Luận văn Thạc sĩ Tài chính ngân hàng: Ứng dựng mô hình logistic trong dự báo khả năng trả nợ khách hàng nhằm nâng cao chất lượng xếp hạng tín dụng doanh nghiệp tại Ngân hàng TMCP Công Thương Việt Nam – Chi nhánh Tây Sài Gòn

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO NGÂN HÀNG NHÀ NƯỚC VIỆT NAM

TRƯỜNG ĐẠI HỌC NGÂN HÀNG TP.HCM

----------

TRẦN THỊ HOA

ỨNG DỤNG MÔ HÌNH LOGISTIC TRONG DỰ BÁO KHẢ NĂNG TRẢ NỢ

KHÁCH HÀNG NHẰM NÂNG CAO CHẤT LƯỢNG XẾP HẠNG TÍN

DỤNG DOANH NGHIỆP TẠI NGÂN HÀNG TMCP CÔNG THƯƠNG VIỆT

NAM – CHI NHÁNH TÂY SÀI GÒN

LUẬN VĂN THẠC SĨ TÀI CHÍNH NGÂN HÀNG

TP HỒ CHÍ MINH – NĂM 2018

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO NGÂN HÀNG NHÀ NƯỚC VIỆT NAM

TRƯỜNG ĐẠI HỌC NGÂN HÀNG TP.HCM

----------

TRẦN THỊ HOA

ỨNG DỤNG MÔ HÌNH LOGISTIC TRONG DỰ BÁO KHẢ NĂNG TRẢ NỢ

KHÁCH HÀNG NHẰM NÂNG CAO CHẤT LƯỢNG XẾP HẠNG TÍN DỤNG

DOANH NGHIỆP TẠI NGÂN HÀNG TMCP CÔNG THƯƠNG VIỆT NAM – CHI NHÁNH TÂY SÀI GÒN

LUẬN VĂN THẠC SĨ

CHUYÊN NGÀNH : TÀI CHÍNH NGÂN HÀNG

NGƯỜI HƯỚNG DẪN KHOA HỌC : TS. PHẠM VĂN KIÊN

MÃ SỐ : 60340201

TP HỒ CHÍ MINH – NĂM 2018

LỜI CAM ĐOAN

Em xin cam đoan luận văn “Ứng dụng mô hình Logistictrong dự báo khả

năng trả nợ khách hàng nhằm nâng cao chất lượng tín dụng doanh nghiệp tại

ngân hàng thương mại cổ phần Công Thương Việt Nam chi nhánh Tây Sài Gòn”

chưa từng được trình nộp để lấy học vị thạc sĩ tại bất cứ một trường đại học nào.

Luận văn này là công trình nghiên cứu riêng của em, được thực hiện trên cơ sở

nghiên cứu lý thuyết và thực tiễn dưới sự hướng dẫn khoa học của TS Phạm Văn

Kiên. Kết quả nghiên cứu là trung thực, trong đó không có các nội dung đã được

công bố trước đây hoặc các nội dung do người khác thực hiện ngoại trừ các trích

dẫn được dẫn nguồn đầy đủ trong luận văn.

Học viên

Trần Thị Hoa

LỜI CÁM ƠN

Lời đầu tiên em xin được gửi lời chân thành đến quý thầy cô giảng dạy tại

trường Đại học Ngân hàng TP.HCM, đặc biệt là các thầy cô Khoa sau đại học đã

tận tình hướng dẫn, truyền đạt các kiến thức, giúp đỡ em trong suốt quá trình học

tập tại trường.

Em gửi lời cảm ơn sâu sắc đến thầy Phạm Văn Kiên – người đã tận tình

giúp đỡ, hướng dẫn em trong suốt thời gian vừa qua để em có thể hoàn thành tốt

khóa luận này.

Em cũng xin gửi lời cảm ơn đến Ban Giám đốc và toàn thể anh chị tại Ngân

hàng Thương mại cổ phần Công Thương Việt Nam – Chi nhánh Tây Sài Gòn,

phòng khách hàng doanh nghiệp đã tạo điều kiện giúp em thu thập số liệu thực

hiện đề tài.

Em xin chúc quý thầy cô luôn mạnh khỏe, hạnh phúc và có nhiều thành

công trong cuộc sống. Chúc trường Đại học Ngân hàng TP.HCM ngày càng lớn

mạnh, vững bước trên sự nghiệp trồng người. Chúc Vietinbank chi nhánh Tây Sài

Gòn không ngừng phát triển, luôn là lá cờ đầu của trong toàn hệ thống và chúc các

anh chị đang công tác tại ngân hàng luôn mạnh khỏe, hạnh phúc và thật nhiều

thành công.

TP. Hồ Chí Minh, ngày tháng năm 2018

MỤC LỤC

LỜI CAM ĐOAN

LỜI CÁM ƠN

MỤC LỤC

DANH MỤC CHỮ VIẾT TẮT

DANH MỤC CÁC BẢNG BIỂU

DANH MỤC CÁC HÌNH VẼ, ĐỒ THỊ

PHẦN MỞ ĐẦU

CHƯƠNG 1: CƠ SỞ LÝ THUYẾT VỀ XẾP HẠNG TÍN DỤNG ................... 1

1.1 Tổng quan về khả năng trả nợ của khách hàng .......................................... 1

1.2. Lịch sử ra đời và phát triển ........................................................................... 3

1.3. Các khái niệm về xếp hạng tín dụng ............................................................ 4

1.3.1. Các khái niệm về xếp hạng tín dụng ............................................................. 4

1.3.2. Đối tượng xếp hạng tín dụng ........................................................................ 4

1.3.2.1. Xếp hạng tín dụng cá nhân ............................................................... 4

1.3.2.2. Xếp hạng tín dụng doanh nghiệp ..................................................... 5

1.3.2.3. Xếp hạng tín dụng các công cụ đầu tư ............................................. 5

1.3.2.4. Xếp hạng tín dụng quốc gia.............................................................................. 5

1.4. Đặc điểm và tầm quan trọng của xếp hạng tín dụng khách hàng doanh

nghiệp ..................................................................................................................... 5

