pr 1 + 𝐸 𝑟𝑡 + 𝜀𝑡 ≤ 0 𝑁𝑠 𝑆𝑡−1 > 0

(5)

𝜀𝑡
(1 + 𝐸 𝑟𝑡 )
≤−
𝑁𝑠 𝑆𝑡−1 > 0
𝜎𝑡
𝜎𝑡

= Pr

Theo mơ hình KMV, khoảng cách vỡ nợ (DD) của một công ty đƣợc viết là:
DD =

𝐸 𝑁𝑃𝑡 − 0
VAR 𝑁𝑃𝑡

=

𝐸 𝑁𝑠 𝑆𝑡 − 0
VAR 𝑁𝑠 𝑆𝑡

=

𝑁𝑠 𝑆𝑡−1 (1 + 𝐸 𝑟𝑡 ) 1 + 𝐸 𝑟𝑡
=
𝑁𝑠 𝑆𝑡−1 𝜎𝑡
𝜎𝑡

Thay vào phƣơng trình (5), ta thu đƣợc:
Pr 𝑁𝑃𝑡 ≤ 0 𝑁𝑃𝑡−1 > 0 = Pr

𝜀𝑡
𝜎𝑡

≤ −𝐷𝐷 𝑁𝑠 𝑆𝑡−1 > 0

Do đó, nếu chúng ta có đƣợc phân phối của biến ngẫu nhiên 𝜀𝑡 𝜎𝑡 và khoảng
cách vỡ nợ DD, thì ta có thể tính đƣợc xác suất vỡ nợ trong khoảng thời gian [𝑡 − 1, 𝑡]
theo phƣơng trình (6). Độ chính xác của xác suất vỡ nợ phụ thuộc vào việc ƣớc lƣợng
𝐸 𝑆𝑡 và 𝜎𝑡 .
Theo mơ hình CAPM, ta có:
𝐸 𝑟𝑡 − 𝑟ft = 𝛽(𝐸 𝑟mt − 𝑟ft ),
Trong đó 𝑟ft là suất sinh lợi phi rủi ro và 𝐸 𝑟mt là suất sinh lợi kỳ vọng của
danh mục thị trƣờng tại thời điểm t, 𝛽 là độ nhạy của suất sinh lợi tài sản so với suất
sinh lợi của danh mục thị trƣờng.
Giá thị trƣờng của rủi ro đƣợc định nghĩa là:
λ=

𝐸 𝑟mt − 𝑟ft
𝜎𝑚𝑡

Suất sinh lợi của danh mục thị trƣờng tại thời điểm t là:
𝑟mt = 𝐸 𝑟mt + 𝜀mt = 𝑟ft + λ𝜎𝑚𝑡 + 𝜀mt .


9

Hình 2.1 Xác suất vỡ nợ của cơng ty

Các nhà quan sát thị trƣờng tài chính đã từ lâu nhận thấy rằng độ biến động giá
tài chính thay đổi một cách ngẫu nhiên. Các mơ hình ARCH bởi Engle (1982) và
GARCH bởi Bollerslev (1986) và các mơ hình phái sinh khác cung cấp những công cụ
thuận lợi cho việc mô hình hóa thực nghiệm độ biến động. Một vấn đề gặp phải bởi
các mơ hình ARCH(p) đối với dữ liệu suất sinh lợi tài chính là để đạt đƣợc mơ hình
phù hợp tốt thì địi hỏi số bậc p phải rất lớn, ví dụ thƣờng từ 8-10 hoặc nhiều hơn.
Bollerslev (1986) đã mở rộng mơ hình ARCH và thiết lập lớp các mơ hình GARCH
nhƣ sau:
𝜎𝑡2

=𝜅+

𝜀𝑡 = 𝜎𝑡 𝑒𝑡
𝑝
2
𝑖=1 𝛾𝑖 𝜎𝑡−𝑖 +

𝑞
2

𝑖=1 𝜂𝑖 𝜀𝑡−𝑖

(8)

Trong đó 𝑒𝑡 đƣợc phân phối độc lập và đồng nhất và 𝑒𝑡 ~𝑁(0,1), 𝜅 > 0, đƣợc
biểu thị là 𝜀𝑡 ~GARCH(𝑝, 𝑞). Phân phối không điều kiện của 𝜀𝑡 trong GARCH không
phải là phân phối chuẩn, đi của nó “dày hơn” của phân phối chuẩn. Nhƣng, nhiều
nghiên cứu chỉ ra rằng phân phối có điều kiện của 𝜀𝑡 đôi khi cũng không phải là phân


