Luận văn Thạc sĩ Kinh tế Đánh giá khả năng không trả được nợ của khách hàng doanh nghiệp tại Ngân hàng thương mại cổ phần Công Thương Việt Nam Chi nhánh thành phố Hồ Chí Minh

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO
TRƢỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ TP HỒ CHÍ MINH

NGUYỄN HUỲNH THANH CHÂU

ĐÁNH GIÁ KHẢ NĂNG KHÔNG TRẢ ĐƢỢC NỢ CỦA
KHÁCH HÀNG DOANH NGHIỆP TẠI NGÂN HÀNG
THƢƠNG MẠI CỔ PHẦN CÔNG THƢƠNG VIỆT NAM
CHI NHÁNH THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH

Chun ngành: Tài chính – Ngân hàng
Mã số: 60340201

LUẬN VĂN THẠC SĨ KINH TẾ
NGƢỜI HƢỚNG DẪN KHOA HỌC:
TS. THÂN THỊ THU THỦY

TP. Hồ Chí Minh – Năm 2014


LỜI CAM ĐOAN
Tôi xin cam đoan luận văn “Đánh giá khả năng không trả được nợ của khách
hàng doanh nghiệp tại Ngân hàng thương mại cổ phần Công Thương Việt Nam Chi
nhánh Thành phố Hồ Chí Minh” là kết quả học tập và nghiên cứu nghiêm túc của
tôi dưới sự hướng dẫn của TS. Thân Thị Thu Thủy.
Các thông tin, dữ liệu trong luận văn được thu thập từ thực tế, có nguồn gốc
rõ ràng, đáng tin cậy. Tơi xin cam đoan không sao chép của người khác, chỉ sử dụng
tài liệu, số liệu tham khảo từ các bài nghiên cứu, sách, giáo trình, báo cáo, tạp chí và
các nguồn từ Internet. Kết quả nghiên cứu trong luận văn là trung thực và chưa
được công bố trong bất kỳ công trình nghiên cứu nào.
TP.Hồ Chí Minh, ngày tháng năm 2014

Tác giả

Nguyễn Huỳnh Thanh Châu


MỤC LỤC
Trang bìa phụ
Lời cam đoan
Mục lục
Danh mục các từ viết tắt
Danh mục bảng biểu
Lời mở đầu
1. Tính cấp thiết của đề tài .......................................................................................... 1
2. Mục đích nghiên cứu .............................................................................................. 2
3. Đối tượng và phạm vi nghiên cứu .......................................................................... 2
4. Phương pháp nghiên cứu ........................................................................................ 3
5. Kết cấu đề tài .......................................................................................................... 3
CHƢƠNG 1: TỔNG QUAN VỀ ƢỚC LƢỢNG XÁC SUẤT KHÔNG TRẢ
ĐƢỢC NỢ CỦA KHÁCH HÀNG DOANH NGHIỆP TẠI NGÂN HÀNG
THƢƠNG MẠI
1.1

Tổng quan về xác suất không trả đƣợc nợ của khách hàng doanh nghiệp
tại ngân hàng thƣơng mại ............................................................................. 4

1.1.1 Khái niệm về xác suất không trả được nợ của KHDN .................................... 4
1.1.2 Các nhân tố ảnh hưởng đến xác suất không trả được nợ của KHDN .............. 5
1.1.3 Hậu quả của tình trạng khơng trả được nợ của KHDN đối với NHTM .......... 7
1.2

Ƣớc lƣợng xác suất không trả đƣợc nợ của khách hàng doanh nghiệp tại
ngân hàng thƣơng mại ................................................................................... 9

1.2.1 Khái niệm về ước lượng xác suất không trả được nợ của KHDN ................... 9
1.2.2 Phương pháp ước lượng xác suất không trả được nợ của KHDN tại NHTM . 9
1.2.3 Các mơ hình ước lượng xác suất không trả được nợ của KHDN tại NHTM 11
1.2.3.1 Mơ hình phân tích đa biệt thức ..................................................................... 11
1.2.3.2 Mơ hình logit ................................................................................................ 12
1.2.3.3 Mơ hình probit .............................................................................................. 13


1.2.3.4 Mạng nơ ron nhân tạo ................................................................................... 14
1.2.3.5 Mơ hình định giá quyền chọn ...................................................................... 15
1.3 Sự cần thiết phải ƣớc lƣợng xác suất không trả đƣợc nợ của khách hàng
doanh nghiệp tại ngân hàng thƣơng mại .............................................................. 17
1.4 Các nghiên cứu trên thế giới về ƣớc lƣợng xác suất không trả đƣợc nợ của
khách hàng doanh nghiệp tại ngân hàng thƣơng mại ......................................... 18
Kết luận chƣơng 1 ................................................................................................... 21
CHƢƠNG 2: ƢỚC LƢỢNG XÁC SUẤT KHÔNG TRẢ ĐƢỢC NỢ CỦA
KHÁCH HÀNG DOANH NGHIỆP TẠI NGÂN HÀNG THƢƠNG MẠI CỔ
PHẦN CÔNG THƢƠNG VIỆT NAM CHI NHÁNH THÀNH PHỐ HỒ CHÍ
MINH
2.1 Giới thiệu về Ngân hàng thƣơng mại cổ phần Công Thƣơng Việt Nam Chi
nhánh Thành phố Hồ Chí Minh ............................................................................ 22
2.1.1 Lịch sử hình thành và phát triển ....................................................................... 22
2.1.2 Các hoạt động kinh doanh chủ yếu ................................................................ 23
2.1.3 Kết quả hoạt động kinh doanh ......................................................................... 23
2.2 Thực trạng hoạt động tín dụng doanh nghiệp tại Ngân hàng thƣơng mại cổ
phần Cơng Thƣơng Việt Nam Chi nhánh Thành phố Hồ Chí Minh ................. 30
2.3 Thực trạng tỷ lệ không trả đƣợc nợ của khách hàng doanh nghiệp tại Ngân

hàng thƣơng mại cổ phần Công Thƣơng Việt Nam Chi nhánh Thành phố Hồ
Chí Minh .................................................................................................................. 32
2.3.1 Các doanh nghiệp khơng trả được nợ ............................................................. 32
2.3.2 Thực trạng nợ quá hạn của KHDN ................................................................. 34
2.3.3 Thực trạng tỷ lệ không trả được nợ của KHDN............................................... 36
2.4 Ƣớc lƣợng xác suất không trả đƣợc nợ của khách hàng doanh nghiệp tại
Ngân hàng thƣơng mại cổ phần Công Thƣơng Việt Nam Chi nhánh Thành phố
Hồ Chí Minh ............................................................................................................ 38
2.4.1 Mơ hình nghiên cứu ......................................................................................... 38
2.4.2 Mô tả dữ liệu .................................................................................................... 38


