Mô hình ước lượng xác suất không trả được nợ của doanh nghiệp và những giải pháp nhằm nâng cao chất lượng tín dụng tại ngân hàng kiên long tiếp cận bằng mô hình binary logistic

..

LỜI NÓI ĐẦU
1.
LÝ DO CHỌN ĐỀ TÀI
Trong bối cảnh nền kinh tế chịu tác động tiêu cực của cuộc khủng hoảng tài chính
và suy thối kinh tế tồn cầu, vấn đề lạm phát trong nước cao. Tăng trưởng kinh tế
duy trì ở mức thấp và cịn nhiều điểm cần khắc phục, dư địa của chính sách tài
khóa bị thu hẹp, tiến độ cải cách doanh nghiệp nhà nước còn chậm chạp, tỷ lệ nợ
xấu trong khu vực ngân hàng còn cao và có xu hướng tăng lên, đặc biệt trong lĩnh
vực bất động sản,.. Những vấn đề trên đã trực tiếp gây ra tình trạng rủi ro, bất ổn
đe dọa hệ thống ngân hàng. Số lượng doanh nghiệp giải thể, ngừng hoạt động tăng
cao hơn trước. Môi trường kinh doanh và hoạt động ngân hàng gặp nhiều khó khăn,
chất lượng tín dụng suy giảm và nợ xấu tăng nhanh hơn tốc độ tăng trưởng tín
dụng. Trong giai đoạn 2008 - 2011, tốc độ tăng trưởng dư nợ tín dụng bình quân
26,56% nhưng tốc độ tăng trưởng nợ xấu bình quân 51%. Tốc độ tăng trưởng dư
nợ tín dụng từ năm 2011 chậm lại đáng kể, đặc biệt là 5 tháng đầu năm 2012 dư
nợ tín dụng khơng tăng nhưng nợ xấu tăng tới 45,5% do tình hình kinh doanh và
tài chính của các DN suy giảm mạnh ( Theo Trang Nhịp sống kinh tế Việt Nam và
thế giới). Để từng bước xử lý nợ xấu một cách bền vững, hạn chế nợ xấu gia tăng
nhằm khơi thơng dịng vốn trong hệ thống các TCTD, bảo đảm an toàn hoạt động
ngân hàng, thúc đẩy tăng trưởng tín dụng và hỗ trợ vốn tích cực cho nền kinh tế,
cần triển khai một số giải pháp quan trọng trong việc nâng cao chất lượng tín dụng.
Với thị trường tài chính đang đối diện với những bất ổn và tiềm ẩn nhiều rủi ro, thì
việc đo lường và quản trị rủi ro tín dụng hết sức quan trọng. Việc đo lường rủi ro
tín dụng là một phương pháp cần thiết trong việc nhận diện, đánh giá và dự báo
tình hình tài chính của mỗi khách hàng, mỗi doanh nghiệp. Mơ hình dự báo kiệt
quệ tài chính của doanh nghiệp Việt Nam được xây dựng trên mơ hình hình nhị
phân (binary logistic) dựa trên các nhân tố tác động đến kiệt quệ tài chính của Platt,
H.D và Platt, M.B (2006). Mơ hình Binary Logistic ước lượng xác suất kiệt quệ
tài chính của doanh nghiệp, xem xét mức ảnh hưởng của các nhân tố tác động đến

tình hình doanh nghiệp, từ đó giúp các nhà quản lý doanh nghiệp đưa ra các hành
động kịp thời nhằm tránh khỏi tình trạng kiệt quệ tài chính, giúp các NHTM đưa
ra quyết định cho vay, giảm thiểu rủi ro tín dụng. Ở Việt Nam đã có nhiều cơng
trình nghiên cứu vận dụng mơ hình hồi Binary Logistic vào thực tiễn cuộc sống xã
hội và đã được thực hiện rất tốt. Về kinh tế, đề tài “các nhân tố ảnh hưởng đến khả
năng tiếp cận tín dụng của nơng hộ ở huyện Châu Thành A, tỉnh Cần Thơ” (Nguyễn
Văn Ngân, 2003).
1


Tuy nhiên, về đề tài Vận dụng mơ hình hồi quy Binary logistic để phân tích các
nhân tố ảnh hưởng đến quyết định cho vay của ngân hàng thì cịn rất ít. Do đó đây
cũng là một điểm mới của đề tài. Ngoài ra, đề tài nghiên cứu được thực hiện trong
giai đoạn nền kinh tế đất nước nói chung và tình hình hoạt động của các doanh
nghiệp trong nước nói riêng đang trong thời kỳ khơi phục lại sau suy thối kinh tế
tồn cầu nên đề tài được nghiên cứu cịn mang tính cần thiết cao.
Đó chính là lý do tôi chọn đề tài: “Giải pháp nâng cao chất lượng tín dụng cho
ngân hàng thương mại cổ phần Kiên Long tiếp cận bằng mơ hình Binary
Logistic”
2.
MỤC TIÊU NGHIÊN CỨU
Đưa ra các nhân tố ảnh hưởng đến kiệt quệ tài chính của các doanh nghiệp. Vận
dụng mơ hình hồi quy Binary Logistic để ước lượng xác suất kiệt quệ tài chính của
doanh nghiệp. Từ đó xem xét mức độ ảnh hưởng của các nhân tố ảnh hưởng đến
tình hình doanh nghiệp, đưa ra quyết định cho vay đối với các doanh nghiệp, giảm
thiểu rủi ro cho tín dụng vay vốn và nâng cao chất lượng tín dụng cho các ngân
hàng thương mại hiện nay.
3.
ĐỐI TƯỢNG VÀ PHẠM VI NGHIÊN CỨU.
a. Đối tượng:

Bài báo cáo chọn các doanh nghiệp đã bị hủy niêm yết do kinh doanh thua lỗ và lỗ
lũy kế vượt quá vốn điều lệ, đồng thời cũng tương đồng với các doanh nghiệp hủy
niêm yết là các doanh nghiệp có quy mơ tương tự đang hoạt động tốt trên thị trường
làm đối tượng nghiên cứu. Từ đó, các ngân hàng thương mại nói chung, ngân hàng
Kiên Long nói riêng, có thể ước lượng được khả năng kiệt quệ tài chính và đưa ra
quyết định cho vay đối với DN vay vốn.
b. Phạm vi nghiên cứu
Sử dụng nguồn dữ liệu từ cơ sở dữ liệu các năm của các cơng ty được niêm yết
trên sở giao dich chứng khốn HOSE và HNX. Thu thập số liệu từ báo cáo tài
chính của 84 cơng ty đang hoạt động và hủy niêm yết trên sàn giao dịch. Trong
nghiên cứu này, tôi phân loại quan sát thành hai loại: những quan sát rơi vào tình
trạng kiệt quệ tài chính được gán giá trị biến phụ thuộc là 0; những quan sát không
bị kiệt quệ hay tình hình tài chính ổn định được gán giá trị biến phụ thuộc là 1. Để
giải quyết vấn đề biến phụ thuộc là nhị phân, tôi sử dụng mơ hình Logistic trong
bài nghiên cứu này.
4.
PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
Kết hợp kiến thức kinh tế và sử dụng các mơ hình, phần mềm hỗ trợ để phân
tích rủi ro tín dụng trong Ngân hàng, đồng thời kiến nghị một số giải pháp
nhằm giảm thiểu rủi ro tín dụng cho các nhà quản lý. Kết hợp phương pháp thống
2


kê, phương pháp so sánh, phương pháp phân tích những số liệu, tổng hợp dữ liệu,
chạy mơ hình và kiểm định.
5.
KẾT CẤU ĐỀ TÀI
Bài khóa luận bao gồm 3 chương:
 Chương 1. Cơ sở lí luận về nghiệp vụ tín dụng ở ngân hàng thương mại cổ
phần Kiên Long và mơ hình hồi quy Binary Logistic