1.4.1. Đặc điểm của xếp hạng tín dụng khách hàng doanh nghiệp ......................... 5

1.4.2. Các phương pháp của xếp hạng tín dụng ...................................................... .6

1.4.2.1. Phương pháp chuyên gia ................................................................... .6

1.4.2.2. Phương pháp mô hình toán học ........................................................ 7

1.4.2.3. Phương pháp sử dụng mô hình kết hợp ..................................................... 8

1.5. Phương pháp xếp hạng tín dụng doanh nghiệp của một số tổ chức trên

thế giới ................................................................................................................... 10

1.5.1. Phương pháp xếp hạng tín dụng doanh nghiệp của Fitch Rating………….10

1.5.2. Phương pháp xếp hạng tín dụng doanh nghiệp của Standard & Poor’s…...12

TỔNG KẾT CHƯƠNG 1 ........................................... ….....................................17

CHƯƠNG 2: THỰC TRẠNG XẾP HẠNG TÍN DỤNG TẠI NGÂN HÀNG

VIETINBANK – CHI NHÁNH TÂY SÀI GÒN ............................................... 18

2.1. Tổng quan về ngân hàng Vietinbank – Chi nhánh Tây Sài Gòn ............. 18

2.1.1. Lịch sử hình thành và phát triển ................................................................... 18

2.1.2. Cơ cấu tổ chức .............................................................................................. 20

2.2. Thực trạng xếp hạng tín dụng tại về ngân hàng Vietinbank – Chi nhánh

Tây Sài Gòn .......................................................................................................... 22

2.2.1. Hệ thống xếp hạng nội bộ đang sử dụng ..................................................... 22

2.2.1.1. Căn cứ xếp hạng .............................................................................. 22

2.2.1.2. Quy trình xếp hạng khách hàng doanh nghiệp tại Vietinbank ........ 24

2.2.1.3. Hiệu quả của hệ thống xếp hạng nội bộ đến việc ra quyết định cho

vay tại Vietinbank Tây Sài Gòn .................................................................. 25

2.2.1.4. So sánh phương pháp xếp hạng tín dụng doanh nghiệp của

Vietinbank với Fitch và S&P ...................................................................... 26

2.2.2. Những thành tựu và những hạn chế ............................................................. 28

2.2.2.1. Những thành tựu đạt được ................................................................ 28

2.2.2.2. Những hạn chế còn tồn tại ................................................................ 29

TỔNG KẾT CHƯƠNG 2 .................................................................................... 32

CHƯƠNG 3: XÂY DỰNG MÔ HÌNH LOGISTIC DỰ BÁO KHẢ NĂNG

TRẢ NỢ KHÁCH HÀNG DOANH NGHIỆP .................................................. 33

3.1. Lý do lựa chọn mô hình Logistic để dự báo khả năng trả nợ KHDN tại

ngân hàng Vietinbank chi nhánh Tây Sài Gòn ................................................. 33

3.1.1. Sự cần thiết xây dựng mô hình Logistic ...................................................... 33

3.1.2. Tiêu chuẩn lựa chọn mô hình nghiên cứu .................................................... 34

3.2. Lý thuyết về mô hình hồi quy Logistic ..................................................... 37

3.3. Xây dựng mô hình ..................................................................................... 38

3.3.1. Lựa chọn mô hình Logistic .......................................................................... 38

3.3.2. Xác định biến phụ thuộc .............................................................................. 38

3.3.3. Xác định các biến độc lập ............................................................................ 38

3.3.4. Quy trình xây dựng mô hình nghiên cứu ..................................................... 39

3.3.5. Thu thập dữ liệu nghiên cứu ........................................................................ 40

TỔNG KẾT CHƯƠNG 3 .................................................................................... 42

CHƯƠNG 4: KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU........................................................... 43

4.1. Thống kê mô tả dữ liệu .............................................................................. 43

4.2. Kết quả phân tích hồi quy ........................................................................ 47

4.3. So sánh, ứng dụng kết quả nghiên cứu trong trường hợp thực tế ........ 52

TỔNG KẾT CHƯƠNG 4 .................................................................................... 58

CHƯƠNG 5: KẾT LUẬN NGHIÊN CỨU VÀ CÁC GIẢI PHÁP ỨNG DỤNG

MÔ HÌNH LOGISTIC ĐỂ ĐO LƯỜNG KHẢ NĂNG TRẢ NỢ KHÁCH

HÀNG TẠI NGÂN HÀNG VIETINBANK – CHI NHÁNH TÂY SÀI GÒN

................................................................................................................................ 59

5.1. Đánh giá về mô hình nghiên cứu .............................................................. 59

5.1.1. Nhận xét về kết quả mô hình ....................................................................... 59

5.1.2. Những kết quả đạt được của mô hình .......................................................... 60

5.1.3 Những hạn chế của mô hình .......................................................................... 60

5.2. Các giải pháp và đề xuất kiến nghị ứng dụng mô hình Logistic ............. 61

5.2.1. Mục tiêu của ứng dụng mô hình logistic ..................................................... 61

5.2.1.1. Trở thành công cụ hỗ trợ trong việc kiểm định chất lượng hệ thống

xếp hạng tín dụng nội bộ ............................................................................... 61

5.2.1.2. Kết quả mô hình là cơ sở định hướng chính sách tín dụng .............. 62

5.2.2 Các giải pháp ứng dụng mô hình logistic...................................................... 62

5.2.2.1. Giải pháp xây dựng tiêu chuẩn xếp hạng doanh nghiệp theo xác suất

trả được nợ của khách hàng ........................................................................... 64