2.4.3 Mơ hình ước lượng ........................................................................................... 39
2.4.4 Kiểm định sự phù hợp của mơ hình ................................................................. 39
2.4.5 Kết quả nghiên cứu .......................................................................................... 41
2.5 Đánh giá thực trạng xác suất không trả đƣợc nợ của khách hàng doanh
nghiệp tại Ngân hàng thƣơng mại cổ phần Công Thƣơng Việt Nam Chi nhánh
Thành phố Hồ Chí Minh ....................................................................................... 43
Kết luận chƣơng 2 ................................................................................................... 46
CHƢƠNG 3: GIẢI PHÁP NÂNG CAO KHẢ NĂNG ƢỚC LƢỢNG XÁC
SUẤT KHÔNG TRẢ ĐƢỢC NỢ CỦA KHÁCH HÀNG DOANH NGHIỆP
TẠI NGÂN HÀNG THƢƠNG MẠI CỔ PHẦN CÔNG THƢƠNG VIỆT NAM
CHI NHÁNH THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH
3.1 Định hƣớng phát triển tín dụng khách hàng doanh nghiệp tại Ngân hàng
thƣơng mại cổ phần Công Thƣơng Việt Nam Chi nhánh Thành phố Hồ Chí
Minh ......................................................................................................................... 47
3.1.1 Định hướng phát triển tín dụng ....................................................................... 47
3.1.2 Định hướng quản lý rủi ro tín dụng ................................................................. 48
3.2 Giải pháp nâng cao khả năng ƣớc lƣợng xác suất không trả đƣợc nợ của
khách hàng doanh nghiệp tại Ngân hàng thƣơng mại cổ phần Công Thƣơng

Việt Nam Chi nhánh Thành phố Hồ Chí Minh .................................................... 49
3.2.1 Giám sát chặt chẽ KHDN có tỷ trọng nợ dài hạn so với vốn chủ sở hữu lớn .. 49
3.2.2 Nâng cao chất lượng thơng tin tài chính thơng qua cơng tác thẩm định báo cáo
tài chính của KHDN .................................................................................................. 50
3.2.3 Tiếp tục hoàn thiện dữ liệu về KHDN ............................................................. 51
3.2.4 Tiếp tục nghiên cứu các chỉ tiêu tài chính đưa vào ước lượng xác suất không
trả được nợ ................................................................................................................ 52
3.2.5 Bổ sung các chỉ tiêu phi tài chính vào ước lượng xác suất không trả được nợ 55
3.2.6 Nghiên cứu tác động của các yếu tố kinh tế vĩ mô đến khả năng sinh lợi của
KHDN ....................................................................................................................... 57


3.2.7 Nâng cao trình độ chun mơn và phẩm chất đạo đức nghề nghiệp của đội ngũ
cán bộ tín dụng ......................................................................................................... 59
3.2.8 Nâng cao chất lượng kiểm tra, kiểm soát hoạt động tín dụng nhất là cơng tác
đánh giá xác suất không trả được nợ của KHDN ..................................................... 61
3.3 Kiến nghị ............................................................................................................ 62
3.3.1 Đối với Chính Phủ............................................................................................ 62
3.3.1.1 Xây dựng các chỉ tiêu trung bình ngành ....................................................... 62
3.3.1.2 Tạo mơi trường pháp lý cho hoạt động đánh giá xếp hạng tín dụng doanh
nghiệp phát triển ........................................................................................................ 62
3.3.2 Đối với Bộ Tài Chính ....................................................................................... 63
3.3.2.1 Hồn thiện chuẩn mực kế tốn Việt Nam ..................................................... 63
3.3.2.2 Quy định về chế độ kiểm toán đối với doanh nghiệp ................................... 63
3.3.3 Đối với NHNN ................................................................................................. 63
3.3.4 Đối với VietinBank Hội sở .............................................................................. 64
3.3.4.1 Hoàn thiện quy trình, chính sách tín dụng .................................................... 64
3.3.4.2 Phát triển hệ thống công nghệ thông tin ....................................................... 64
Kết luận chƣơng 3 ................................................................................................... 66
Kết luận .................................................................................................................... 68

Tài liệu tham khảo
Phụ lục


DANH MỤC CÁC TỪ VIẾT TẮT
NHNN

: Ngân hàng Nhà Nước

NHTM

: Ngân hàng thương mại

NHTMCP

: Ngân hàng thương mại cổ phần

KHDN

: Khách hàng doanh nghiệp

PD

: Probability of default - Xác suất không trả được nợ

LGD

: Loss given default – Tỷ lệ mất vốn dự kiến

EAD

:Exposure at default – Dư nợ tại thời điểm không trả được nợ

EL

: Expected loss – Tổn thất dự kiến

WTO

: Word Trade Organization – Tổ chức thương mại thế giới

ODA

: Official Development Assistant – Viện trợ phát triển chính thức

FDI

: Foreign Direct Invesment – Đầu tư trực tiếp của nước ngoài

GDP

: Gross Domestic Product – Sản phẩm quốc nội

CPI

: Consumer Price Index – Chỉ số giá tiêu dùng

CIC

: Credit Information Center – State Bank of Viet Nam

Trung tâm thơng tin tín dụng trực thuộc Ngân hàng Nhà Nước


DANH MỤC BẢNG BIỂU
Bảng 2.1: Kết quả hoạt động kinh doanh tại VietinBank CN TP. HCM giai đoạn
2010-2013.................................................................................................................. 24
Bảng 2.2: Tình hình huy động vốn tại VietinBank CN TP. HCM giai đoạn 2010 –
2013 ........................................................................................................................... 25
Bảng 2.3: Tình hình huy động vốn theo kỳ hạn tại VietinBank CN TP. HCM giai
đoạn 2010 – 2013 ...................................................................................................... 26
Bảng 2.4: Tình hình huy động vốn theo đối tượng tại VietinBank CN TP. HCM
giai đoạn 2010 – 2013 ............................................................................................... 27
Bảng 2.5: Tình hình hoạt động cho vay tại VietinBank CN TP. HCM giai đoạn
2010 – 2013 ............................................................................................................... 28
Bảng 2.6: Tình hình hoạt động thu dịch vụ tại VietinBank CN TP. HCM giai đoạn
2010 –2013 ................................................................................................................ 29
Biểu đồ 2.7: Cơ cấu dư nợ tín dụng doanh nghiệp tại VietinBank CN TP. HCM giai
đoạn 2010 –2013 ....................................................................................................... 30
Bảng 2.3: Tình hình xếp hạng tín dụng nội bộ của KHDN không trả được nợ tại
VietinBank CN TP.HCM giai đoạn 2012 - 2013 ...................................................... 33
Bảng 2.9 Tình hình nợ quá hạn của KHDN tại VietinBank CN TP. HCM giai đoạn
2012 - 2013 ............................................................................................................... 35
Bảng 2.10: Tỷ lệ KHDN khơng trả được nợ thực tế theo hạng tín dụng nội bộ tại
VietinBank CN TP.HCM giai đoạn 2012-2013 ....................................................... 37
Bảng 2.11: Thống kê mô tả các biến độc lập trong mơ hình hồi quy ....................... 39
Bảng 2.12: Kiểm định sự phù hợp của mơ hình ước lượng ...................................... 40
Bảng 2.13: Các hệ số hồi quy trong mơ hình ước lượng .......................................... 40
Bảng 2.14: Kết quả ước lượng theo hạng tín dụng nội bộ của KHDN tại VietinBank
CN TP.HCM giai đoạn 2012-2013 ........................................................................... 42
Bảng 2.15: Mức độ dự đốn chính xác của mơ hình ước lượng ............................... 43