 Chương 2. Thực trạng tình hình tín dụng doanh nghiệp và xây dựng mơ
hình các nhân tố ảnh hưởng đến kiệt quệ tài chính của các doanh nghiệp
 Chương 3. Giải pháp và kiến nghị nhằm nâng cao chất lượng tín dụng cho

các ngân hàng thương mại hiện nay

3


CHƯƠNG 1: CƠ SỞ LÍ LUẬN VỀ NGHIỆP VỤ TÍN DỤNG Ở NGÂN
HÀNG THƯƠNG MẠI CỔ PHẦN KIÊN LONG VÀ MƠ HÌNH HỒI QUY
BINARY LOGISTIC
1.1 TỔNG QUAN VỀ NGÂN HÀNG THƯƠNG MẠI CỔ PHẦN KIÊN
LONG.
1.1.1 Thông tin chung.
Ngân hàng TMCP Kiên Long, tên quốc tế là Kienlong Commercial Joint Stock
Bank, viết tắt là Kienlong Bank (tiền thân là NHTMCP Nông Thôn Kiên Long) đi
vào hoạt động từ ngày 25/10/1995 tại Kiên Giang, được thành lập theo giấy phép
hoạt động số 0056/NN-CP ngày 18/09/1995 do NHNN Việt Nam cấp với thời gian
hoạt động là 50 năm.
Ngày 30/06/2007, Kienlongbank chuyển đổi thành Ngân hàng đơ thị và có những
bứt phá ngoạn mục từ việc Ban Lãnh đạo đã quyết tâm mở rộng mạng lưới, đẩy
mạnh đầu tư hiện đại hóa cơng nghệ, phát triển đa dạng hóa các sản phẩm dịch vụ
ngân hàng hiện đại, nhằm đáp ứng nhu cầu khả năng thanh toán của nền kinh tế.
Ngày 11/05/2007, Ngân hàng TMCP Kiên Long đã khai trương trụ sở làm việc
mới Chi nhánh Sài Gòn tại số 197-199 Lý Thuờng Kiệt, P.6, Q.Tân Bình,
TP.HCM.. Nay đã chuyển về địa chỉ số 98-108A Cách Mạng Tháng Tám, phường
7, quận 3, TP. Hồ Chí Minh dựa theo công văn số 08/HCM-TTGSNH1 ngày
03/01/2014 của Ngân hàng Nhà Nước Việt Nam Chi nhánh Tp. Hồ Chí Minh V/v
chấp thuận thay đổi địa điểm Ngân hàng TMCP Kiên Long – Chi nhánh Sài Gịn.

Khơng ngừng và liên tục phát triển mạng lưới năm 2009, ngân hàng TMCP Kiên
Long (Kienlong Bank) chính thức khai trương và đưa vào hoạt động PGD Thủ
Đức vào ngày 17 tháng 07 năm 2009, tại số 15 – 17 Đường Võ Văn Ngân, Phường
Linh Chiểu, Quận Thủ Đức, Thành phố Hồ Chí Minh.
1.1.2 Tình hình hoạt động kinh doanh.
Năm 2014 là năm thứ 4 Việt Nam thực hiện kế hoạch phát triển kinh tế - xã hội
giai đoạn 2011-2015. Trong năm 2014, tình hình kinh tế - xã hội Việt Nam diễn ra
trước bối cảnh thế giới tiếp tục có nhiều diễn biến phức tạp. Kinh tế thế giới phục
hồi chậm hơn so với dự báo. Xung đột mâu thuẫn xảy ra ở nhiều nơi, đặc biệt là
tình hình căng thẳng trên biển Đơng. Trước tình hình đó, mặc dù thống kê cho thấy
kinh tế Việt Nam đã xuất hiện dấu hiệu phục hồi, nhưng năng suất và sức cạnh
tranh của nền kinh tế vẫn chưa mấy được cải thiện.
4


Hệ thống ngân hàng, vốn được đánh giá là xương sống của nền kinh tế, vẫn cịn
gặp nhiều khó khăn trong năm vừa qua. Tính đến cuối năm 2014, tín dụng toàn hệ
thống tăng hơn 11%, tỷ lệ nợ xấu xấp xỉ 3,9%, tăng so với mức 3,61% so với năm
2013.
Trong bối cảnh kinh tế trong nước và ngành ngân hàng cịn gặp nhiều khó khăn và
đang trên đà phục hồi, Ngân hàng Kiên Long không phải là ngoại lệ, song với sự
nỗ lực Kienlongbank đã khắc phục những khó khăn, thách thức, duy trì hoạt động
ln ổn định, an toàn và hiệu quả, hoàn thành mục tiêu 2014.
Tổng tài sản năm 2014 đạt là 23.103.925 triệu đồng, tăng 8,10% so với năm 2013.
Nguồn vốn huy động từ dân cư và tổ chức kinh tế đạt 16.570.527 triệu đồng, tăng
24,56% so với năm 2013. Lợi nhuận trước thuế 233.711 triệu đồng. Nợ xấu được
kiểm soát ở mức 1,95% tương ứng 264.224 triệu đồng.
Bảng 1.1 Tổng tài sản của KLB giai đoạn 2012-2014.
ĐVT: Triệu Đồng
Chỉ tiêu

Tổng tài sản
Năm
2012

18.580.999

2013

21.372.000

23.103.925
2014
Nguồn: Báo cáo tài chính KLB
Nhóm chỉ số sinh lợi:
Bảng 1.2: Nhóm chỉ số sinh lợi 2014
Năm 2014
Tỷ suất lợi nhuận / Vốn chủ sở hữu bình quân (ROE)

6,95%

Tỷ suất sinh lợi / Tổng tài sản bình qn (ROA)
Nguồn: Báo cáo tài chính KLB

1,01%

5


Nhóm chỉ số tăng trưởng:
Bảng 1.3: Nhóm chỉ số tăng trưởng 2014

Năm 2014
Lợi nhuận trước thuế

(40,59)%

Tổng tài sản

8,1%

Vốn chủ sở hữu

(3,2)%

Vốn điều lệ

-

Nguồn vốn huy động

10,56%

Dư nợ cho vay

11,53%

Nguồn: Báo cáo tài chính KLB
Bảng 1.4: Nhóm chỉ số Thanh tốn 2014
Năm 2014
Dư nợ cho vay/Nguồn vốn huy động

0,70 lần

Dư nợ cho vay/Tổng tài sản

0,59 lần

Nguồn vốn huy động/Vốn chủ sở hữu
0.17 lần
Nguồn: Báo cáo tài chính KLB
Năm 2014, Ngân hàng Kiên Long đạt tổng nguồn vốn huy động 14.751 tỷ đồng,
đạt 101,73% so với kế hoạch năm 2014, tăng 5,29% so với năm 2014.
Bảng 1.5: Tăng trưởng huy động vốn từ cá nhân và tổ chức kinh tế.
ĐVT: tỷ đồng
Chỉ tiêu
Huy động vốn

Năm
2012

14.751

2013

17.510

19.360
2014
Nguồn: Báo cáo tài chính KLB
Tăng trưởng tín dụng một cách chọn lọc và đảm bảo chất lượng tín dụng.Với
định hướng là một Ngân hàng bán lẻ, nên cho vay tiêu dùng, vay trả góp theo

ngày là những khoản cho vay quan trọng của Ngân Hàng TMCP Kiên Long.
6


Tính đến thời điểm 31/12/2014, tỷ lệ nợ xấu của Kienlongbank chỉ chiếm 1,95%
% tổng dư nợ và vẫn nằm trong tỷ lệ an toàn mà Ngân hàng Nhà nước cho phép
(nhỏ hơn 3%).
Trong năm 2014, Ngân hàng Kiên Long thực hiện tăng trưởng tín dụng theo
đúng quy định của Ngân hàng Nhà nước (tăng trưởng tín dụng 15%). Tổng dư
nợ cho vay (31/12/2014) là 13.526 tỷ đồng, tăng 11,52 % so với năm 2013 và
đạt 100,14% kế hoạch năm 2014 ( kế hoạch năm 2014 : 13.341 tỷ đồng).
Bảng 1.6: Tăng trưởng dư nợ tín dụng tín đến 31/12/2014
ĐVT: triệu đồng
Chỉ tiêu
Dư nợ tín dụng
Năm
2012