5.2.2.2. Giải pháp sử dụng mô hình logistic kiểm tra, so sánh kết quả với hệ

thống xếp hạng hiện tại ................................................................................. 68

5.2.3 Các kiến nghị để mô hình Logistic được triển khai ...................................... 68

5.2.3.1. Phổ biến kiến thức về mô hình logistic cho cán bộ tín dụng và cấp

lãnh đạo trong chi nhánh ............................................................................... 68

5.2.3.2. Nghiên cứu hoàn thiện mô hình logistic .......................................... 69

5.2.3.3. Nâng cao chất lượng dữ liệu đầu vào cho mô hình .......................... 69

TỔNG KẾT CHƯƠNG 5 .................................................................................... 70

KẾT LUẬN ........................................................................................................... 71

DANH MỤC CHỮ VIẾT TẮT

: Basel Committee on Banking Supervision. Basel

: Báo cáo tài chính. BCTC

Vietinbank : Ngân hàng TMCP Công Thương Việt Nam.

: Cash Flow of Operating - Dòng tiền từ hoạt động kinh CFO

doanh.

: Earnings Before Interest and Taxes - Lợi nhuận trước thuế EBIT

và lãi vay.

: Earnings Before Interest, Taxes, Depreciation and EBITDA

Amortization - Lợi nhuận trước thuế, lãi vay và khấu hao.

Before Interest, Taxes, Depreciation, EBITDAR : Earnings

Amortization, and Rent Costs - Lợi nhuận trước thuế, lãi

vay, khấu hao và chi phí thuê ngoài.

: Free Cash Flow - Dòng tiền tự do. FCF

: Funds Flow of Operating - Dòng quỹ từ hoạt động kinh FFO

doanh.

: Fitch Ratings Inc. Fitch

: Hội đồng quản trị. HĐQT

: International Monetary Fund - Quỹ tiền tệ quốc tế. IMF

: Khách hàng cá nhân. KHCN

: Khách hàng doanh nghiệp. KHDN

: Moody's Investors Service. Moody's

: Ngân hàng Nhà Nước. NHNN

: Phòng giao dịch. PGD

: Standard & Poor's Financial Services. S&P

: Tài sản đảm bảo. TSĐB

Xếp hạng tín dụng. : XHTD

: Tỷ suất sinh lợi trên tổng tài sản ROA

: Tỷ suất sinh lợi trên vồn chủ sở hữu ROE

DANH MỤC CÁC BẢNG BIỂU

CHƯƠNG 1: CƠ SỞ LÝ THUYẾT VỀ XẾP HẠNG TÍN DỤNG

Bảng 1.1 Các tỷ số tài chính sử dụng trong xếp hạng tín dụng doanh nghiệp của

Fitch. ........................................................................................................................ 12

Bảng 1.2 Các tỷ số tài chính sử dụng trong xếp hạng doanh nghiệp của S&P. ...... 14

Bảng 1.3 Phân loại xếp hạng của Fitch và S&P. ..................................................... 15

CHƯƠNG 2: THỰC TRẠNG XẾP HẠNG TÍN DỤNG TẠI NGÂN HÀNG

VIETINBANK – CHI NHÁNH TÂY SÀI GÒN

Bảng 2.1 Các chỉ tiêu kinh doanh chính của Vietinbank Tây Sài Gòn. .................. 23

Bảng 2.2 Phân loại xếp hạng của một số doanh nghiệp được cấp tín dụng tại

Vietinbank Tây Sài Gòn từ 2013-2016. .................................................................. 25

Bảng 2.3 Tỷ lệ dự đoán chính xác của hệ thống xếp hạng tín dụng nội bộ tại

Vietinbank Tây Sài Gòn. ......................................................................................... 26

Bảng 2.4 So sánh phương pháp xếp hạng tín dụng doanh nghiệp của Vietinbank

với Fitch và S&P. .................................................................................................... 26

CHƯƠNG 3: XÂY DỰNG MÔ HÌNH LOGISTIC DỰ BÁO KHẢ NĂNG TRẢ

NỢ KHÁCH HÀNG DOANH NGHIỆP

Bảng 3.1 Xây dựng biến phụ thuộc cho mô hình logistic. ...................................... 38

Bảng 3.2 Xây dựng các biến độc lập cho mô hình logistic. .................................... 39

CHƯƠNG 4: KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU

Bảng 4.1 Thống kê phân loại khách hàng theo khả năng trả nợ trong mẫu dữ liệu. .

…………………………………………………………………………………….43

Bảng 4.2 Phân loại xếp hạng khách hàng tại Vietinbank Tây Sài Gòn từ 2013-

2016………………………………………………………………………….........43

Bảng 4.3 Thống kê mô tả các biến độc lập trong mẫu dữ liệu. ............................... 44

Bảng 4.4 Kết quả phân tích hồi quy ........................................................................ 47

Bảng 4.5 Kiểm định Omnibus ................................................................................. 49

Bảng 4.6 Sự phù hợp của mô hình hồi quy ............................................................. 49

Bảng 4.7 Khả năng dự báo của hàm hồi quy .......................................................... 50

Bảng 4.8 Kết quả hồi quy lần thứ 7 ........................................................................ 51

Bảng 4.9 Các chỉ tiêu chính của công ty Duy Tân năm 2017 ứng dụng xếp hạng

bằng mô hình logistic. ............................................................................................. 53

Bảng 4.10 Các chỉ tiêu chính của công ty Đồng Việt năm 2017 ứng dụng xếp hạng

bằng mô hình logistic. ............................................................................................. 53

Bảng 4.11 Các chỉ tiêu chính của công ty Thiên Long Long Thành năm 2017 ứng

dụng xếp hạng bằng mô hình logistic. .................................................................... 54

Bảng 4.12 Các chỉ tiêu chính của công ty Thuận Phát năm 2017 ứng dụng xếp

hạng bằng mô hình logistic. .................................................................................... 55