Bảng 2.16: Tỷ lệ khơng trả được nợ dự đốn theo mơ hình ước lượng và theo thực
tế của KHDN tại VietinBank CN TP.HCM giai đoạn 2012 – 2013 ......................... 44
Bảng 2.17: Kết quả xác suất không trả được nợ trung bình của KHDN theo hạng tín
dụng nội bộ tại VietinBank CN TP.HCM giai đoạn 2012-2013............................... 45


1

LỜI MỞ ĐẦU
1. Tính cấp thiết của đề tài
Hoạt động tín dụng vốn là hoạt động then chốt của NHTM, do đó vấn đề
nâng cao chất lượng tín dụng ln là mối quan tâm hàng đầu đối với các ngân hàng.
Việc gia nhập WTO đã đặt các NHTM Việt Nam đứng trước nhiều cơ hội lẫn thách
thức. Bởi lẽ các NHTM nước ngoài cũng tham gia vào thị trường tài chính Việt
Nam nên tính cạnh tranh giữa các NHTM càng trở nên quyết liệt. Trong khi đó, các
NHTM Việt Nam khơng chỉ cịn nhiều yếu kém về vốn mà cịn ở năng lực chuyên
môn, đặc biệt trong việc đánh giá khả năng trả nợ của khách hàng. Điều đó làm ảnh
hưởng đến quy mô nợ xấu, một chỉ tiêu quan trọng phản ảnh chất lượng tín dụng
của ngân hàng.
Từ cuối năm 2008, cuộc khủng hoảng tài chính và suy thối kinh tế tồn cầu
đã ảnh hưởng khơng nhỏ đến tình hình kinh tế Việt Nam, khiến cho hoạt động sản
xuất, kinh doanh gặp nhiều khó khăn. Năng lực tài chính của các doanh nghiệp bị
giảm sút, chất lượng tín dụng suy giảm và nợ xấu tăng nhanh hơn tốc độ tăng
trưởng tín dụng. Tỷ lệ nợ xấu được cơng bố chính thức có chiều hướng tăng dần từ
năm 2009 và ở mức 4,62% tại thời điểm tháng 9/2013. Các tổ chức xếp hạng độc
lập cũng như các nhà kinh tế cho rằng mức nợ xấu chưa được công bố thực tế còn
cao hơn rất nhiều. Con số 4,62% chưa thực sự phản ánh trung thực tình trạng khó
khăn của doanh nghiệp Việt Nam hoặc chất lượng tín dụng của các NHTM. Trước

tình hình này, NHNN đã ban hành nhiều quy định để kiểm sốt và quản lý tình
trạng nợ xấu tại các NHTM và thành lập VAMC - Công ty quản lý tài sản của các tổ
chức tín dụng Việt Nam - để mua lại nợ xấu của các NHTM.
Với mối quan tâm lớn đối với nợ xấu, nếu chỉ chú trọng đến xử lý nợ xấu mà
không thực hiện ngay và đồng thời các giải pháp để nâng cao chất lượng tín dụng
thì sau vài năm tiếp theo nợ xấu sẽ cịn gia tăng nhiều hơn và khơng bao giờ giải
quyết được triệt để. Vì vậy, nên chú ý nhiều đến nguyên nhân bên ngoài và nguyên
nhân nội tại của rủi ro tín dụng làm phát sinh nợ xấu. Tuy nhiên, các yếu tố bên
ngoài thường vượt khỏi tầm kiểm soát của NHTM nên các NHTM cần tập trung cải


2

thiện những yếu tố nội tại trong đó có cơng tác ước lượng xác suất không trả được
nợ của khách hàng.
Một vấn đề nữa cần lưu ý, trong năm 2012, NHNN đã bắt đầu triển khai
phương pháp giám sát dựa trên rủi ro theo Hiệp ước Basel II ở Việt Nam. Hiện cịn
rất nhiều thách thức đang chờ ở phía trước về việc định lượng các yếu tố trong rủi
ro tín dụng mà xác suất khơng trả được nợ là một trong những yếu tố đầu tiên cần
lượng hóa để xây dựng nguồn dự phòng, đảm bảo yêu cầu vốn tối thiểu đối với từng
NHTM.
Do đó, việc chọn đề tài “Đánh giá khả năng không trả được nợ của khách
hàng doanh nghiệp tại Ngân hàng thương mại cổ phần Công Thương Việt Nam Chi
nhánh Thành phố Hồ Chí Minh” là cần thiết cả về lý luận và thực tiễn.
2. Mục đích nghiên cứu
Nội dung đề tài sẽ tập trung phân tích xác suất khơng trả được nợ của
KHDN, từ đó ước lượng xác suất không trả được nợ bằng một mơ hình phù hợp với
điều kiện thực tiễn tại Việt Nam. Việc đo lường xác suất không trả được nợ của
khách hàng được thực hiện tại Ngân hàng TMCP Công Thương Việt Nam CN
TP.HCM theo tinh thần của Hiệp ước Basel II, gồm 2 nội dung:

-

Đo lường xác suất không trả được nợ của khách hàng doanh nghiệp

-

Đề xuất các giải pháp nâng cao khả năng ước lượng xác suất không trả được nợ
của khách hàng doanh nghiệp.

3. Đối tƣợng và phạm vi nghiên cứu
Đối tượng nghiên cứu: các khách hàng doanh nghiệp tại Ngân hàng TMCP
Công Thương Việt Nam CN TP.HCM.
Phạm vi nghiên cứu: do sự hạn chế về thời gian và nguồn lực nên phạm vi
nghiên cứu của đề tài được giới hạn là khách hàng doanh nghiệp tại chi nhánh
TP.HCM với số liệu được chiết xuất từ hệ thống xếp hạng tín dụng nội bộ của ngân
hàng theo báo cáo tài chính mà các doanh nghiệp cung cấp trong hai năm 2012 và
2013.
4. Phƣơng pháp nghiên cứu


3

Phương pháp nghiên cứu định tính: thu thập các thơng tin về tình hình hoạt
động tín dụng, đánh giá tình hình tài chính của khách hàng doanh nghiệp thơng qua
các báo cáo kết quả hoạt động kinh doanh của doanh nghiệp và phỏng vấn cán bộ
tín dụng đang cơng tác tại NHTMCP Công Thương Việt Nam chi nhánh TP.HCM
Phương pháp nghiên cứu định lượng: thống kê các dữ liệu từ hệ thống quản
lý tín dụng và sử dụng mơ hình logit để tìm ra những chỉ tiêu tài chính có tác động
đến sự phân loại nhóm tốt nhất cũng như xem xét độ phù hợp của kết quả mơ hình.
Đây là cơ sở để đưa ra các giải pháp nhằm nâng cao khả năng ước lượng xác suất

không trả được nợ của khách hàng doanh nghiệp tại NHTMCP Công Thương Việt
Nam Chi nhánh TP.HCM
5. Kết cấu đề tài
Ngoài lời mở đầu và kết luận, kết cấu luận văn gồm 3 chương :
-

Chương 1: Tổng quan về ước lượng xác suất không trả được nợ của khách hàng
doanh nghiệp tại ngân hàng thương mại.