9.683.477

2013

12.128.627

2014

13.526.466

1.1.3 Cơ cấu tổ chức của NH Kiên Long.
 Sơ đồ cơ cấu tổ chức của NHKL

7


ĐẠI HỘI ĐỒNG CỔ ĐƠNG
Ủy ban tín dụng

Ban kiểm sốt
HỘI ĐỒNG QUẢN TRỊ

Ủy ban quản lý rủi ro

Phịng kiểm tốn nội bộ
Ủy ban nhân sự
Hội đồng đầu tư
Các công ty con, liên
doanh, liên kết

Hội đồng thi đua khen
thưởng
TỔNG GIÁM ĐỐC

ALCO

Văn phịng HĐQT
Ủy ban thường trực
HĐQT

Các hội đồng/ ban

CÁC PHĨ TỔNG GIÁM ĐỐC

Khối tín dụng - đầu tư

Khối ngân quỹ

Phịng KHDN

Phịng QLV & KDNT

Phòng QLRR

Phòng NS

Phòng KHTH

Phòng KHCN

Phòng kho quỹ

Phòng KSNB

Phòng HC - QT

Phòng KTTC

Phòng Đầu tư

Phòng PC & XLN

Phòng CNTT

Phòng TTQT

Phòng TĐTS

Phòng Marketing

Khối QLRR & GS

Phòng thẻ

Khối hỗ trợ và điều hành

TT Đào tạo

CHI NHÁNH

PGD
8

Khối kế hoạch tài chính


Cũng như các doanh nghiệp cổ phần khác, bộ máy tổ chức cấp cao của NH
TMCP Kiên Long được chia như sau: Đứng đầu toàn hệ thống là Đại hội đồng
cổ đơng cùng với Ban kiểm sốt trực thuộc, tiếp đến chịu trách nhiệm quản lý
hoạt động là HĐQT.
Tổng giám đốc là người có trách nhiệm cao nhất trong mọi hoạt động của NH
TMCP Kiên Long, do HĐQT chỉ định. Hoạt động dưới sự chỉ đạo của Tổng

Giám đốc là các phòng ban.
 Phòng kinh doanh: Thường xuyên theo dõi, phân tích, đánh giá tình hình
biến động trên thị trường về hoạt động tín dụng, huy động vốn, dịch vụ,…Từ đó,
tham mưu kịp thời Ban Tổng Giám đốc đề ra những quyết định đúng đắn nhằm
hạn chế tối đa những rủi ro trong kinh doanh, giúp cho hoạt động của Ngân hàng
ngày càng an tồn và hiệu quả.
 Phịng kế tốn tài vụ: Tổ chức và thực hiện cơng tác hạch tốn kế tốn tồn
hệ thống một cách đầy đủ và chính xác theo đúng quy định của Nhà nước và của
Ngân hàng. Phối hợp với các phòng ban tham mưu cho Ban lãnh đạo thực hiện
chế độ tài chính trong toàn hệ thống một cách an toàn, hiệu quả và tiết kiệm theo
đúng quy định.
 Phòng tổ chức hành chánh: Tham mưu cho Ban Giám đốc trong công tác
quy hoạch đào tạo cán bộ của Ngân hàng, đề xuất các vấn đề có liên quan đến
cơng tác nhân sự, ngồi ra cịn là bộ phận thực hiện các chế độ lao động, tiền
lương, thi đua khen thưởng và kỷ luật.
Thực hiện nhiệm vụ soạn thảo các văn bản về nội quy cơ quan, chế độ thời gian
làm việc, thực hiện các chế độ an toàn lao động, qui định phân phối quỹ tiền
lương, xây dựng chương trình nội dung thi đua nhằm nâng cao năng suất lao
động.
 Phòng tiếp thị: Thực hiện việc phát triển thương hiệu, quảng cáo, quảng bá
sản phẩm, thực hiện các chương trình khuyến mãi, chăm sóc khách hàng, các
hoạt động xã hội và tham gia tài trợ cho các sự kiện văn hóa, thể dục thể thao,…
 Phịng đầu tư và ngân quỹ: Hồn thiện xây dựng các quy trình, quy chế
nghiệp vụ hoạt động. Thực hiện công tác kho quỹ theo quy định của Nhà nước
và Ngành Ngân hàng về an toàn kho quỹ.
 Phịng cơng nghệ thơng tin: Từng bước triển khai dự án hiện đại hóa cơng
nghệ Ngân hàng. Lắp đặt và hướng dẫn nhân viên áp dụng các phương tiện kỹ
thuật hiện đại.
 Phịng kiểm tra, kiểm tốn nội bộ: Thực hiện cơng tác kiểm tra nội bộ trong
tồn Ngân hàng.

9


 Phòng pháp chế và xử lý nợ: Thường xuyên cập nhật, theo dõi các văn bản
quy phạm pháp luật có liên quan đến lĩnh vực hoạt động của Ngân hàng, từ đó
tham mưu cho Ban lãnh đạo về tính pháp lý của nhiều hợp đồng với đối tác, với
khách hàng, cũng như chuyển đến các phòng nghiệp vụ để làm cơ sở thực hiện
tốt nhiệm vụ chun mơn.
 Phịng phát triển mạng lưới: Tiến hành khảo sát và đề xuất các địa điểm
chọn làm trụ sở giao dịch, đồng thời hoàn chỉnh hồ sơ thành lập các đơn vị mới.
Tiến hành theo dõi, giám sát thi công, đồng thời trực tiếp thực hiện rà sốt quyết
tốn cơng trình cải tạo, sửa chữa và xây dựng cơ bản các địa điểm giao dịch.
 Sơ đồ cơ cấu tổ chức của PGD Thủ Đức.
Giám đốc
Phó GĐ

NV Tín Dụng

NV Thủ Quỹ

Kế Tốn viên

Giao dịch viên

NV Bảo Vệ

Hiện tổng nhân sự của PGD Thủ Đức là 10 CBNV. Đứng đầu đơn vị là giám
đốc PGD, chịu trách nhiệm giám sát và điều hành tất cả các hoạt động của PGD.
PGD có 3 phịng chủ yếu, trong đó phịng kinh doanh thực hiện và giám sát hoạt

động tín dụng và huy động vốn, phịng ngân quỹ thực hiện cơng tác kho quỹ và
an tồn kho quỹ theo quy định, phòng giao dịch thực hiện chức năng là cầu nối
trực tiếp giữa ngân hàng và khách hàng.
Nhìn chung, NHKL hiện có mơ hình cơ cấu tổ chức chặt chẽ, gồm nhiều bộ phận
với mỗi bộ phận, mỗi phịng đảm nhiệm một phần cơng việc nhất định thể hiện
tính chun mơn hóa cao. Hệ thống phân cấp, bậc rõ ràng, phân chia chức năng
nhiệm vụ của từng phòng ban, từng cá nhân trong tổ chức nên đạt hiệu quả cao
trong cơng việc. Ngồi ra, KLB cịn có đội ngũ cán bộ có năng lực, giàu kinh
nghiệm, có tầm nhìn chiến lược, ln hồn thành tốt nhiệm vụ được giao phó.
Mỗi phịng ban có một trưởng phịng hay một người quản lý, kiểm sốt, đơn đốc
nên cơng việc luôn tiến hành tốt. Tuy nhiên, cơ cấu tổ chức còn đặt ra cho bộ
máy quản lý một số tồn tại. Do phân chia thành nhiều phòng, nhiều bộ phận nên
gây tốn kém chi phí quản lý. Nhìn vào mơ hình cho thấy, ban điều hành sẽ phải
kiểm sốt tất cả các phòng ban chức năng, các chi nhánh, phịng giao dịch. Do
đó, khối lượng cơng việc của ban điều hành rất lớn, việc kiểm soát, giám sát và
tổng cơng việc sẽ gặp khó khăn. Ngân hàng chưa có chính sách thu hút những
10


người lao động trẻ có trình độ đào tạo cao, nhiệt tình năng động và thích ứng
nhanh với sự thay đổi của môi trường cạnh tranh.
1.2 CƠ SỞ LÝ LUẬN VỀ XÁC SUẤT VỠ NỢ
Theo Luật phá sản, doanh nghiệp, hợp tác xã khơng có khả năng thanh tốn được
các khoản nợ đến hạn khi chủ nợ có yêu cầu thì coi là lâm vào tình trạng phá sản.
Xác suất phá sản là khả năng doanh nghiệp bị phá sản trong tương lai và thường
được thể hiện bằng con số phần trăm (%).
Trong thẩm định giá, xác suất phá sản là một tham số tài chính có ảnh hưởng trực
tiếp đến giá trị doanh nghiệp, một doanh nghiệp có xác suất phá sản càng lớn thì
giá trị doanh nghiệp sẽ giảm xuống và ngược lại.
1.2.1 Mơ hình Z-core.