Bảng 4.13 Các chỉ tiêu chính của công ty Thiết Bị Điện Sài Gòn năm 2017 ứng

dụng xếp hạng bằng mô hình logistic. .................................................................... 55

Bảng tổng hợp kết quả ứng dụng: ........................................................................... 57

CHƯƠNG 5: KẾT LUẬN NGHIÊN CỨU VÀ CÁC GIẢI PHÁP ỨNG DỤNG

MÔ HÌNH LOGISTIC ĐỂ ĐO LƯỜNG KHẢ NĂNG TRẢ NỢ KHÁCH

HÀNG TẠI NGÂN HÀNG VIETINBANK – CHI NHÁNH TÂY SÀI GÒN

Bảng 5.1 Bảng tóm tắt kết qủa các biến độc lập…………..……...........................59

Bảng 5.2 Đề xuất phân loại xếp hạng doanh nghiệp theo xác suất trả được nợ của

khách hàng……………………………………………………………………..…63

DANH MỤC CÁC SƠ ĐỒ

Sơ đồ 1.1 Quy trình thực hiện phương pháp chuyên gia của Standard &

Poor’s...…………………………………………………………………...……...7

Sơ đồ 1.2 Vai trò luân chuyển dòng vốn của xếp hạng tín dụng…………...…....9

Sơ đồ 1.3 Các yếu tố đánh giá rủi ro khi xếp hạng tín dụng doanh nghiệp của

S&P…………………………………………………………………….……… 13

Sơ đồ 2.1: Cơ cấu bộ máy và điều hành của Chi nhánh Tây Sài Gòn………..…..…..20

Sơ đồ 2.2 Quy trình xếp hạng tín dụng doanh nghiệp tại Vietinbank……….…….…24

Sơ đồ 5.1 Quy trình đề xuất ứng dụng mô hình logistic ………………………………..….…..64

Sơ đồ 5.2 Đề xuất quy trình hoạt động của tổ thu thập và lưu trữ thông tin…...66

PHẦN MỞ ĐẦU

1. TÍNH CẤP THIẾT CỦA ĐỀ TÀI

Hoạt động cấp tín dụng mang lại nguồn thu chủ yếu cho các ngân hàng

thương mại, tuy nhiên hoạt động này lại gắn liền với nhiều rủi ro có thể gây thiệt hại

rất lớn đến các ngân hàng và sự an toàn của toàn hệ thống. Trong thời gian vừa qua,

để đảm bảo an toàn hệ thống, Ngân hàng nhà nước đã xử lý các ngân hàng yếu kém

bằng cách đứng ra mua lại các ngân hàng như GPBank, VNCB và OceanBank với

giá 0 đồng như một hình thức xử lý bắt buộc, sắp xếp lại hệ thống ngân hàng với

hàng loạt thương vụ hợp nhất, sáp nhập, mua lại nhằm thanh lọc các ngân hàng yếu

kém. Vì vậy để kiểm soát và hạn chế các rủi ro từ hoạt động cấp tín dụng này, các

ngân hàng thương mại đã thực hiện nhiều biện pháp về quản trị rủi ro và xếp hạng

tín dụng nội bộ là một trong số đó.

Xếp hạng tín dụng nội bộ giúp các nhà quản trị ngân hàng phần nào đánh giá

được mức độ rủi ro khi thực hiện cho cấp tín dụng đối với một khách hàng dựa trên

bộ chỉ tiêu đánh giá cụ thể, từ đó có thể đưa ra các quyết định chính xác. Theo quy

định của ngân hàng Thương mại cổ phần Công Thương Việt Nam (Vietinbank), các

chỉ tiêu này bao gồm các thông tin tài chính như quy mô doanh nghiệp, khả năng

thanh toán, vòng quay các khoản phải thu..., chỉ tiêu phi tài chính như số năm kinh

nghiệm của người quản lý doanh nghiệp, số năm hoạt động của doanh nghiệp, số

nam quan hệ với ngân hàng...Các thông tin này do khách hàng cung cấp và được

đánh giá bởi cán bộ tín dụng.

Hiện tại, dựa trên các phương pháp xếp hạng tín dụng đã được nghiên cứu và

được sử dụng bởi các tổ chức xếp hạng uy tín (như Moody’s, Fitch, S&P), các ngân

hàng thương mại Việt Nam nói chung và ngân hàng Vietinbank đã xây dựng được

hệ thống xếp hạng tín dụng nội bộ riêng cho mình. Thông qua sử dụng hệ thống xếp

hạng tín dụng nội bộ, các ngân hàng thương mại Việt Nam phần nào đạt được

những mục tiêu về quản lý rủi ro trong hoạt động tín dụng, đảm bảo an toàn hệ

thống. Tuy nhiên, thực tế cho thấy, hệ thống xếp hạng tín dụng nội bộ ở các ngân

hàng thương mại còn nhiều hạn chế, chưa có tính thực tiễn, còn mang tính chủ

quan. Tại ngân hàng Vietinbank, hệ thống xếp hạng tín dụng nội bộ còn mang tính

chất tham khảo, phụ thuộc nhiều vào năng lực và ý chí chủ quan của cán bộ đánh

giá xếp hạng, điều này là một trong những nguyên nhân làm tăng rủi ro tín dụng cho

Ngân hàng.

Xuất phát từ những lý do trên, cùng với kiến thức thực tiễn khi tìm hiểu và

thực hiện công tác xếp hạng tín dụng nội bộ khách hàng doanh nghiệp trong quá

trình làm việc tại Vietinbank – Chi nhánh Tây Sài Gòn, học viên lựa chọn và thực

hiện nghiên cứu đề tài “Ứng dựng mô hình logistic trong dự báo khả năng trả

nợ khách hàng nhằm nâng cao chất lượng xếp hạng tín dụng doanh nghiệp tại

Ngân hàng TMCP Công Thương Việt Nam – Chi nhánh Tây Sài Gòn”.