-

Chương 2: Ước lượng xác suất không trả được nợ của khách hàng doanh nghiệp
tại Ngân hàng thương mại cổ phần Công Thương Việt Nam chi nhánh Thành
phố Hồ Chí Minh.

-

Chương 3: Giải pháp nâng cao khả năng ước lượng xác suất không trả được nợ
của khách hàng doanh nghiệp tại Ngân hàng thương mại cổ phần Công Thương
Việt Nam Chi nhánh Thành phố Hồ Chí Minh.


4

CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN VỀ ƯỚC LƯỢNG XÁC SUẤT
KHÔNG TRẢ ĐƯỢC NỢ CỦA KHÁCH HÀNG DOANH
NGHIỆP TẠI NGÂN HÀNG THƯƠNG MẠI
1.1 Tổng quan về xác suất không trả được nợ của khách hàng doanh nghiệp
tại ngân hàng thương mại
1.1.1 Khái niệm về xác suất không trả được nợ

Không trả được nợ được hiểu một cách chung nhất là tình trạng tài sản của
doanh nghiệp khơng cịn đủ để đáp ứng các nghĩa vụ phải trả hoặc khơng có khả
năng thanh toán các khoản nợ đến hạn.
Theo Hiệp ước Basel II, đối với ngân hàng, khách hàng không trả được nợ
là những khách hàng xảy ra một hoặc cả hai tình trạng sau:
-

Khách hàng khơng có khả năng thực hiện nghĩa vụ thanh tốn đầy đủ khi
đến hạn mà chưa tính đến việc ngân hàng bán tài sản (nếu có) để hồn trả;

-

Khách hàng có các khoản nợ xấu với thời gian quá hạn trên 90 ngày. Trong
đó, những khoản thấu chi được xem là quá hạn khi khách hàng vượt hạn
mức hoặc được thông báo một hạn mức nhỏ hơn dư nợ hiện tại.
Khi khách hàng có dấu hiệu khơng trả được nợ, ngân hàng thường thực

hiện một hoặc kết hợp các biện pháp sau:
-

Ngân hàng bắt đầu khơng tính lãi cộng dồn của khoản vay.

-

Ngân hàng trích dự phịng cụ thể hay xử lý rủi ro sau khi đánh giá có sự sụt
giảm chất lượng tín dụng.

-

Ngân hàng bán khoản nợ sau khi đã định giá lại chúng.

-

Ngân hàng giảm bớt nghĩa vụ trả nợ của khách hàng bằng các biện pháp
như miễn, giảm gốc, lãi, hoặc các loại phí có liên quan.

-

Ngân hàng gửi đơn thơng báo về nguy cơ, tình trạng phá sản của bên có
nghĩa vụ trả nợ đến cơ quan chức năng để các cơ quan này xem xét nghĩa
vụ trả nợ đối với ngân hàng một cách chủ động hoặc trường hợp bị động
khi bên có nghĩa vụ trả nợ tun bố tình trạng phá sản, tuyên bố các bảo hộ
tương tự nhằm tránh, trì hỗn nghĩa vụ trả nợ cho ngân hàng.


5

Theo Moody’s, nguy cơ không trả được nợ của khách hàng gồm 3 sự kiện
sau:
-

Doanh nghiệp không thực hiện hoặc trì hỗn trả nợ lãi, gốc bao gồm cả việc
trì hỗn thanh tốn trong thời gian ân hạn.

-

Doanh nghiệp bị phá sản, quản chế, trách nhiệm pháp lý tài sản hoặc các
trách nhiệm pháp lý khác ảnh hưởng đến lịch trả nợ lãi, gốc.

-

Doanh nghiệp thỏa thuận sự hoán đổi với chủ nợ nhằm làm giảm nghĩa vụ tài
chính như chuyển đổi các khoản nợ thành cổ phiếu thường hoặc chứng khốn
nợ có lãi suất thấp hơn, kỳ hạn dài hơn.
Thêm một quan điểm nữa cho rằng, nguy cơ không trả được nợ sẽ xảy ra

trong tương lai khi giá trị thị trường của tài sản doanh nghiệp nhỏ hơn các khoản nợ
phải trả trong ngắn hạn. Cơ sở lý thuyết của quan điểm này thường gọi là mơ hình
rủi ro không trả được nợ được đưa ra bởi Wilcox (1973) và Scott (1981). Đây là một
trường hợp đặc biệt của mơ hình định giá quyền chọn.
Trong mơ hình định giá quyền chọn Black- Scholes và Merton (1974) thì xác suất
để một doanh nghiệp lâm vào tình trạng khơng trả được nợ phụ thuộc vào giá trị thị
trường của tài sản doanh nghiệp tại thời điểm ban đầu và mức độ bất ổn của giá trị
thị trường trong tài sản doanh nghiệp.
Như vậy, xác suất không trả được nợ của doanh nghiệp là một đánh giá mang
tính định lượng về xác suất doanh nghiệp không trả được nợ trong một khoảng thời
gian nhất định, thường là 1 năm. Tuy nhiên, một số quốc gia như Iceland thường
đánh giá xác suất không trả nợ theo hàng quý.
1.1.2 Các nhân tố ảnh hưởng đến xác suất khơng trả được nợ của KHDN
Dịng tiền: Thông thường người ta dùng doanh thu là chỉ tiêu để đánh giá khả
năng trả nợ. Nhưng doanh thu là một khái niệm khơng phản ánh chính xác tiền mặt
thực có của doanh nghiệp. Trong khi đó, các khoản thanh tốn phải thực hiện bằng
tiền mặt nên đơi lúc doanh thu khó có thể đáp ứng đủ tiền lãi hay các khoản thanh
tốn vốn gốc. Do vậy, phân tích các mơ hình dịng tiền có thể cho thấy khả năng
thực hiện các nghĩa vụ nợ là mạnh hay yếu một cách rõ ràng và chính xác hơn việc