10

phối chuẩn. Vì vậy, chúng ta giả sử rằng phân phối có điều kiện của suất sinh lợi thị
trƣờng đƣợc mơ tả bởi phân phối chuẩn vì nó chỉ chứa rủi ro thị trƣờng, và đi của
phân phối có điều kiện của suất sinh lợi cổ phiếu “dày hơn” của phân phối chuẩn bởi
vì suất sinh lợi của cổ phiếu bao gồm rủi ro thị trƣờng và rủi ro đặc biệt của cơng ty.
Do đó, chúng ta chấp nhận phân phối sai số tổng quát (GED) để mô tả phân phối có
điểu kiện của suất sinh lợi cổ phiếu. Hàm mật độ của biến ngẫu nhiên GED đƣợc
chuẩn hóa có giá trị trung bình và phƣơng sai là 0 và 1 tƣơng ứng nhƣ sau:
𝑓 𝑥 =

𝜈.exp ⁡
(− 𝑥 𝑦 𝜈 /2)
𝛾 .2 (1+𝜈 )/𝜈 Γ(1/𝜈)

,

Trong đó −∞ < 𝑥 < ∞, 0 < 𝜈 < ∞, (*) là hàm gamma,  đƣợc định nghĩa nhƣ sau:
2−2/𝜈 Γ(1/𝜈)
𝛾=

Γ(1/𝜈)

1/2

Và bậc tự do 𝜈 là thông số độ dày đuôi. Khi 𝜈 = 2, x có phân phối chuẩn hóa.
Khi 𝜈 < 2, phân phối của x có đi dày hơn của phân phối chuẩn.
Nếu mơ hình GARCH(1,1) đƣợc chọn, chúng ta có mơ hình GARCH-M đa
biến nhƣ sau:
𝑟𝑡 − 𝑟𝑓𝑡 = 𝛼 + 𝛽 𝐸 𝑟𝑚𝑡 − 𝑟𝑓𝑡 + 𝜀𝑡
2
2
𝜎𝑡2 = 𝜔 + 𝜂𝜀𝑡−1
+ 𝛾𝜎𝑡−1
𝑟𝑚𝑡 − 𝑟𝑓𝑡 = 𝜃 + 𝜆𝜎𝑚𝑡 + 𝜀𝑚𝑡
2
2
𝜎𝑚𝑡
= 𝜔𝑚 + 𝜂𝑚 𝜀𝑚

𝑡−1

+ 𝛾𝑚 𝜎𝑚2

(9)

𝑡−1

Trong đó:
𝜔 > 0, 𝜂 ≥ 0, 𝛾 ≥ 0, 𝜂 + 𝛾 < 1, 𝜔𝑚 > 0, 𝜂𝑚 ≥ 0, 𝛾𝑚 ≥ 0, 𝜂𝑚 + 𝛾𝑚 < 1,
Phân phối của 𝜀t là phân phối GED, phân phối của 𝜀mt là phân phối chuẩn.

Phƣơng trình (9) cho chúng ta ƣớc lƣợng hàng ngày của suất sinh lợi cổ phiếu
và phƣơng sau của nó. Từ đó, chúng ta có tính đƣợc xác suất vỡ nợ hàng ngày. Nhƣng,
các ƣớc lƣợng hàng ngày chứa quá nhiều nhiễu và tần suất thƣờng xun nên khơng
thích hợp cho các ứng dụng, do đó các ƣớc lƣợng hàng quý hoặc hàng năm sẽ thích


11

hợp hơn. Để tạo ra xác suất vỡ nợ trong suốt thời gian T từ các ƣớc lƣợng hàng ngày,
phƣơng sai của cổ phiếu trong thời gian T ngày là:
2
𝜎[𝑡,𝑡+𝑇]
=

𝑇−1 2
𝑖=0 𝜎[𝑡+𝑖,𝑡+𝑖+1] .