Một trong những mơ hình dự báo xác suất phá sản, mơ hình chỉ số Z (Z-core) của
giáo sư người Mỹ Edward I. Altman, trường kinh doanh Leonard N. Stern, thuộc
trường Đại học New York phát triển vào năm 1968. Mơ hình này được đánh giá là
dự báo được một cách tương đối chính xác các cơng ty sẽ bị phá sản trong vịng 2
năm thơng qua việc xem xét đến giá trị Z - score.
Z - score là chỉ số kết hợp 5 tỉ số tài chính khác nhau với các trọng số khác nhau
dựa trên phân tích biệt số bội MDA. Công thức Z - score ban đầu (đối với doanh
nghiệp đã CPH, ngành sản xuất) như sau:
Z = 1.2X1 + 1.4X2 + 3.3X3 + 0.6X4 + 1.0X5
Với X1: Tài sản lưu động thuần/Tổng tài sản
X2: Lãi chưa phân phối/Tổng tài sản
X3: Lợi nhuận trước thuế và lãi/Tổng tài sản
X4: Giá trị thị trường của vốn chủ sở hữu/Giá trị bút toán của tổng số nợ
X5: Doanh thu/Tổng tài sản
Nếu doanh nghiệp có điểm số Z lớn hơn 2.99 thì có tình hình tài chính tốt, nhỏ hơn
1.81 là có tình hình tài chính khơng tốt, từ 1.81 đến 2.99 thì thuộc vùng khơng xác
định được tốt hay khơng.
Mơ hình điểm số Z chỉ là một trong những mơ hình tiêu biểu để dự báo xác suất
vỡ nợ. Trong quá trình sử dụng người ta nhận thấy rằng nó dự đốn khá chính xác
tới 97% khả năng vỡ nợ trước khi nó xảy ra khoảng 1 tới 2 năm. Tuy nhiên với
nền kinh tế ngày càng phức tạp và cạnh tranh nhiều hơn, một mơ hình đơn giản
như mơ hình điểm số Z dự báo càng kém hiệu quả và không chỉ ra được thời gian
phá sản dự kiến. Do đó ngày nay người ta đã nỗ lực đưa ra nhiều mơ hình phức tạp
hơn để cố gắng lượng hóa được rủi ro của khách hàng.

11


1.2.2 Xác định xác suất vỡ nợ dựa trên xếp hạng trái phiếu
Altman & Kishore (2001) đã có những ước tính xác suất vỡ nợ cho trái phiếu trong

mỗi bậc khác nhau trong thời gian 5 và 10 năm. Kết quả dự tốn được trình bày
trong dưới đây:
Xếp hạng

Xác suất phá sản
5 năm

10 năm

AAA

0.03%

0,03%

AA

0,18%

0,25%

A+

0,19%

0,40%

A

0,20%

0,56%

A-

1,35%

2 ,42%

BBB

2,50%

4 ,27%

BB

9,27%

16 ,89%

B+

16,25%

24 ,82%

B

24,04%

32,75%

B-

31,10%

42,12%

CCC

39,15%

51,38%

CC

48,22%

60,40%

C+

59,36%

69,41%

C

69,65%

77,44%

C-

80,00%

87,16%

*Note: Altman chỉ ước tính xác suất mặc địnhcho các trái phiếu được xếp
hạng AAA, AA, A, BBB, BB, B và CCC. Damodaran đã dùng phương pháp
nội suy để ước tính xác suất vỡ nợ cho các xếp hạng trái phiếu còn lại.

Nguồn: Damodaran, Aswath, 2006, The Cost of Distress: Survival, Truncation Risk and
Valuation., New York: Stern School of Business.

12


Thứ hạng
trái phiếu

Tỷ lệ vỡ nợ

Thứ hạng
trái phiếu

Tỷ lệ vỡ
nợ

D

100%

BB

12.2 %

C

80%

BBB

2.30 %

CC

65%

A-

1.41 %

CCC

46.61%

A

0.53 %

B-

32.5%

A+

0.40 %

B

26.36%

AA

0.28 %

B+

19.28%

AAA

0.01

Nguồn: Altman và Kishore (1998) *
* Trích nghiên cứu do Altman và Kshore thực hiện năm 1998, nghiên cứu này chỉ
ước tính tỉ lệ vỡ nợ trong kỳ 10 năm cho một số thứ hạng trái phiếu. Các thứ hạng
còn lại do Damodaran suy luận.

Những hạn chế của phương pháp này:
- Giả định đầu tiên của phương pháp này là các cơ quan xếp hạng phải thực hiện
tốt chun mơn nghiệp vụ của mình và làm việc một cách nghiêm túc. Việc TĐV
dựa vào kết quả xếp hạng trái phiếu của các cơ quan xếp hạng làm căn cứ ước tính
xác suất phá sản của doanh nghiệp đó cũng đồng nghĩa với việc giao trách nhiệm
ước tính xác suất vỡ nợ cho các cơ quan xếp hạng.
- Giả định các tiêu chuẩn xếp hạng không thay đổi theo thời gian.
- Phương pháp này đo lường khả năng vỡ nợ trên kết quả xếp hạng trái phiếu của
doanh nghiệp, nhưng phương pháp không đề cập đến việc những cơng ty vỡ nợ có
ngừng kinh doanh hay không?
Thực tế, nhiều công ty vẫn tiếp tục hoạt động mặc dù kết quả xếp hạng trái phiếu
của doanh nghiệp có tạo ra mối lo ngại cho việc vỡ nợ.
1.3 TỔNG QUAN CƠNG TRÌNH NGHIÊN CỨU VỀ XÁC SUẤT VỠ NỢ
VÀ MƠ HÌNH BINARY LOGISTIC
Nghiên cứu xác suất vỡ nợ của các ngân hàng Nga của Alexander M. Karminsky
và Alexander Kostrov (2014) so sánh một số mơ hình để ước lượng xác suất phá
sản của các ngân hàng Nga bằng việc sử dụng số liệu thống kê quốc gia 19982011, và thấy rằng mơ hình hồi quy nhị phân logit với một cấu trúc dữ liệu quasipanel tốt nhất. Kết quả chỉ ra rằng có một mối quan hệ hình chữ U bậc hai giữa tỷ
lệ an toàn vốn của một ngân hàng và xác suất vỡ nợ. Ngoài ra, kinh tế vĩ mô và các
13


yếu tố thời gian cải thiện đáng kể tính chính xác của mơ hình. Những kết quả này
là hữu ích cho các cơ quan quản lý tài chính quốc gia, cũng như cho các nhà quản
lý rủi ro trong ngân hàng thương mại.
Ước lượng Bayes về xác suất vỡ nợ của Hannes Kazianka (2015) ước tính độ tin
cậy của các xác suất vỡ nợ (PD) của một khách hàng, là một trong những nhiệm
vụ quan trọng nhất trong mơ hình rủi ro tín dụng cho các ngân hàng áp dụng các
phương pháp tiếp cận dựa trên xếp hạng nội bộ trong khn khổ Basel II-III. Với
mong muốn để phân tích độ tin cậy một danh mục phá sản thấp của các công ty
nhà ở phi lợi nhuận, nghiên cứu xem xét PD dự tốn trong một khn khổ Bayes