2. TÌNH HÌNH NGHIÊN CỨU ĐỀ TÀI

Trong nghiên cứu của Xiaorong Zou (2014), tác giả xây dựng mô hình

2.1. Nghiên cứu nước ngoài

logistic để đo lường khả năng trả nợ của các doanh nghiệp Trung Quốc. Tác giả thu

thập báo cáo tài chính của 50 doanh nghiệp từ sàn chứng khoán để làm mẫu, trong

đó có nghiệp có 20 doanh nghiệp bị vỡ nợ, 30 công ty còn lại có tình trạng trả nợ

tốt. Tác giả đã xây dựng mô hình hồi qui logistic theo phương pháp phân tích nhân

tố với 10 nhân tố đại diện cho 16 biến tài chính. Mô hình đạt ý nghĩa rất cao và các

nhân tố đều có tác động dương đến khả năng trả nợ của doanh nghiệp.

Tương tự trên, Concepción Bartual và cộng sự (2013) đã nghiên cứu khả

năng vỡ nợ của các doanh nghiệp ở Tây Ban Nha. Các tác giả đã thu thập các thông

tin tài chính từ 2,783 doanh nghiệp, trong đó có 736 vỡ nợ (hay không có khả năng

trả nợ). Các tác giả đã đưa ra 16 biến độc lập để đánh giá và thực hiện phương pháp

hồi qui từng bước Backward Wald để tìm ra mô hình phù hợp. Các tác giả thấy rằng

lợi nhuận trước thuế và tỉ số thanh toán tức thời có tác động lớn nhất đến khả năng

trả nợ của 2783 doanh nghiệp nghiên cứu. Và cho rằng mô hình logistic tránh được

các yếu tố chủ quan khi thực hiện đánh giá rủi ro tín dụng, tuy nhiên mô hình cần

được nghiên cứu nhiều hơn để tìm ra các biến phù hợp hơn để tăng tính chính xác

cho kết quả. (Concepción Bartual và cộng sự, 2013).

2.2. Nghiên cứu trong nước

Đa số các bài nghiên cứu trong nước về mô hình logistic thì thật sự còn ít.

Trong nghiên cứu của Hoàng Tùng (2011), tác giả đã sử dụng hồi qui logistic

để xây dựng mô hình phân tích rủi ro tín dụng (có thể trả được nợ hay không) cho

các doanh nghiệp được niêm yết trên sàn giao dịch chứng khoán Việt Nam. Bài

nghiên cứu tập hợp 463 mẫu, và chia làm 2 nhóm có rủi ro tín dụng và không có rủi

ro tín dụng. Kết quà mô hình có các hệ số hồi qui đều nhỏ hơn 5%, Tỷ lệ dự đoán

đúng của toàn bộ mẫu là 98.7%. Kết quả cho thấy các chỉ số tài chính chỉ tiêu tài

chính có ảnh hưởng đến khả năng trả nợ của doanh nghiệp, trong đó tác động mạnh

nhất là ROA và ROE.

3. MỤC TIÊU NGHIÊN CỨU CỦA ĐỀ TÀI:

- Ứng dụng mô hình logistic để dự báo khả năng trả nợ của khách hàng

doanh nghiệp tại ngân hàng Vietinbank – Chi nhánh Tây Sài Gòn.

Câu hỏi nghiên cứu:

Xuất phát từ mục tiêu nghiên cứu, tác giả sẽ làm rõ ba vấn đề:

- Mô hình logistic là gì?

- Mô hình logistic có thể dự báo khả năng trả nợ của khách hàng như thế

nào?

- Cần những giải pháp nào để ứng dụng mô hình logistic trong dự báo khả

năng trả nợ của khách hàng doanh nghiệp tại ngân hàng Vietinbank – Chi

nhánh Tây Sài Gòn?

4. PHẠM VI, ĐỐI TƯỢNG NGHIÊN CỨU

- Đối tượng nghiên cứu: là hệ thống xếp hạng tín dụng nội bộ của

Vietinbank. Khách thể khảo sát là các khách hàng doanh nghiệp đã và đang có quan

hệ tín dụng với Vietinbank.

- Phạm vi nghiên cứu: tập trung vào các khách hàng doanh nghiệp có quan hệ

với ngân hàng Vietinbank – chi nhánh Tây Sài Gòn, phạm vi thời gian: các nhân tố

ảnh hưởng đến khả năng phát sinh nợ xấu trong 4 năm từ năm 2013 đến năm 2016.

5. PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU

Nội dung luận văn được nghiên cứu theo phương pháp định tính và định

lượng. Thực hiện phương pháp phân tích nhân tố từ các biến độc lập để xác định

các nhóm nhân tố ảnh hưởng đến khả năng trả nợ của khách hàng doanh nghiệp, từ

đó xây dựng mô hình logistic dự báo khả năng trả nợ nhằm nâng cao chất lượng xếp

hạng tín dụng tại Vietinbank Tây Sài Gòn.

Học viên thực hiện thu thập dữ liệu thứ cấp về tình hình hoạt động kinh

doanh của ngân hàng Vietinbank – chi nhánh Tây Sài Gòn; thu thập các báo cáo tài

chính, định hạng tín dụng của các doanh nghiệp có quan hệ tín dụng với ngân hàng

Vietinbank – chi nhánh Tây Sài Gòn từ năm 2013 đến năm 2016 làm dữ liệu nghiên

cứu. Ngoài ra sử dụng phần mềm SPSS để tổng hợp số liệu và hồi qui mô hình.