(10)

Và giá trị kỳ vọng của vốn cổ đông sau T ngày là:
𝐸 𝑁𝑃𝑡+𝑇−1 = 𝐸 𝑁𝑠 𝑃𝑡+𝑇−1 = 𝑁𝑠 𝑆𝑡−1

𝑇−1
𝑖=0 (1

+ 𝐸 𝑟𝑡+𝑖 ),

(11)

Do vậy, khoảng cách vỡ nợ DD của công ty trong suốt thời gian T ngày là:

DD =

𝑇−1
𝑖=0

1 + 𝐸 𝑟𝑡+𝑖

(12)

𝑇−1 2
𝑖=0 𝜎𝑡+𝑖

Sử dụng phƣơng trình (12), tác giả có thể ƣớc lƣợng đƣợc xác suất vỡ nợ trong suốt
thời gian T ngày.
2.2.2. Kết quả xếp hạng tín dụng nội bộ cho các cơng ty niêm yết
Theo kết quả tính tốn xác suất vỡ nợ, tác giả chia ra 8 hạng tín dụng dựa theo
khoảng xác suất vỡ nợ lý thuyết nhƣ bảng 2.1.
Bảng 2.1 Khoảng xác suất vỡ nợ lý thuyết xếp hạng tín dụng
Hạng tín dụng

Khoảng xác suất vỡ nợ lý thuyết

1

[0, 0.02%)

2

[0.02%, 0.15%)

3

[0.15%, 0.5%)

4

[0.5%, 1.7%)

5

[1.7%, 4.7%)

6

[4.7%, 6%)

7

[6%, 15%)

8

[15%, 1]

Nguồn: Xubao và cộng sự (2008)


12

Từ dữ liệu giá cổ phiếu hàng ngày của các cơng ty niêm yết trên Sở giao dịch

chứng khốn Shanghai và Shenzhen trong 5 năm, trong đó có 805 cơng ty niêm yết
trong năm 1999, 900 công ty niêm yết trong năm 2000, 1029 công ty niêm yết trong
năm 2001, 1103 công ty niêm yết trong năm 2002, và 1182 công ty niêm yết trong
năm 2003, tác giả đã ƣớc lƣợng và tính tốn xác suất vỡ nợ của các cơng ty trên và đƣa
ra kết quả xếp hạng tín dụng nhƣ bảng 2.2.
Bảng 2.2 Kết quả xếp hạng tín dụng các công ty niêm yết Trung Quốc trong giai đoạn
1999-2003
Năm Hạng tín

1

2

3

4

5

6

7

8

dụng
1999 Số cơng ty
Tỷ lệ (%)
2000 Số cơng ty
Tỷ lệ (%)

2001 Số công ty
Tỷ lệ (%)
2002 Số công ty
Tỷ lệ (%)
2003 Số công ty
Tỷ lệ (%)

Tổng
cộng

2

19

61

0.25

2.36

7.58

3

65

253

0.33
3

0.29

354

47

34.66 43.98 5.84
427

127

11

7.22 28.11 47.44 14.11 1.22
25

112

467

346

22

2.43 10.88 45.38 33.62 2.14

3

14

62

0.27

1.27

5.62

9

102

199

0.76

279

281

571

70

25.48 51.77 6.35
394

355

37

8.63 16.84 33.33 30.03 3.13

41

2

805

5.09

0.25

100

13

1

900

1.44

0.11

100

48

6

1,029

4.66

0.58

100

101

1

1,103

9.16

0.09

100

75

11

1,182

6.35

0.93

100

Nguồn: Xubao và cộng sự (2008)
2.2.3. Kiểm định mơ hình xác suất vỡ nợ
Mơ hình xác suất vỡ nợ chỉ cần dữ liệu thị trƣờng và có thể phản ánh đƣợc chất
lƣợng tín dụng của các cơng ty niêm yết. Theo quy định, cổ phiếu sẽ đƣợc gắn nhãn
“ST” đối xử đặc biệt khi công ty niêm yết đó có hai năm lỗ rịng liên tiếp hoặc khi giá
trị tài sản ròng trên số cổ phiếu thấp hơn mệnh giá của cổ phiếu đó ở năm hiện tại. Vì