và phát triển mục tiêu cho các tham số θ đại diện cho PD trong mơ hình Gaussian
và mơ hình một nhân tố Student t. Cuối cùng, việc phân tích các danh mục công ty
nhà phi lợi nhuận nêu bật các tiện ích của những sự phát triển phương pháp luận.
“Xác suất phá sản: Một phương pháp hiệu chuẩn hiện đại” của Stefano Bonini và
Giuliana Caivano (2014) đã trình bày một cách tiếp cận hiệu chuẩn có cấu trúc
hiện đại, dựa trên kỹ thuật Bayesian, cân nhắc các yếu tố kinh tế cụ thể. Phương
pháp hiệu chuẩn đã được áp dụng trên số liệu thực tế của một danh mục đầu tư của
doanh nghiệp thuộc hàng đầu tại Ngân hàng châu Âu và một bài kiểm tra hiệu
chuẩn mới, điều chỉnh bởi các chu kỳ kinh tế.
Cơng trình nghiên cứu Dự đốn niềm tin xã hội với hồi quy logistic nhị phân của
hai sinh viên trường Quốc tế Alliant, Joseph Adwere-Boamah và Shirley
Hufstedler vào đầu năm 2015 sử dụng hồi quy logistic nhị phân để dự đoán sự tin
tưởng xã hội với năm biến nhân khẩu học từ một mẫu quốc gia của các cá nhân
người lớn tham gia khảo sát xã hội chung (GSS) vào năm 2012. Năm biến dự báo
là mức độ cao nhất của người trả lời thu được, chủng tộc, giới tính, nói chung hạnh
phúc và tầm quan trọng của cá nhân hỗ trợ người dân gặp khó khăn. Mục tiêu của
việc phân tích dữ liệu là đánh giá tác động của các yếu tố dự báo về khả năng trả
lời phỏng vấn sẽ báo cáo rằng họ có lịng tin xã hội thấp. Kết quả phân tích hồi quy
logistic nhị phân của dữ liệu cho thấy mô hình hồi quy logistic đầy đủ có chứa tất
cả các năm dự đốn là có ý nghĩa thống kê. Các yếu tố dự báo mạnh nhất của niềm
tin xã hội thấp là giáo dục hoặc mức độ đạt được. Tóm lại, phụ nữ ít tin cậy hơn
so với nam giới, người Mỹ gốc Phi là ít đáng tin cậy hơn so với người da trắng, cá
nhân ít học hơn là ít đáng tin cậy hơn so với các cá nhân có học vấn và những
người kém hạnh phúc ít tin cậy hơn so với những người hạnh phúc.

14


1.4 RỦI RO TÍN DỤNG CỦA NHTM.
1.4.1 Rủi ro tín dụng trong ngân hàng thương mại.

1.4.1.1 Rủi ro tín dụng.
Mọi hoạt động kinh doanh đều có thể gặp rủi ro, rủi ro và kinh doanh là hai mặt
đối lập nhau trong một thể thống nhất của quá trình kinh doanh, chúng luôn tồn tại
và mâu thuẫn với nhau. Muốn quá trình kinh doanh tồn tại và phát triển kinh doanh
phải khống chế được rủi ro.
Rủi ro tín dụng là loại rủi ro phát sinh trong q trình cấp tín dụng của ngân hàng,
biểu hiện thực tế qua việc khách hàng không trả được nợ (rủi ro mất khả năng chi
trả) hoặc trả nợ không đúng hạn cho ngân hàng (rủi ro sai hẹn).
Căn cứ vào khoản 1 điều 2 của Quy định về phân loại nợ, trích lập và sử dụng dự
phịng để xử lý rủi ro tín dụng trong hoạt động ngân hàng của TCTD (Ban hành
theo Quyết định 493/2005/QĐ-NHNN ngày 22/04/2005), rủi ro tín dụng được định
nghĩa như sau: “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 tổ chức tín dụng do khách
hàng khơng thực hiện hoặc khơng có khả năng thực hiện nghĩa vụ của mình theo
cam kết”.
Như vậy, có thể nói rằng, rủi ro tín dụng xuất hiện trong mối quan hệ kinh tế trong
đó ngân hàng là chủ nợ và khách hàng đi vay thực hiện không đúng cam kết trả nợ
đã được thảo thuận trong hợp đồng tín dụng.
1.4.1.2 Nguyên nhân phát sinh rủi ro tín dụng.
1.4.1.2.1 Các nguyên nhân khách quan.
 Nguyên nhân từ chính trị pháp luật
Hoạt động của ngân hàng luôn chịu ảnh hưởng của mơi trường chính trị và hệ
thống pháp luật cụ thể. Mỗi khi mơi trường chính trị có biến động hoặc pháp luật
thay đổi thì chắc chắn sẽ ảnh hưởng đến hoạt động kinh doanh của ngân hàng.
Nếu như trong nước diễn ra sự mất ổn định về chính trị thì ngay lập tức tình hình
kinh tế của đất nước sẽ thay đổi theo chiều hướng xấu, kinh doanh bị ngừng trệ,
thu nhập giảm. Do đó khả năng trả nợ của ngân hàng giảm làm cho rủi ro tín dụng
có nguy cơ gia tăng. Chính sách hay pháp luật thay đổi thường xuyên, không nhất
quán, mâu thuẫn, không rõ ràng cũng làm gia tăng rủi ro tín dụng. Chẳng hạn nhà
nước có chính sách tăng thuế thu nhập doanh nghiệp sẽ làm cho khả năng trả nợ

của khách hàng giảm, rủi ro tín dụng tăng lên.
Như vậy tác động xấu từ sự bất ổn định của mơi trường chính trị và hệ thống pháp
luật kể trên ảnh hưởng đến hoạt động của doanh nghiệp, khách hàng của ngân hàng
và qua đó gián tiếp tăng thêm nguy cơ rủi ro tín dụng cho ngân hàng.
 Ngun nhân từ phía mơi trường kinh tế không ổn định
15


Các doanh nghiệp là đối tượng khách hàng lớn đối với ngân hàng. Khơng có một
DN nào có thể hoạt động tách biệt khỏi nền kinh tế. Nhất là đối với các DNNVV
với số lượng lớn, linh hoạt trong các hoạt động, có mặt trong hầu hết tất cả các
ngành nghề các lĩnh vực và có tầm quan trọng trong nền kinh tế, các vấn đề của
nền kinh tế như tính chu kỳ của nền kinh tế, vấn đề lạm phát thất nghiệp tác động
trực tiếp đến hoạt động của các DN, đó có thể là nguyên nhân sâu xa của rủi ro
đọng vốn và rủi ro mất vốn.
Môi trường văn hóa xã hội thay đổi, xu thế tiêu thụ của thị trường cũng thay đổi.
DNNVV hoạt động trong hầu hết các ngành nghề các lĩnh vực, đáp ứng đầy đủ
nhu cầu tiêu thụ của xã hội. Tuy nhiên nó cũng chịu tác động rất lớn bởi yếu tố văn
hóa xã hội. Một khi văn hóa xã hội thay đổi làm thay đổi xu thế tiêu thụ, giảm sức
tiêu thụ một mặt hàng nào đó thì các DN hoạt động trong lĩnh vực sản xuất lưu
thơng mặt hàng đó chắc chắn sẽ gặp khó khăn do khơng bán được hàng, hàng tồn
kho tăng, giảm thu nhập và sẽ lâm vào tình trạng khơng có đủ khả năng trả nợ cho
NH, rủi ro cho NH tăng nhanh.
Môi trường công nghệ trong nước và thực trạng ứng dụng công nghệ của từng DN
cũng tác động trực tiếp đến hoạt động, khả năng tiêu thụ, doanh thu lợi nhuận. DN
nào có cơng nghệ tiên tiến ứng dụng khoa học kỹ thuật hiện đại, sản phẩm sản xuất
ra có chất lượng tốt tính cạnh tranh trên thị trường cao được người tiêu dùng ưa
chuộng sẽ làm tăng doanh thu, tăng khả năng trả nợ cho NH. Đối với các DNNVV
hiện nay, thực trạng áp dụng khoa học kỹ thuật công nghệ vào sản xuất là rất hạn
chế do tiềm lực tài chính có hạn do đó làm giảm sức cạnh tranh của hàng hóa trên

thị trường, ảnh hưởng trực tiếp đến khả năng trả nợ của DNNVV làm tăng rủi ro
cho NH.
1.4.1.2.2 Các nguyên nhân chủ quan.
 Nguyên nhân từ phía khách hàng.