Điểm mới:

Mô hình Logistic là mô hình toán học định lượng nên có tính khách quan,

nhất quán, không phụ thuộc vào ý kiến chủ quan của cán bộ tín dụng. Là cơ sở để

ngân hàng phân loại khách hàng và nhận diện rủi ro. Thông qua kết quả từ mô hình,

chúng ta có thể ước lượng được xác suất không trả được nợ của khách hàng, từ đó

ngân hàng có thể xác định được khách hàng doanh nghiệp nào có khả năng trả nợ,

khách hàng doanh nghiệp không có khả năng trả nợ và giúp ngân hàng chủ động

trong việc đưa ra những biện pháp hạn chế rủi ro

Hạn chế của đề tài

Mặc dù học viên đã rất cố gắng nhưng luận văn này vẫn còn một số hạn chế

sau:

Về mẫu nghiên cứu: Do hạn chế về mặt dữ liệu, nên mô hình chỉ tập trung

vào các biến tài chính chưa xem xét đến phân loại theo ngành/nhóm kinh tế và còn

thiếu sót nhiều các biến phi tài chính.

Hạn chế trong ứng dụng mô hình Logistic: Mô hình gặp trở ngại khi không

thể sử dụng các chỉ tiêu định tính không thể lượng hóa, do đó việc loại bỏ các chỉ

tiêu này sẽ ảnh hưởng đến tính chính xác của kết quả xếp hạng.

6. Ý NGHĨA KHOA HỌC VÀ THỰC TIỄN CỦA ĐỀ TÀI

- Về mặt lý luận: Hoàn thiện phương pháp nghiên cứu, các mô hình dự đoán

khả năng trả nợ của khách hàng. Trên cơ sở đó đưa ra cách tiếp cận phù hợp cho

Ngân hàng thương mại cổ phần Công Thương Việt Nam trong việc dự đoán khả

năng trả nợ khách hàng nhằm nâng cao chất lượng của ngân hàng.

- Về mặt thực tiễn: Kết quả nghiên cứu của đề tài sẽ góp thêm cơ sở khoa học

cho các tổ chức tài chính, các cá nhân liên quan, đặc biệt là ngân hàng Vietinbank –

chi nhánh Tây Sài Gòn trong quá trình hoạt động kinh doanh và quản lý rủi ro của

mình.

7. BỐ CỤC NGHIÊN CỨU:

Ngoài lời mở đầu, kết luận, danh mục tài liệu tham khảo, nội dung của Luận

văn được chia thành 5 chương:

Chương 1: Cơ sở lý thuyết về xếp hạng tín dụng

Chương 2: Thực trạng xếp hạng tín dụng tại ngân hàng thương mại cổ phần

Công Thương Việt Nam – Chi nhánh Tây Sài Gòn.

Chương 3: Nghiên cứu mô hình Logistic dự báo khả năng trả nợ khách hàng

doanh nghiệp tại Ngân hàng Vietinbank – Chi nhánh Tây Sài Gòn.

Chương 4: Kết quả nghiên cứu.

Chương 5: Kết luận nghiên cứu và các giải pháp ứng dụng mô hình Logistic để

đo lường khả năng trả nợ khách hàng tại ngân hàng thương mại cổ phần Công

Thương Việt Nam – Chi nhánh Tây Sài Gòn

1

CHƯƠNG 1: CƠ SỞ LÝ THUYẾT VỀ XẾP HẠNG TÍN DỤNG

1.1 Tổng quan vể khả năng trả nợ của khách hàng

Xét trong mối quan hệ tín dụng ngân hàng, “khả năng trả nợ của khách hàng”

là việc đánh giá khách hàng có thực hiện đầy đủ và đúng hạn nghĩa vụ nợ cho bên

cấp tín dụng trong toàn bộ thời gian quan hệ tín dụng hoặc trong một khoảng thời

gian xác định hay không. Phương pháp xác định khả năng trả nợ của khách hàng

thường được dựa trên một tiêu chuẩn nhất định do ngân hàng lựa chọn dựa trên đặc

điểm của khác hàng như năng lực tài chính, thiện chí trả nợ của khách hàng khi

chưa phát sinh nghĩa vụ nợ và/hoặc dựa trên dặc điểm của khoản nợ như lịch sử

thanh toán nợ, tình trạng trả nợ thực tế của khách hàng.

Hiện tại, trên thế giới chưa có khái niệm thống nhất về khả năng trả nợ của

khách hàng, tuy nhiên các tổ chức trên thế giới đã nghiên cứu các biểu hiện của

khách hàng được đánh giá là “không có khả năng trả nợ” (hoặc vỡ nợ, mất khả năng

trả nợ). Thông qua phương pháp nhận diện khách hàng “không có khả năng trả nợ”,

ta thấy rằng các khách hàng còn lại thuộc trường hợp khách hàng “có khả năng trả

nợ”. (Đoàn Thị Xuân Duyên, 2013)

Theo Ủy ban Basel (2006), sự vỡ nợ (hay không có khả năng trả nợ – default)

của một khách hàng khi xảy ra một hoặc hai dấu hiệu sau:

 Ngân hàng xét thấy khách hàng không có khả năng thực hiện nghĩa vụ tín

dụng của mình một cách đầy đủ, chưa tính đến việc ngân hàng sử dụng các tài sản

đảm bảo (nếu có) để đảm bảo cho khoản tín dụng đó.

 Khách hàng quá hạn trên 90 ngày đối với bất kỳ nghĩa vụ tín dụng đã cam

kết với ngân hàng.

Theo Moody’s (2007), sự vỡ nợ của một doanh nghiệp xảy ra khi có 3 dấu

hiệu sau:

 Bỏ sót hoặc trễ nãy trong việc chi trả lãi và/hoặc nợ gốc đúng hạn, bao

gồm cả việc thanh toán chậm trễ trong thời gian ân hạn; hoặc

 Doanh nghiệp phá sản, được tiếp quản pháp lý hoặc bị giới hạn pháp lý

bởi nhà nước ảnh hưởng đến việc thanh toán đúng hạn lãi và/hoặc nợ gốc; hoặc

 Doanh nghiệp cung cấp thêm một hay nhiều tài sản đảm bảo tương ứng

với các nghĩa vụ tài chính bị suy giảm, hoặc các thỏa thuận khác được đặt ra nhằm

2 giúp doanh nghiệp tránh tình trạng vỡ nợ.