6

xem xét từ các khoản doanh thu. Cần tập trung vào dòng tiền hoạt động, đặc biệt

chú ý đến sự bất thường của vốn lưu động, các yêu cầu chi tiêu vốn và sự phân phối
cho cổ đơng để có một cái nhìn đầy đủ về dịng tiền. Phân tích dịng tiền thường là
khía cạnh quan trọng trong việc quyết định xếp hạng tín nhiệm.
Cấu trúc vốn và tài sản bảo đảm: Việc xem xét lại cấu trúc vốn của doanh
nghiệp là một phần quan trọng của việc xem xét tài chính. Phân tích cấu trúc vốn
của doanh nghiệp giúp xác định sự linh hoạt trong tài chính của doanh nghiệp. Sự
kết hợp các loại tài sản của doanh nghiệp khi sử dụng địn bẩy tài chính sẽ cho một
mức độ rủi ro khác nhau phù hợp với yếu tố ngành.
Nhân tố thanh khoản: Tình hình tài chính linh hoạt sẽ làm cho nhà phát hành
nợ đáp ứng được các nghĩa vụ trả nợ và đạt kết quả tốt trước những biến động kinh
tế mà không phải làm giảm giá trị tín dụng. Khả năng thanh tốn càng tốt bao nhiêu
thì doanh nghiệp sẽ có tính linh hoạt tài chính bấy nhiêu. Thêm vào đó, cam kết
phải đảm bảo giới hạn nợ trong một khoảng thời gian nào đó cho phép nhà phát
hành đương đầu với những sự kiện không mong đợi trên bảng cân đối kế toán.
Các nhân tố ngắn hạn khác: Nhân tố khác tác động đến tính linh hoạt tài
chính là khả năng bố trí lại tài sản và xét duyệt các dự án để cơ cấu lại chi tiêu, các
mối quan hệ tốt với ngân hàng và khả năng thâm nhập thị trường vốn cổ phần.
Những nhân tố làm giảm khả năng linh hoạt tài chính bao gồm tỷ lệ nợ ngắn hạn
trong cấu trúc vốn, các nghĩa vụ hưu bổng lớn, các nghĩa vụ bất thường, các quyền
phúc lợi khác của người lao động, các khoản dự phịng. Mỗi nhân tố trong đó có thể
làm giảm dịng tiền và có thể làm suy giảm trầm trọng tính linh hoạt tài chính.
Khả năng quản lý kinh doanh kém: Trình độ quản lý kinh doanh yếu kém sẽ
làm cho khả năng thích ứng với những biến động của thị trường trở nên khó khăn,
phương án kinh doanh khơng hiệu quả, gây thiệt hại cho chính doanh nghiệp. Quy
mô kinh doanh tăng trưởng quá lớn so với tư duy quản lý là nguyên nhân dẫn đến
sự phá sản của các phương án kinh doanh khả thi mà lẽ ra phải thành công trên thực
tế. Doanh nghiệp hoạt động khá hiệu quả khi cịn ở quy mơ vừa và nhỏ, sau khi đầu
tư phát triển lớn mạnh với nhiều dự án lớn thì khả năng quản lý sẽ khơng kịp với tốc

7

độ tăng trưởng và đã làm cho hoạt động sản xuất kinh doanh bị đình trệ, phát sinh
những khoản thiệt hại, ảnh hưởng đến khả năng hoàn trả nợ vay cho ngân hàng.
Kinh doanh, đầu tư dàn trải, chiến lược kinh doanh thiếu rõ ràng: Một số
doanh nghiệp do năng lực tài chính thấp, nguồn hoạt động kinh doanh chủ yếu từ
vốn vay, nhưng lại mở rộng quy mô hoạt động quá lớn, chiến lược kinh doanh
không được vạch ra cụ thể, rõ ràng, chuẩn xác… dẫn đến việc gặp nhiều trở ngại
trong hoạt động kinh doanh như không đủ sức điều hành, khơng có khả năng ứng
phó với những biến động của thị trường, nhất là trong giai đoạn các chi phí đầu vào
phục vụ hoạt động sản xuất kinh doanh đều tăng cao làm cho hoạt động kinh doanh
khơng có hiệu quả, tình trạng thua lỗ kéo dài sẽ dẫn đến việc doanh nghiệp bị phá
sản và ngân hàng không thu hồi được vốn vay.
Rủi ro từ việc chưa chú trọng trong xem xét uy tín đối tác: Đối tác thiếu uy
tín trong giao hàng như khơng giao hàng, giao chậm, chất lượng khơng đảm
bảo…trong thanh tốn như khơng thanh tốn, chậm thanh tốn… ảnh hưởng đến
hoạt động kinh doanh của doanh nghiệp, từ đó ảnh hưởng đến khả năng trả nợ của
doanh nghiệp với ngân hàng.
1.1.3 Hậu quả của tình trạng khơng trả đƣợc nợ của KHDN đối với NHTM
Hoạt động của NHTM bao gồm nhiều loại nghiệp vụ, nhưng tựu trung lại,
đây là loại hình kinh doanh tiền tệ - tín dụng của một trung gian tài chính dựa trên
cơ sở thu hút tiền của khách hàng dưới hình thức nhận tiền gửi huy động bằng trái
phiếu, kỳ phiếu và đi vay... với trách nhiệm hoàn trả và sử dụng số tiền đó để cho
vay và thực hiện các nghiệp vụ thanh toán. Như vậy, NHTM tiến hành các hoạt
động nghiệp vụ thông qua việc sử dụng khơng chỉ vốn tự có, mà chủ yếu bằng vốn
huy động của khách hàng. Nếu NHTM không thu hồi được số nợ đã cho vay, thì
NHTM khơng chỉ bị mất vốn tự có, mà cịn có nguy cơ khơng thể hoàn trả được số
tiền đã huy động cho khách hàng.
Đặc trưng cơ bản của hoạt động ngân hàng trong nền kinh tế thị trường là
một trong những hoạt động kinh tế tiềm ẩn nhiều rủi ro. Có thể nói rủi ro như một

yếu tố không thể tách rời trong quá trình hoạt động của NHTM trên thị trường.


8

Trong đó, rủi ro khơng thu hồi được nợ cho vay cịn được nhân lên gấp bội, vì ngân
hàng khơng chỉ phải hứng chịu những rủi ro do các nguyên nhân chủ quan, mà còn
gánh chịu những rủi ro do khách hàng gây ra. Hơn nữa, rủi ro trong hoạt động ngân
hàng có thể gây ra những tổn thất to lớn cho nền kinh tế hơn bất cứ rủi ro nào của
các loại hình doanh nghiệp khác, vì tính chất lây lan có thể làm rung chuyển tồn bộ
hệ thống kinh tế của một quốc gia và theo phản ứng dây chuyền có thể tác động đến
hầu hết tất cả quốc gia trên tồn thế giới.
Dư nợ doanh nghiệp ln chiếm tỷ trọng lớn trong danh mục cho vay của các
NHTM. Khi doanh nghiệp không trả được nợ sẽ làm phát sinh nợ xấu tại các
NHTM. Nợ xấu có thể gây tắc nghẽn hoạt động của hệ thống ngân hàng. Nợ xấu
phát sinh và tăng cao sẽ làm hạn chế khả năng khai thác và đáp ứng vốn, dịch vụ
của ngân hàng. Ngân hàng khơng thu được vốn tín dụng đã cấp và lãi cho vay,
nhưng ngân hàng phải hoàn trả vốn và lãi cho khoản tiền huy động khi đến hạn,
điều này làm chậm q trình tuần hồn và chu chuyển vốn dẫn đến ngân hàng mất
khả năng thanh khoản. Ngồi ra, các chi phí phát sinh khi khách hàng doanh nghiệp
không trả được nợ là rất lớn như chi phí thu hồi nợ, trích lập dự phịng. Kết quả là
làm hạn chế khả năng mở rộng và tăng trưởng tín dụng, thu hẹp qui mơ kinh doanh,
năng lực tài chính của ngân hàng giảm sút, dẫn đến hoạt động kinh doanh của ngân
hàng bị thua lỗ.
Khi một ngân hàng bị rủi ro tín dụng, sẽ ảnh hưởng đến tâm lý người gởi tiền
làm cho người gởi tiền hoang mang, lo sợ và kéo nhau đến rút tiền, không những ở
ngân hàng có vấn đề mà cịn ở những ngân hàng khác, làm cho toàn bộ hệ thống
ngân hàng gặp khó khăn trong thanh khoản, nếu tình trạng này kéo dài dẫn đến hệ
thống ngân hàng bị phá sản, gây hậu quả xấu cho nền kinh tế.
Với những đặc thù tính chất trung gian tài chính này, yêu cầu đầu tiên được