Khả năng quản lý kinh doanh yếu kém
Khả năng quản lý yếu kém thể hiện ở những chiến lược sai lầm, thiếu tầm nhìn,
thiếu tập trung và thiếu kiểm sốt. Do hạn chế kinh nghiệm, năng lực chuyên môn,
nên các DNNVV rất khó khăn đối phó với những biến động lớn của thị trường,
làm ảnh hưởng đến khả năng trả nợ NH. Ngoài ra, quản trị nhân sự yếu kém, quản
trị yếu tố đầu vào, đầu ra không hiệu quả, công tác Marketing không được chú
trọng...cũng là những biểu hiện sự yếu kém trong quản lý mà NH cần phải xem xét
để tránh rủi ro.

Tình hình tài chính DN yếu kém, thiếu minh bạch
Quy mô tài sản, nguồn vốn nhỏ bé là đặc điểm chung của hầu hết các DNNVV.
Ngoài ra, các DNNVV chưa chấp hành nghiêm chỉnh và trung thực những chuẩn
16


mực kế toán. Do vậy, sổ sách kế toán mà DNNVV cung cấp cho ngân hàng không
phản ánh đầy đủ và chính xác tình hình tài chính của DN. Điều này gây khó khăn
cho cán bộ ngân hàng khi phân tích khách hàng và đánh giá khả năng trả nợ của
khác hàng. Đây cũng là nguyên nhân vì sao các NHTM luôn xem nặng phần tài
sản đảm bảo khi quyết định cho vay với DNNVV.

Sử dụng vốn sai mục đích, khơng có thiện chí trong việc trả nợ vay
Khi nước ta gia nhập WTO, với chính sách phát triển kinh tế, các DNNVV được
thành lập một cách đễ dàng. Khi cấp phép thành lập DN, các cơ quan chức năng
hầu như khơng kiểm tra đến việc các DN đó có vốn đúng như đăng ký hay không,

không kiểm tra xem các DN đó hoạt động như thế nào. Chính vì vậy đây là một
khẽ hở để một số kẻ lừa đảo chiếm đoạt tài sản của NH. Họ cứ thành lập DN rồi đi
vay tiền NH nhưng thực chất lại khơng sử dụng vốn đúng mục đích, đây là một lo
ngại của NH. Ngồi ra cũng có trường hợp những DN làm ăn tốt nhưng lại khơng
có thiện chí trả nợ cho NH. Điều này trực tiếp gây ra rủi ro đọng vốn hoặc mất
vốn.
 Các nguyên nhân từ phía ngân hàng
 Chính sách tín dụng khơng hợp lý và khả năng phân tích tín dụng yếu
Thể hiện ở chỗ NH quá đề cao mục tiêu lợi nhuận mà không để ý đến mục tiêu an
toàn, lành mạnh. NH quá quan tâm đến doanh số đến lợi nhuận mà đơn giản hóa
việc phân tích đánh giá khách hàng, hoặc do NH chủ trương đơn giản hóa việc
phân tích khách hàng để thu hút nhiều khách hàng đến với NH, nhưng trong số
khách hàng đó có những khách hàng khơng đủ khả năng thanh tốn điều này làm
tăng rủi ro tín dụng cho NH. Hay chính sách tín dụng của NH có thay đổi liên tục
nhưng KH vẫn chưa cập nhập kịp thời những thay đổi đó
 Thiếu sự giám sát và quản lý khi cho vay
Các NH thường tập trung nhiều vào việc thẩm định trước khi cho vay mà nới lỏng q
trình kiểm tra, kiểm sốt đồng vốn sau khi cho vay. Khi NH cho vay thì khoản vay cần
quản lý một cách chủ động để đảm bảo sẽ được hoàn trả. Theo dõi nợ là một trong
những trách nhiệm quan trọng nhất của CBTD nói riêng và của NH nói chung. Tuy
nhiên, trong thời gian qua các NHTM chưa thực hiện tốt công tác này. Điều này do
một phần yếu tố tâm lý ngại gây phiền hà cho khách hàng của CBTD, một phần do hệ
thống thông tin quản lý phục vụ kinh doanh của NH quá lạc hậu, không cung cấp đầy
đủ và kịp thời các thông tin mà NH yêu cầu.
 Cán bộ thiếu trình độ chuyên môn nghiệp vụ
CBTD thiếu năng lực, nhiều khi chưa bắt kịp được cơ chế thị trường luôn biến
động dẫn đến hạn chế trong cho vay. Hoặc do trình độ còn hạn chế, thiếu kinh
nghiệm trong việc thẩm định, đánh giá tín dụng nên cho vay những khách hàng có
17

chất lượng kém. Trong một số trường hợp, là do động cơ trục lợi cá nhân, CBTD
khơng có thái độ thận trọng đối với vấn đề rủi ro, hoặc do thiếu thơng tin trong q
trình đưa ra quyết định cho vay. Đây là ngun nhân chính dẫn đến sai sót trong
q trình cấp tín dụng, dẫn đến rủi ro.
 Sự hợp tác lỏng lẻo giữa các NHTM
Kinh doanh NH là một nghề đặc biệt, đi vay để cho vay và rủi ro trong kinh doanh
NH mang tính chất dây chuyền. Do vậy các NH cần phải hợp tác chặt chẽ với nhau
nhằm hạn chế rủi ro. Sự hợp tác nảy sinh do yêu cầu quản lý rủi ro đối với cùng
một khách hàng khi khách hàng đó vay tiền tại nhiều NH. Nếu thiếu sự trao đổi
thông tin dẫn đến nhiều NH cùng cho vay một khách hàng đến mức vượt quá giới
hạn cho phép thì rủi ro sẽ chia đều cho tất cả NH.
1.4.1.3 Chỉ tiêu đánh giá hiệu quả hoạt động và đo lường rủi ro tín dụng.
Tín dụng là nghiệp vụ kinh doanh chủ yếu của NHTM. Do đó, đo lường chất lượng
tín dụng là một nội dung quan trọng trong việc phân tích hiệu quả hoạt động kinh
doanh của NHTM. Tùy theo mục đích phân tích mà người ta đưa ra nhiều chỉ tiêu
khác nhau, tuy mỗi chỉ tiêu có nội dung khác nhau nhưng giữa chúng có mối liên
hệ mật thiết với nhau.
 Chỉ tiêu sử dụng vốn
Hệ số sử dụng vốn=

ồ

ố
ử ụ

độ
ố

x 100%

Đây là chỉ tiêu hiệu quả phản ánh chất lượng tín dụng, cho phép đánh giá tính hiệu
quả trong hoạt động tín dụng của một ngân hàng. Chỉ tiêu này càng lớn thì càng
chứng tỏ ngân hàng đã sử dụng một cách hiệu quả nguồn vốn huy động được.
 Chỉ tiêu dư nợ
Dư nợ ngắn hạn/trung − dài hạn
Tổng dư nợ
Đây là một chỉ tiêu định lượng, xác định cơ cấu tín dụng trong trường hợp dư nợ
được phân theo thời hạn cho vay trung, dài hạn. Chỉ tiêu này còn cho thấy biến
động của tỷ trọng giữa các loại dư nợ tín dụng của một ngân hàng qua các thời kỳ
khác nhau. Tỷ lệ này càng cao chứng tỏ mức độ phát triển của nghiệp vụ tín dụng
càng lớn, mối quan hệ với khách hàng càng có uy tín.
 Chỉ tiêu nợ quá hạn
Nợ quá hạn
Tổng dư nợ