Tương tự quan điểm của Moody’s, Standard & Poors (2014) định nghĩa sự vỡ

nợ của một doanh nghiệp như sau:

 Doanh nghiệp không thể chi trả các nghĩa vụ tài chính của mình đúng hạn

ngay cả khi thời gian ân hạn chưa hết hạn.

 Doanh nghiệp nộp đơn xin phá sản hoặc xảy ra các sự kiện khác làm ảnh

hưởng nghiêm trọng đến khả năng trả nợ.

 Một hoặc nhiều nghĩa vụ tài chính của doanh nghiệp được đảm bảo lại

bằng các tài sản khác hoặc được thay thế bởi các công cụ khác có có giá trị thấp hơn

ban đầu.

Ngoài ra, theo quan điểm Robert Eales và Edmund Bosworth (1998), khi

doanh nghiệp không thể thanh toán các nghĩa vụ tài chính một cách đúng hạn thì

ngay lập tức sẽ được coi là một sự vỡ nợ.

Qua những quan điểm về sự vỡ nợ (hay không có khả năng trả nợ) của các tổ

chức uy tín và các chuyên gia trên thế giới, ta có thể thấy điểm chung để nhận biết

sự vỡ nợ của doanh nghiệp chính là việc doanh nghiệp có thực hiện nghĩa vụ tài

chính (chi trả lãi và/hoặc nợ gốc) của mình một cách đầy đủ và đúng hạn hay

không.

Việc khách hàng không có khả năng trả nợ, vỡ nợ sẽ dẫn đến vấn đề nợ xấu

của ngân hàng (non-performing loans) và dựa vào định nghĩa của Ủy ban Basel về

sự vỡ nợ, ta có thể đo lường được nợ xấu là khoản nợ quá hạn trên 90 ngày.

Tương đồng với quan điểm của Ủy ban Basel về thời gian quá hạn của khoản

nợ, Quỹ tiền tệ quốc tế (IMF - International Monetary Fund) định nghĩa một khoản

nợ được coi là nợ xấu khi có các dấu hiệu sau:

 Quá hạn trả lãi và/hoặc gốc trên 90 ngày;

 Hoặc các khoản lãi chưa trả từ 90 ngày trở lên đã được nhập gốc, tái cấp

vốn hoặc đồng ý chậm trả theo thoả thuận; hoặc các khoản phải thanh toán đã quá

hạn dưới 90 ngày nhưng có lý do chắc chắn để nghi ngờ về khả năng khoản vay sẽ

không được thanh toán đầy đủ1.

1 IMF (2006), Accounting Framework and Sectoral Financial Statements , trong Financial Soundness Indicators, (trang 46).

Đồng thời IMF phân loại nợ thành 5 nhóm: Nợ đủ tiêu chuẩn (nhóm 1), nợ cần

3 chú ý (nhóm 2), nợ dưới tiêu chuẩn (nhóm 3), nợ dưới nghi ngờ (nhóm 4), nợ có

khả năng mất vốn (nhóm 5) và nợ xấu là nợ từ nhóm 3 đến nhóm 5. (Đinh Thị

Thanh Vân, 2012).

Đồng quan điểm trên, Ngân hàng nhà nước Việt Nam quy định một khoản nợ

được coi là nợ xấu khi thuộc nhóm 3 đến nhóm 52 và được xác định theo phương

pháp định tính và định lượng:

 Về định tính, nợ nhóm 3 “bao gồm các khoản nợ được tổ chức tín dụng, chi

nhánh ngân hàng nước ngoài đánh giá là không có khả năng thu hồi nợ gốc và lãi



khi đến hạn”3.

Về định lượng, nợ nhóm 3 có thời gian quá hạn từ 91 ngày đến 1804 ngày

và các chỉ tiêu khác.

Có thể thấy, nợ xấu thường được xác định dựa trên 2 yếu tố: (i) khoản vay quá

hạn trên 90 ngày và (ii) khả năng trả nợ của khách hàng bị nghi ngờ. Đây là quan

điểm đang được áp dụng phổ biến trên thế giới. Có thể nhận thấy các quan điểm

trên thế giới thường xem khách hàng phát sinh nợ xấu đồng nghĩa với khách hàng

không có khả năng trả nợ.

Năm 1909, thuật ngữ xếp hạng tín dụng được John Moody nêu ra lần đầu tiên

1.2 Lịch sử ra đời và phát triển của xếp hạng tín dụng.

và tập trung vào việc xếp hạng trái phiếu đường sắt (Alessi Christopher, 2013). Mục

đích ban đầu của ông là muốn cung cấp cho nhà đầu tư một hệ thống đơn giản để

nhận biết mức độ rủi ro trong đầu tư trái phiếu. Theo thời gian XHTD ngày càng

được sử dụng rộng rãi bởi các nhà đầu tư, các công ty, tập đoàn và các tổ chức tài

chính do tính hiệu quả trong dự báo rủi ro. Hiện tại, việc sử dụng xếp hạng tín dụng

đã trở thành chuẩn mực và tùy vào góc độ nghiên cứu mỗi tổ chức xếp hạng lại có

quan điểm riêng của mình. Ở Việt Nam, thuật ngữ xếp hạng tín dụng đang tồn tại

nhiều tên gọi như: xếp hạng tín nhiệm, xếp hạng doanh nghiệp, định dạng tín dụng,

xếp hạng khách hàng, phân loại tín dụng.…nhưng bản chất đều nhằm đánh giá mức

độ tín nhiệm, khả năng trả nợ trong tương lai của khách hàng dựa trên hệ thống xếp

hạng. Trong đề tài này, học viên dùng thuật ngữ “xếp hạng tín dụng”.