13

thế, cổ phiếu ST có rủi ro tín dụng cao hơn bởi vì khó khăn tài chính của nó. Do đó, để
kiểm định mơ hình, tác giả chia các cơng ty niêm yết thành hai nhóm có chất lƣợng tín
dụng khác nhau. Tác giả đã chọn 1182 cổ phiếu trên Sở giao dịch chứng khốn
Shanghai và Shenzhen gồm có 123 cổ phiếu “ST” và 1059 cổ phiếu “Non-ST”.
Đầu tiên tác giả kiểm định giá trị trung bình của xác suất vỡ nợ giữa hai nhóm
là khác nhau có ý nghĩa thống kê bằng kiểm định t và kiểm định Wilcoxon, là những
kiểm định phi tham số và không cần biết phân phối của mẫu. Kết quả kiểm định cho
thấy giá trị trung bình xác suất vỡ nợ của các cơng ty “ST” khác nhau có ý nghĩa thống
kê so với của các công ty “Non-ST”.
Để phân biệt các công ty với chất lƣợng tín dụng khác nhau, tác giả đã vẽ
đƣờng cong đặc tính vận hành nhận đƣợc (ROC). Trục X thể hiện phần trăm tích lũy
xác suất vỡ nợ của các công ty “Non-ST”, trục Y thể hiện khả năng phân biệt các công
ty “ST” so với các công ty “Non-ST”. Khả năng nhận dạng của mơ hình xác suất vỡ
nợ càng mạnh nếu đƣờng cong ROC càng xa đƣờng chéo. Kết quả chứng minh mơ
hình xác suất vỡ nợ có thể nhận dạng chất lƣợng tín dụng của các công ty niêm yết
một cách hiệu quả.

14

CHƢƠNG III. PHƢƠNG PHÁP VÀ DỮ LIỆU
3.1. Phƣơng pháp
Dựa vào mơ hình nghiên cứu ở trên của Xubao và cộng sự (2008), ta sử dụng
mơ hình xác suất vỡ nợ này cho việc xếp hạng tín dụng nội bộ cho các công ty niêm
yết trƣớc năm 2009 trên Sở giao dịch Chứng khốn TP.HCM (HOSE). Phƣơng pháp
tính tốn cụ thể sẽ thực hiện theo các bƣớc nhƣ sau:
3.1.1. Ƣớc lƣợng phƣơng sai và giá trị kỳ vọng của suất sinh lợi của cổ phiếu
Sử dụng hệ phƣơng trình (9), ta ƣớc lƣợng đƣợc phƣơng sai 𝜎𝑡2 và giá trị kỳ
vọng 𝐸 𝑟𝑡 theo ngày của mỗi cổ phiếu bằng theo mơ hình GARCH (1,1).
Từ phƣơng sai theo ngày, sử dụng phƣơng trình (10) để tính tốn phƣơng sai
theo năm của cổ phiếu.
3.1.2. Ƣớc lƣợng xác suất vỡ nợ
Có đƣợc phƣơng sai theo năm và giá trị kỳ vọng cùa suất sinh lợi của cổ phiếu
theo ngày, sử dụng phƣơng trình (12), chúng ta có thể ƣớc lƣợng đƣợc xác suất vỡ nợ
trong suốt thời gian T ngày.
3.1.3. Kiểm định mô hình xác suất vỡ nợ
Để kiểm định mơ hình xác suất vỡ nợ, ta chia các công ty niêm yết thành hai
nhóm: nhóm các cơng ty ST là nhóm các cơng ty bị đối xử đặc biệt nếu có hai năm lỗ
rịng liên tiếp hoặc nếu có giá trị tài sản ròng trên số cổ phiếu ở năm xếp hạng nhỏ hơn
mệnh giá của cổ phiếu đó, nhóm cịn lại là nhóm non-ST (xem Phụ lục 3).
 Kiểm định sự khác nhau giữa giá trị trung bình của nhóm ST và non-ST: sử
dụng kiểm định t lá kiểm định phi tham số ở mức ý nghĩa α=5% để kiểm định sự khác
nhau có ý nghĩa thống kê giữa giá trị trung bình của hai nhóm ST và non-ST.
 Phƣơng pháp đƣờng cong ROC: để phân biệt chất lƣợng tín dụng khác nhau của
các công ty ngƣời ta thƣờng sử dụng phƣơng pháp đƣờng cong đặc tính vận hành nhận
đƣợc ROC. Trục X thể hiện phần trăm tích lũy xác suất vỡ nợ của các công ty “NonST”, trục Y thể hiện khả năng phân biệt các công ty “ST” so với các công ty “Non-