18


Đây là một chỉ số có ý nghĩa hết sức quan trọng của ngân hàng, được dùng để đo
lường chất lượng nghiệp vụ tín dụng. Các ngân hàng có chỉ số này thấp đã chứng
minh được chất lượng tín dụng cao của mình và ngược lại.
Thơng thường thì tỷ lệ nợ quá hạn tốt nhất là ở mức <= 5%. Tuy nhiên, chỉ tiêu
này đôi khi cũng chưa phản ánh hết chất lượng tín dụng của một ngân hàng. Bởi
vì bên cạnh những ngân hàng có được tỷ lệ nợ quá hạn hợp lý do đã thực hiện tốt
các khâu trong qui trình tín dụng, cịn có những ngân hàng có được tỷ lệ nợ q
hạn thấp thơng qua việc cho vay đảo nợ, không chuyển nợ quá hạn theo đúng qui
định,…
 Chỉ tiêu nợ xấu
Nợ xấu

Tổng dư nợ
Theo QĐ 493 thì nợ xấu bao gồm: Nợ dưới tiêu chuẩn, nợ nghi ngờ, nợ có khả
năng mất vốn. Ba nhóm nợ này là cơ sở để đo lường chất lượng tín dụng của
NHTM. Tỷ lệ nợ xấu càng cao thì nợ có vấn đề càng lớn, tuy nhiên khơng phải
khoản nợ xấu nào cũng dẫn đến RRTD vì về mặt định tính có thể có nhưng món
nợ nằm trong nhóm này nhưng không phải do đọng vốn cũng không hẳn do mất
vốn.
 Chỉ tiêu về tốc độ chu chuyển vốn tín dụng (vịng quay vốn tín dụng)
Doanh số thu nợ trong năm
Vịng quay vốn tín dụng trong năm =
Dư nợ bình quân trong năm
Chỉ tiêu này phản ánh một đồng vốn của ngân hàng được sử dụng cho vay mất lần
trong một năm. Chỉ tiêu này càng lớn càng tốt, nó chứng tỏ nguồn vốn của ngân
hàng đã luân chuyển nhanh, tham gia vào nhiều chu kỳ sản xuất kinh doanh.
 Tỷ lệ lãi treo
Lãi treo
Tổng dư nợ
Lãi treo là số tiền khách hàng không trả được khi đến hạn thanh tốn lãi. Lãi treo
càng lớn thì quỹ dự phịng lãi phải thu càng cao. Đây cũng là một dấu hiệu quan
trọng để nhận biết RRTD vì lãi khơng thu được thông thường sẽ dẫn đến mất vốn.
Trên thực tế đa số các NHTM thay tỷ lệ này bằng các tỷ lệ lãi suất đầu ra để so
sánh với lãi phải thu.
Ngoài việc sử dụng các chỉ tiêu định lượng trên, hiện nay nhiều ngân hàng cũng
đã sử dụng các chỉ tiêu định tính để đánh giá chất lượng tín dụng như việc tuân thủ
các quy chế, chế độ thể lệ tín dụng, lập hồ sơ cho vay, phương án sản xuất kinh
doanh có hiệu quả,…
Tỷ lệ lãi treo =

19

1.5 GIỚI THIỆU VỀ MƠ HÌNH HỒI QUY BINARY LOGISTIC.
1.5.1 Ứng dụng của mơ hình hồi quy Bianry Logistic.
Hồi quy Binary logistic sử dụng biến phụ thuộc dạng nhị phân để ước lượng xác
suất một sự kiện sẽ xảy ra với những thông tin của biến độc lập mà ta có được. Có
rất nhiều hiện tượng trong tự nhiên chúng ta cần đoán khả năng xảy ra một sự kiện
nào đó mà ta quan tâm (chính là xác suất xảy ra), ví dụ sản phẩm mới có được chấp
nhận hay không, người vay trả được nợ hay không, mua hay khơng mua… Những
biến nghiên cứu có hai biểu hiện như vậy gọi là biến hay phiên (dichotomous), hai
biểu hiện này sẽ được mã hoá thành hai giá trị 0 và 1 và ở dưới dạng này gọi là
biến nhị phân. Khi biến phụ thuộc ở dạng nhị phân thì nó không thể được nghiên
cứu với dạng hồi quy thông thường vì nó sẽ xâm phạm các giả định, rất dễ thấy là
khi biến phụ thuộc chỉ có hai biểu hiện thì thật khơng phù hợp khi giả định rằng
phần dư có phân phối chuẩn, mà thay vào đó nó sẽ có phân phối nhị thức, điều này
sẽ làm mất hiệu lực thống kê của các kiểm định trong phép hồi quy thơng thường
của chúng ta. Một khó khăn khác khi dùng hồi quy tuyến tính thơng thường là giá
trịdự đốn được của biến phụ thuộc không thể được diễn dịch như xác suất (giá trị
ước lượng của biến phụ thuộc trong hồi quy Binary logistic phải rơi vào khoảng
(0;1)).
1.5.2 Mô hình Binary Logistic.
Với hồi quy Binary logistic, thơng tin chúng ta cần thu thập về biến phụ thuộc là
một sự kiện nào đó có xảy ra hay khơng, biến phụ thuộc Y lúc này có hai giá trị 0
và 1, với 0 là không xảy ra sự kiện ta quan tâm và 1 là có xảy ra, và tất nhiên là cả
thông tin về các biến độc lập X. Từ biến phụ thuộc nhị phân này, một thủ tục sẽ
được dùng để dự đoán xác suất sự kiện xảy ra theo quy tắc nếu xác suất được dự
đoán lớn hơn 0.5 thì kết quảdự đốn sẽ cho là “có” xảy ra sự kiện, ngược lại thì kết
quảdự đốn sẽ cho là “khơng”. Ta sẽ nghiên cứu mơ hình hàm Binary logistic trong
trường hợp đơn giản nhất là khi chỉ có một biến độc lập X.
Ta có mơ hình hàm Binary logistic như sau:
Trong công thức này E(Y/X) là xác suất để Y = 1 (là xác suất để sự kiện xảy ra)

khi biến độc lập X có giá trị cụ thể là Xi. Kí hiệu biểu thức (Bo+ B1X) là z, ta viết
lại mơ hình hàm Binary logistic như sau:
P(Y=1) =
Vậy thì xác suất khơng xảy ra sự kiện là:
P(Y=0)=1- P(Y=1) =1Thực hiện phép so sánh giữa xác suất một sự kiện xảy ra với xác suất sự kiện đó
khơng xảy ra, tỷ lệ chênh lệch này có thể được thể hiện trong công thức:
20


( = 1)
= 1+
( = 0) 1 −
1+
Lấy Log cơ số e hai vế của phương trình trên rồi thực hiện biến đổi vế phải ta
được kết quả là
(
)
[
] = + 1 (*)
(
)
Ta có thể mở rộng mơ hình Binary logistic cho 2 hay nhiều biến độc lập
1.5.2.1 Diễn dịch các hệ số hồi quy của mơ hình Binary Logistic.
Tên gọi hồi quy Binary logistic xuất phát từ quá trình biến đổi lấy logarit của thủ
tục này. Sự chuyển hóa cho các hệ số của hồi Binary logistic có nghĩa hơi khác với
hệ số hồi quy trong trường hợp thông thường với các biến phụ thuộc dạng thập
phân. Đó là: từ công thức (*) ta hiểu hệ số ước lượng
thực ra là sự đo lường
những thay đổi trong tỷ lệ(được lấy logarit) cùa các xác suất xảy ra sự kiện với 1
đơn vị thay đổi trong biến phụ thuộc X1.

( = 1)
=
( = 0)
Chương trình SPSS sẽ tự động thực hiện việc tính tốn các hệ số và cho hiện cả hệ
số thật lẫn hệ số đã được chuyển đổi.
Chú ý về cách diễn dịch dấu của các hệ số, một hệ số dương làm tăng tỷ lệ xác suất
được dự đoán trong khi hệ số âm làm giảm tỷ lệ xác suất dự đốn.
1.5.2.2 Độ phù hợp của mơ hình.
Hồi quy Binary logistic cũng địi hỏi ta phải đánh giá độ phù hợp của mơ hình. Đo
lường độ phù hợp tổng qt của mơ hình Binary logistic được dựa trên chỉ tiêu 2LL (viết tắt của -2 log likelihood), thước đo này có ý nghĩa giống như SSE (sum
of squares of error) nghĩa là càng nhỏ càng tốt. Không cần quan tâm nhiều đến việc
-2LL tính tốn như thế nào nhưng nhớ rằng quy tắc đánh giá độ phù hợp căn cứ
trên -2LL ngược với quy tắc dựa trên hệ số xác định mơ hình R2, nghĩa là giá trị2LL càng nhỏ càng thể hiện độ phù hợp cao. Giá trị nhỏ nhất của -2LL là 0 (tức là
không có sai số) khi đó mơ hình có một độ phù hợp hồn hảo.
Chúng ta cịn có thể xác định được mơ hình dự đốn tốt đến đâu qua bảng phân
loại (clasification table) do SPSS đưa ra, bảng này sẽ so sánh số trị số thực và trị
số dự đoán cho từng biểu hiện và tính tỷ lệ dự đốn đúng sự kiện.