đặt ra đối với NHTM là phải thường xuyên thu hồi được số vốn đã cho vay để duy
trì khả năng hồn trả số tiền huy động của khách hàng và bảo tồn vốn kinh doanh
thì hậu quả của tình trạng khơng trả được nợ từ khách hàng doanh nghiệp đối với
NHTM là rất lớn, cụ thể là giảm uy tín của ngân hàng, ảnh hưởng tới khả năng


9

thanh toán của ngân hàng, giảm lợi nhuận của ngân hàng, có thể làm ngân hàng phá
sản, giảm khả năng hội nhập của ngân hàng.
1.2 Ước lượng xác suất không trả được nợ của khách hàng doanh nghiệp tại
ngân hàng thương mại
1.2.1 Khái niệm về ước lượng xác suất không trả được nợ của KHDN
Ước lượng xác suất không trả được nợ của KHDN là một ước tính về khả
năng doanh nghiệp không thể đáp ứng các nghĩa vụ trả nợ với ngân hàng.
Cơ sở để ước lượng xác suất khơng trả được nợ là hạng tín dụng của khách hàng,
thời hạn và quy mô của khoản vay, kế hoạch trả nợ của khách hàng. Theo yêu cầu
của Basel II, để ước lượng xác suất không trả được nợ trong vòng 1 năm của khách
hàng, ngân hàng phải căn cứ vào số liệu của khách hàng trong vịng ít nhất 5 năm
trước đó.
Dữ liệu được phân theo 3 nhóm sau:
-

Nhóm dữ liệu tài chính: đánh giá của các tổ chức xếp hạng và các hệ số tài
chính của khách hàng như khả năng thanh tốn, vịng quay hàng tồn kho,
vịng quay vốn lưu động, hệ số sử dụng nợ…

-

Nhóm dữ liệu phi tài chính: trình độ quản lý, khả năng nghiên cứu phát triển

sản phẩm mới, dữ liệu về khả năng tăng trưởng của ngành…

-

Nhóm dữ liệu mang tính cảnh báo: các hiện tượng báo hiệu khả năng không
trả được nợ cho ngân hàng như số dư tiền gửi, hạn mức thấu chi…
Từ những dữ liệu trên, ngân hàng sẽ nhập vào mơ hình định sẵn, để tính được

hạng tín dụng và xác suất không trả được nợ của khách hàng. Đó có thể là mơ hình
tuyến tính, mơ hình logit, mơ hình probit …và thường được xây dựng bởi các tổ
chức tư vấn chuyên nghiệp.
1.2.2 Phương pháp ước lượng xác suất không trả được nợ của KHDN tại
NHTM
Những yêu cầu cụ thể khi ước tính xác suất khơng trả được nợ trong Hiệp
ước Basel II là ngân hàng sử dụng thơng tin và các phương pháp để tính xác suất
không trả được nợ cho mỗi loại đối tượng. Ngân hàng có thể sử dụng một hoặc kết


10

hợp ba nguồn thông tin sau đây: dữ liệu không trả được nợ nội bộ, các thông tin
đánh giá bên ngồi và kết quả từ mơ hình thống kê ước lượng. Ngân hàng có thể
chọn một phương pháp cơ sở và sử dụng thêm những phương pháp khác để so sánh
kết quả ước lượng và điều chỉnh cho phù hợp nhằm khắc phục những hạn chế trong
kỹ thuật tính tốn và thu thập thông tin.
-

Phương pháp sử dụng dữ liệu khơng trả được nợ nội bộ: Ngân hàng ước tính xác

suất không trả được nợ bằng những tiêu chuẩn và hệ thống đánh giá sẵn có. Việc sử

dụng những dữ liệu tổng hợp của các tổ chức khác cũng được chấp nhận. Tuy
nhiên, ngân hàng phải đảm bảo hệ thống đánh giá nội bộ và những tiêu chuẩn của
các ngân hàng khác trong hệ thống là có thể so sánh được.
-

Phương pháp kết hợp đánh giá nội bộ với hệ thống đánh giá của các tổ chức xếp

hạng tín dụng độc lập: Ngân hàng có thể kết hợp việc đánh giá nội bộ với thang đo
của các tổ chức xếp hạng tín dụng độc lập hoặc các tổ chức tương tự để tính ra xác
suất khơng trả được nợ. Việc đánh giá này dựa trên sự so sánh các tiêu chuẩn xếp
hạng nội bộ với các tiêu chuẩn xếp hạng của các tổ chức độc lập cho các khách
hàng thông thường. Đối với những trường hợp đặc biệt, các tiêu chuẩn bên ngoài
được sử dụng theo hướng đánh giá rủi ro của khách hàng, mà không phải là xem xét
đặc điểm của giao dịch. Tài liệu phân tích của ngân hàng cần bao gồm bản so sánh
về những khái niệm không trả được nợ được sử dụng và các cơ sở để kết nối đánh
giá với tổ chức bên ngoài.
-

Sử dụng mơ hình thống kê: Ngân hàng có thể lấy mức trung bình xác suất khơng

trả được nợ của những kết quả từ các mơ hình thống kê dự đốn xác suất khơng trả
được nợ. Việc sử dụng mơ hình ước lượng phải đảm bảo một số quy định như dữ
liệu phải đại diện cho tổng thể, có sự phù hợp khi đối chiếu kết quả của mơ hình với
cách đánh giá chủ quan …
Bất kể ngân hàng sử dụng nguồn dữ liệu nội bộ, bên ngoài, dữ liệu gộp hoặc
kết hợp cả ba nguồn thơng tin để tính xác suất khơng trả được nợ thì khoảng thời
gian của kho dữ liệu lịch sử ít nhất 5 năm.


11

1.2.3 Các mơ hình ƣớc lƣợng xác suất khơng trả đƣợc nợ của KHDN tại
NHTM
1.2.3.1 Mơ hình phân tích đa biệt thức
Mơ hình phân tích đa biệt thức là một kỹ thuật thống kê thường dùng để phân
loại quan sát vào một trong vài nhóm dựa theo một số đặc điểm cá biệt. Nó được sử
dụng phổ biến trong các trường hợp biến phụ thuộc là biến định danh, các biến độc
lập là biến định lượng như các chỉ tiêu tài chính. Sau khi các nhóm được thiết lập,
mơ hình phân tích sẽ xây dựng một quan hệ tuyến tính của những biến độc lập sao
cho có thể phân biệt tốt nhất giữa các nhóm và các cá thể trong mỗi nhóm phân bố
gần nhau nhất. Qua đó, xác định một bộ hệ số tương quan của hàm phân biệt. Khi
những hệ số này được áp dụng với các chỉ số đầu vào hiện hữu sẽ tạo cơ sở cho việc
phân loại quan sát vào một trong những nhóm định danh.
Các giả thiết của mơ hình:
-

Kích thước mẫu của mỗi nhóm phải lớn hơn số biến độc lập và phải đủ lớn.
Số biến độc lập tối đa là n-2 trong đó n là kích thước mẫu;

-

Các biến độc lập có phân phối chuẩn;

-

Ma trận hiệp phương sai là đồng nhất;

-

Giữa các biến độc lập khơng có quan hệ tuyến tính.