21


1.5.2.3 Kiểm định ý nghĩa thống kê của các hệ số.
Hồi quy Binary logistic cùng đòi hỏi kiểm định giả thuyết hệ số hồi quy khác
không. Nếu hệ số hồi quy
và đều bằng 0 thì tỷ lệ chênh lệch giữa các xác
suất sẽ bằng 1, tức xác suất để sự kiện xảy ra hay không xảy ra như nhau, lúc đó
mơ hình hồi quy của chúng ta vơ dụng trong việc dự đốn. Trong hồi quy tuyến
tính chúng ta sử dụng kiểm định t để kiểm định giả thuyết : ρk = 0. Còn với hồi
quy Binary logistic, đại lượng Wald Chi Square được sửdụng để kiểm định ý nghĩa

thống kê của hệ số hồi quy tổng thể. Cách thức sử dụng mức ý nghĩa Sig. cho kiểm
định Wald cũng theo quy tắc thơng thường. Wald Chi Square được tính bằng cách
lấy ước lượng của hệ số hồi quy của biến độc lập trong mơ hình (hệ số hồi quy
mẫu) Binary logistic chia cho sai số chuẩn của hệ số hồi quy này, sau đó bình
phương lên theo cơng thức sau:
Wald Chi- Square =

=

. .
. .
1.5.2.4 Kiểm định mức độ phù hợp tổng quát.
Ở hồi quy Binary logistic, tổ hợp liên hệ tuyến tính của tồn bộ các hệ số trong mơ
hình ngoại trừ hằng số cũng được kiểm định xem có thực sự có ý nghĩa trong việc
gỉai thích cho biến phụ thuộc khơng. Với hồi quy tuyến tính bội ta dùng thống kê
F để kiểm định giả thuyết
: ρ1 = ρ2 = … = ρk = 0, còn với hồi quy Binary
logistic ta dùng kiểm định Chi Square. Căn cứ vào mức ý nghĩa mà SPSS đưa ra
trong bảng Omnibus Tests of Model Coefficients để quyết định bác bỏ hay chấp
nhận . [4]
1.5.2.5 Các phương pháp đưa biến độc lập vào mơ hình hồi quy Binary
Logistic.
Với phương pháp hồi quy từng bước (Stepwise), số thống kê được sử dụng cho các
biến được đưa vào và dời ra căn cứ trên số thống kê likelihood-ratio (tỷ lệ thích
hợp) hay số thống kê Wald. Cũng có thể chọn một trong các phương pháp thay thế
sau:
• Enter: đưa vào bắt buộc, các biến trong khối biến độc lập được đưa vào trong một
bước.
• Forward: Conditional là phương pháp đưa vào dần theo điều kiện. Nó kiểm tra
việc loại biến căn cứ trên xác suất của số thống kê Likelihood-ratio dựa trên ước

lượng thơng số có điều kiện.

22


• Forward: LR là phương pháp đưa vào dần kiểm tra việc loại biến căn cứ trên xác
suất của số thống kê Likelihood-ratio dựa trên ước lượng khả năng xảy ra tối đa
(maximum – likelihood estimates)
• Forward: Wald là phương pháp đưa vào dần kiểm tra việc loại biến căn cứ trên
xác suất của số thống kê Wald.
• Backwald: Conditional là phương pháp loại trừ dần theo điều kiện. Nó kiểm tra
việc loại biến căn cứ trên xác suất của số thống kê Likelihood-ratio dựa trên ước
lượng của những thông số có điều kiện.
• Backwald: LR là phương pháp loại trừ dần kiểm tra loại biến căn cứ trên xác suất
của số thống kê Likelihood-ratio dựa trên những ước lượng khả năng xảy ra tối đa.
• Backwald: Wald là phương pháp loại trừ dần kiểm tra loại biến căn cứ trên xác
suất của số thống kê Wald.
Đề tài tác giả sẽ sử dụng phương pháp Enter.

23


CHƯƠNG 2. THỰC TRẠNG TÌNH HÌNH TÍN DỤNG DOANH NGHIỆP
VÀ XÂY DỰNG MƠ HÌNH CÁC NHÂN TỐ ẢNH HƯỞNG ĐẾN KIỆT QUỆ
TÀI CHÍNH CỦA CÁC DOANH NGHIỆP.
2.1 Tình hình tín dụng của các ngân hàng thương mại hiện nay.
Tuy kinh tế năm 2013 cịn gặp nhiều khó khăn, nhưng tăng trưởng tín dụng của
tồn hệ thống ngân hàng vẫn đạt được mục tiêu 12,51%. Tính riêng đến hết tháng
11/2013, tín dụng của toàn hệ thống đã tăng trưởng 9%. Tuy nhiên, dựa vào báo
cáo tài chính tính đến cuối tháng 9 của các ngân hàng thì cho thấy vẫn cịn nhiều

ngân hàng có tăng trưởng tín dụng âm, điển hình như MaritimeBank, OCB,
VietABank, Navibank...
Biểu đồ 2.1: Tình hình tín dụng của các ngân hàng thương mại tính đến 9
tháng đầu năm 2013

Tỷ lệ nợ xấu trong 9 tháng đầu năm 2013 của nhiều ngân hàng đã tăng vọt,
trong đó có những ngân hàng nợ xấu hơn 9% như PGBank hay trên dưới 8%
như SHB, SCB.

24


Biểu đồ 2.2: Tỷ lệ nợ xấu của 9 tháng đầu năm 2013 so với năm 2012.

Nguồn: Ngân hàng Nhà Nước
Theo số liệu công bố từ Ngân hàng nhà nước vào cuối năm 2014, ngành ngân hàng
đã tăng trưởng tín dụng 14,16%. Tỷ lệ nợ xấu theo báo cáo của các tổ chức tín
dụng là 3,8%, theo Trung tâm thơng tin tín dụng của Ngân hàng nhà nước là 5,3%.
Năm 2014, các ngân hàng tiếp tục cắt giảm lãi suất từ 1,5 đến 2 điểm phần trăm so
với cuối năm 2013. Ngoài ra, lãi suất của các khoản vay cũ cũng được điều chỉnh
giảm. Tỷ trong dư nợ có lãi suất trên 13% chỉ còn chiếm 10,65% trên tổng dư nợ,
giảm so với mức 19,72% trong năm 2013.
Những tháng đầu năm 2015, mặt bằng lãi suất ở hầu hết các ngân hàng đều đã giảm
và kì vọng sẽ tiếp tục giảm xuống cho đến cuối năm. Tuy nhiên, lãi suất cho vay
trung dài hạn vẫn ở quanh mức 10%/năm, đây là mức lãi suất khá cao đối với
những doanh nghiệp có nhu cầu vay vốn. Vậy nên dù các ngân hàng thương mại
vẫn ln đưa ra các gói tín dụng kích thích người vay nhưng vẫn chưa thu hút và
hiệu quả. Nhằm giúp các ngân hàng có thể tăng trưởng hơn, Ngân hàng nhà nước
buộc các ngân hàng phải tăng trích lập dự phịng hay đẩy mạnh cho vay nhằm giảm
dần tỉ lệ nợ xấu về mức 3%, lạm phát được kiềm chế ở mức thấp. Sự dọn đường

của cơ quan quản lý nhà nước này là cơ sở để các ngân hàng thương mại giảm dần
mặt bằng lãi suất huy động và cho vay.

25