Mơ hình phân tích đa biệt thức như sau: Z = a + β1X1 + β2 X2 + β3 X3 +…+ βnXn
Trong đó: - Z là chỉ số của hàm đa biệt thức
-

a là hằng số

-

Xi là biến độc lập

-

βi là hệ số biệt thức.
Trong thực tiễn, mơ hình phân tích đa biệt thức được sử dụng khá nhiều tuy

nhiên nếu dữ liệu là loại định tính thì khơng áp dụng được mơ hình này. Mơ hình
này chỉ thực sự phù hợp cho số liệu phân tích là các chỉ tiêu tài chính, mang tính
chất định lượng.
Khi đánh giá tính thích hợp của mơ hình thì điều cần thiết đầu tiên là kiểm
định xem dữ liệu có thỏa mãn các giả thuyết tốn học khơng, đặc biệt là tính phân


12

phối chuẩn của các nhân tố. Nếu giả thuyết về tính phân phối chuẩn khơng thỏa mãn
thì kết quả mơ hình là khơng tối ưu và ít có ý nghĩa trong sử dụng cũng như đạt
được sự cơng nhận.
Phân tích đa biệt thức thực hiện phân loại nhiều nhóm. Trong phân tích đa
biệt thức, nếu có G nhóm thì sẽ có G-1 hàm ước lượng với điều kiện số biến độc lập

lớn hơn con số này. Tổng quát với G nhóm và k biến độc lập, số hàm phân biệt sẽ
bằng con số nhỏ hơn trong hai số G-1 và k.
Mơ hình phân tích đa biệt thức có ưu điểm là có thể xem xét nhiều biến độc
lập trong cùng một tình huống cũng như sự tương tác lẫn nhau của các biến này.
Khi sử dụng các biến độc lập để đánh giá phân loại quan sát, một vài biến độc lập
đo lường nhất định sẽ có quan hệ tương quan hay cộng tuyến cao với các biến khác.
Để cho khía cạnh này khơng trầm trọng ở phân tích đa biệt thức, ta phải lựa chọn
cẩn thận các biến dự báo. Đó cũng là một ưu điểm về tính mềm dẻo của mơ hình,
chỉ cần một lượng tương đối nhỏ các chỉ số đo lường được chọn mà có thể truyền
đạt một lượng lớn thông tin.
Một lợi thế của việc sử dụng mơ hình phân tích đa biệt thức so với các mơ
hình phân loại khác là hàm phân biệt có dạng tuyến tính và hệ số riêng có thể được
diễn tả bằng thuật ngữ kinh tế.
1.4.3.2 Mơ hình logit
Mơ hình logit nghiên cứu sự phụ thuộc của một biến nhị phân vào các biến
độc lập khác. Mục tiêu của mơ hình này là sử dụng các nhân tố có ảnh hưởng đến
mức độ đảm bảo nghĩa vụ trả nợ để dự đoán khả năng trả được nợ của doanh
nghiệp. Nghĩa là, mơ hình logit có thể ước lượng xác suất một doanh nghiệp có
nguy cơ khơng trả được nợ trực tiếp từ mẫu. Mơ hình này thường sử dụng các chỉ
tiêu tài chính để tính xác suất khơng trả được nợ từ đó xếp hạng tín dụng doanh
nghiệp. Xác suất càng nhỏ doanh nghiệp càng được tín nhiệm cao.
Trong mơ hình logit, cơng thức xác định xác suất khơng trả được nợ :
pi 

exp( X i  )
e 1   2 X 2 i
e Xi


1   2 X 2 i

Xi
1  exp( X i  )
1 e
1 e


13

-

pi: xác suất không trả được nợ

-

Xi: các biến tài chính, phi tài chính
Với X = (1,X2); Xi = (1,X2i);

β’ = (β1,β2)

Trong mơ hình, pi khơng phải là hàm tuyến tính của các biến độc lập. Phương trình
này được gọi là hàm phân bố logit. Trong hàm này khi X, β nhận các giá trị từ - 
đến  thì p nhận giá trị từ 0 – 1; pi phi tuyến của các X và tham số β. Điều này có
ý nghĩa là khơng thể áp dụng trực tiếp phương pháp bình phương bé nhất để ước
lượng mà cần dùng ước lượng hợp lý tối đa để ước lượng β. Vì Y chỉ nhận một
trong hai giá trị 0 và 1.
Hồi quy logit và phân tích đa biệt thức có nhiều điểm tương đồng, đều là
những dạng hồi quy đặc biệt khi biến phụ thuộc là biến định danh. Tuy nhiên, khi so
sánh với mơ hình phân tích đa biệt thức, mơ hình logit thường được sử dụng nhiều
hơn vì hai lý do: (1) kỹ thuật hồi quy logit không chịu ảnh hưởng bởi các giả định
nghiêm ngặt của phân tích đa biệt thức như tính phân phối chuẩn của các biến độc

lập, ma trận hiệp phương sai của các nhóm bằng nhau (2) ngay cả khi các giả định
này được đáp ứng, nhiều nhà nghiên cứu vẫn sử dụng hồi quy logit vì nó gần giống
với hồi quy bội, áp dụng được đối với các biến độc lập định lượng, các biến độc lập
định tính thơng qua việc thiết lập biến giả có thể chuyển các biến định tính thành
định lượng, kiểm định thống kê không quá phức tạp.
Stone và Rasp (1991), Maddala (1991) trong các nghiên cứu đã so sánh logit
với ước lượng OLS và cho kết quả logit thích hợp hơn phương pháp OLS. Martin
(1977), Press và Wilson (1978), Wiginton (1980) chỉ ra rằng logit thì vượt trội hơn
phân tích đa biệt thức.
1.4.3.3 Mơ hình probit
Cấu trúc dữ liệu cũng tương tự như mơ hình logit, mơ hình này cũng ước
lượng xác suất xảy ra tình trạng không trả được nợ của một doanh nghiệp.
Sự khác nhau trong giả thiết giữa mơ hình logit và probit là mơ hình logit giả
định hạng nhiễu phân phối chuẩn logistic, trong khi probit giả định hạng nhiễu phân
phối chuẩn thông thường. Tuy nhiên, sự khác biệt giữa logit và probit không đáng


14

kể. Charles M. Friel trong nghiên cứu "Linear probability response models: Probit
and Logit" đã chỉ ra vấn đề này.
Ưu điểm của mơ hình logit và mơ hình probit là kết quả có thể cung cấp trực
tiếp xác suất doanh nghiệp không trả được nợ. Kết quả đo lường hai mô hình logit
và probit khác nhau khơng đáng kể nhưng vì dễ dùng hơn trong trình bày tốn học,
các mơ hình logit thường được sử dụng trong mơ hình xếp hạng doanh nghiệp trong
thực tế trong những năm gần đây.
1.2.3.4 Mạng nơ ron nhân tạo
Mạng nơ ron nhân tạo sử dụng ngun lý tính tốn song song bao gồm nhiều
q trình tính tốn đơn giản được kết nối với nhau. Trong mỗi q trình này, các
phép tốn được thực hiện rất đơn giản, do một nơ ron đảm trách. Nhưng chính

những nơ ron đơn giản này lại có thể quyết định được những nhiệm vụ rất phức tạp
khi chúng kết nối, tổ chức với nhau theo một cách hợp lý nào đó.
Thực ra, nền tảng của mạng nơ ron nhân tạo đã được đưa ra vào những năm của
thập kỷ 50, nhưng mãi đến đầu thập kỷ 90 mới thực sự được chấp nhận rộng rãi và
trở thành công cụ hữu ích. Lý do chính là con người đã vượt qua một số rào cản lý
thuyết cũng như sự phát triển mạnh mẽ về khả năng của phần cứng máy tính. Thuật
ngữ “nhân tạo” được dùng để chỉ cơng cụ tính tốn bằng mạng nơ ron là sản phẩm
trí tuệ của con người chứ không phải mạng nơ ron sinh học của não bộ người. Một
điều hiển nhiên rằng quá trình tìm hiểu não bộ người có tính chất quyết định quá
trình phát triển của các mạng nơ ron nhân tạo. Tuy vậy, so với bộ não người, cơ chế
hoạt động của mạng nơ ron nhân tạo còn rất đơn giản. Thêm vào đó mạng nơ ron
nhân tạo thường được đề cập như một mạng kết nối khi khả năng tính tốn được
nhấn mạnh hơn là tính chính xác về mặt sinh học. Nói cách khác, tính kết nối giúp
mạng nơ ron thực hiện nhiệm vụ của mình chứ khơng phải cố gắng mơ phỏng chính
xác phần nào đó của một quá trình sinh học.
Mạng nơ ron nhân tạo là một kỹ thuật phân tích khác để xây dựng mơ hình dự báo.
Mạng nơ ron nhân tạo có thể bắt chước được các trạng thái thực đối với dữ liệu đầu
vào không đầy đủ hoặc dữ liệu với một số lượng biến lớn. Kỹ thuật này đặc biệt phù


15

hợp với mơ hình dự báo mà khơng có cơng thức toán học nào được biết để miêu tả
mối quan hệ giữa các biến đầu vào và đầu ra. Một trong những thuận lợi của kỹ
thuật này là có thể giải quyết mối quan hệ phi tuyến. Xét về kết quả, mơ hình mạng
nơ ron nhân tạo tốt hơn mơ hình logit, probit và phân tích đa biệt thức. Yesilyaprak
(2004) khi so sánh mạng nơ ron nhân tạo với phân tích đa biệt thức và logit cũng
cho kết quả mạng nơ ron nhân tạo dự báo tốt nhất rồi đến logit và sau cùng là phân
tích đa biệt thức.Tuy nhiên, do mạng nơ ron nhân tạo đòi hỏi dữ liệu đầu vào lớn, tối
thiểu thường 500 quan sát trở lên, phương pháp thực hiện rất phức tạp nên chưa phổ

biến ở các nước đang phát triển.
1.2.3.5 Mơ hình định giá quyền chọn
Mơ hình định giá quyền chọn là cách tiếp cận lý thuyết định giá quyền chọn
trong đánh giá xác suất không trả được nợ dựa trên cơ sở của cơng cụ phái sinh mà
khơng tính đến xác suất khơng trả được nợ trước đó. Vì vậy, cách tiếp cận này
thường được sử dụng trong trường hợp khơng có sẵn số liệu cho việc phát triển mơ
hình thống kê như phân tích đa biệt thức, logit, probit. Cách tiếp cận này địi hỏi các
thơng tin về giá trị kinh tế của khoản vay, giá trị tài sản bị cầm cố và đặc biệt là độ
bất ổn của tài sản. Tư tưởng chính của mơ hình định giá quyền chọn là doanh nghiệp
có xác suất khơng trả được nợ cao khi giá trị kinh tế của các tài sản của doanh
nghiệp thấp hơn giá trị kinh tế của các khoản nợ.
Các tham số đầu vào cần thiết trong tính tốn quyền chọn là sự tồn tại của
các quan sát cũng như các yếu tố về giá trị thị trường của các khoản vay, giá trị thị
trường của tài sản bị cầm cố, độ bất ổn của tài sản. Độ bất ổn của tài sản được tính
bằng độ chênh lệch của giá cổ phiếu trên thị trường được thực hiện một cách dễ
dàng.
Mơ hình đo lường xác suất khơng trả được nợ của doanh nghiệp theo trường
phái này được phát triển bởi công ty KMV, một trong những công ty chuyên cung
cấp các dịch vụ phân tích tín dụng, phân tích rủi ro doanh nghiệp, thường được gọi
là mơ hình KMV. Mơ hình dựa vào lý thuyết định giá quyền chọn được xây dựng
bởi Black -Scholes và Merton.


16

Việc vay nợ của doanh nghiệp được xem như doanh nghiệp đang sở hữu một quyền
chọn bán trên tài sản của doanh nghiệp, với giá thực hiện bằng với giá khoản nợ tại
ngày đáo hạn. Doanh nghiệp sẽ khơng có khả năng trả nợ nếu giá trị tài sản thấp
hơn giá trị khoản vay vào ngày đáo hạn, tương đương với việc doanh nghiệp thực
hiện quyền chọn bán.

Xác suất không trả được nợ trong mơ hình này được gọi là tần suất không trả
được nợ kỳ vọng - EDF (Expected Default Frequency). Xác suất này là một hàm
của cấu trúc vốn của doanh nghiệp, độ bất ổn của giá trị tài sản và giá trị hiện tại
của tài sản, được xác định theo 3 bước:
- Ước lượng giá trị thị trường của tài sản doanh nghiệp (V) và độ bất ổn của giá trị
đó (α)
S =f(V, α, LR, c, r)
α S= g(V, α, LR, c, r)
S: giá trị vốn chủ sở hữu, dựa trên giá cổ phiếu của doanh nghiệp
LR: giá trị hiện tại của vốn doanh nghiệp
c: giá trị trung bình của các khoản lãi được thanh tốn định kỳ
r: lãi suất phi rủi ro
-

Tính tốn khoảng cách giữa các kỳ vọng tài sản doanh nghiệp đến giá trị
ngưỡng không trả được nợ (DD – Distance of Default) : DD

(

)

E(V1): giá trị tài sản kỳ vọng của doanh nghiệp, được xác định theo giả thiết
phân phối logarit chuẩn
DPT: Điểm ngưỡng không trả được nợ
-

Chuyển giá trị DD thành EDF dựa trên dữ liệu lịch sử về vay nợ và phát hành
trái phiếu của một mẫu rất nhiều doanh nghiệp.
Ưu điểm của mơ hình KMV là có thể áp dụng cho tất cả các công ty cổ phần.

Do dựa vào thông tin thị trường hiện tại của cổ phiếu, thay vì thơng tin q khứ báo
cáo trên sổ sách kế toán nên khả năng đánh giá tương lai của doanh nghiệp này tốt
hơn. Nhược điểm của mơ hình là khó áp dụng nếu khơng có giả định về phân phối
chuẩn của giá trị tài sản doanh nghiệp trong tương lai. Mặt khác,vì giả định giá trị