2 Điều 3 Thông tư 02/2013/TT-NHNN 3 Điều 11 Thông tư 02/2013/TT-NHNN 4 Điều 10 Thông tư 02/2013/TT-NHNN

4

1.3. Các khái niệm về xếp hạng tín dụng

Theo Moody’s, xếp hạng tín dụng là những ý kiến đánh giá trong tương lai về

1.3.1. Các khái niệm về xếp hạng tín dụng

mối quan hệ giữa rủi ro tín dụng và các nghĩa vụ tài chính được cam kết bởi các cá

nhân, các công ty, tập đoàn, các tổ chức tài chính và các tổ chức tái cấu trúc tài

chính. (Moody's, 2016).

Theo Standars & Poor, xếp hạng tín dụng là những ý kiến đánh giá tương lai

về rủi ro tín dụng, chất lượng tín dụng, khả năng và thiện ý của đối tượng được xếp

hạng đối với các cam kết tài chính của mình đầy đủ và đúng hạn. (Standard &

Poors, 2010).

Theo Fitch Ratings, xếp hạng tín dụng là những ý kiến đánh giá và phân tích

trong tương lai về rủi ro tín dụng, những ý kiến này dựa trên các thông tin trong quá

khứ và xu hướng trong hoàn cảnh hiện tại của một ngành hoặc chu kì kinh tế, do đó

có thể dùng để đánh giá khả năng thực hiện các nghĩa vụ tài chính được cam kết bởi

chủ thể. (Fitch, 2014).

Theo tiến sĩ Nguyễn Đức Hưởng (2012), “xếp hạng tín dụng là những ý kiến

đánh giá về rủi ro tín dụng và chất lượng tín dụng thông qua hệ thống xếp hạng

nhằm thể hiện khả năng trả nợ của đối tượng được cấp tín dụng để đáp ứng các

nghĩa vụ tài chính một cách đầy đủ và đúng hạn”.

Qua các quan điểm trên, ta có thể thấy xếp hạng tín dụng đều được hiểu là

những quan điểm, ý kiến đánh giá trong tương lai về rủi ro tín dụng nhằm xác định

khả năng thực hiện các nghĩa vụ tài chính đã cam kết của đối tượng được xếp hạng.

Xếp hạng tín dụng khách hàng vay vốn là việc ngân hàng thương mại đánh giá

năng lực tài chính, tình hình hoạt động hiện tại và triển vọng phát triển trong tương

lai của khách hàng được xếp hạng, qua đó xác định mức độ rủi ro không trả được nợ

và khả năng trả nợ trong tương lai.

1.3.2. Đối tượng xếp hạng tín dụng

1.3.2.1 Xếp hạng tín dụng cá nhân

Là việc xếp hạng các cá nhân tham gia vào hoạt động tín dụng, việc xếp hạng

này nhằm đánh giá rủi ro đối với các nghĩa vụ tài chính được cam kết bởi cá nhân

đó. Xếp hạng tín dụng cá nhân được đánh giá dựa trên các yếu tố nhân thân (như

5 tuổi, trình độ học vấn, cơ cấu gia đình, nghề nghiệp, số người phụ thuộc..), khả năng

chi trả, lịch sử cấp tín dụng, nhu cầu cấp tín dụng…

1.3.2.2 Xếp hạng tín dụng doanh nghiệp:

Xếp hạng tín dụng doanh nghiệp là việc đánh giá, xếp loại các doanh nghiệp

với phương pháp và các chỉ tiêu nhằm đánh giá khả năng thực hiện các nghĩa vụ tài

chính của doanh nghiệp, làm rõ thực chất hoạt động sản xuất kinh doanh cả về

nguồn lực, tiềm năng, lợi thế kinh doanh cũng như những rủi ro tiềm ẩn của doanh

nghiệp. Xếp hạng tín dụng doanh nghiệp được đánh giá dựa trên các thông tin tài

chính và phi tài chính. (Nguyễn Đức Hưởng, 2012).

1.3.2.3 Xếp hạng tín dụng các công cụ đầu tư

Xếp hạng các công cụ đầu tư là việc đưa ra những ý kiến, đánh giá mức độ rủi

ro của các công cụ đầu tư như: các loại trái phiếu được phát hành bởi các công ty,

các định chế tài chính hoặc chính phủ; các cổ phiếu thường, cổ phiếu ưu đãi v.v…

Việc xếp hạng các công cụ này chủ yếu dựa trên một yếu tố như: lãi suất, kì hạn,

tính thanh khoản, mệnh giá, hay chính mức tín nhiệm của chủ thể phát hành.

1.3.2.3 Xếp hạng tín dụng quốc gia

Xếp hạng tín dụng quốc gia trong dài hạn là những ý kiến đánh giá về mức độ

tin cậy về khả năng trả nợ của các chủ thể trong một quốc gia đối với các nghĩa vụ

tài chính; còn trong ngắn hạn là những ý kiến đánh giá khả năng trả nợ của các chủ

thể đối với các chủ thể trong nước trong vòng 1 năm. Việc đánh giá được thực hiện

thông qua các yếu tố về môi trường kinh tế, môi trường pháp lý, môi trường văn

hóa - xã hội v.v.. của quốc gia đó. (Moody's, 2016).

Tuy nhiên, xếp hạng tín dụng quốc gia không được thiết kế để so sánh giữa

các quốc gia với nhau, mà chỉ có thể so sánh với các xếp hạng quốc gia của tổ chức

xếp hạng khác trong cùng quốc gia đó. Xếp hạng quốc gia dùng để đánh giá một

phần rủi ro tín dụng trong quốc gia nhằm giúp nhà đầu tư có lựa chọn chính xác.

(Fitch, 2014).

1.4. Đặc điểm và tầm quan trọng của xếp hạng tín dụng khách hàng doanh

nghiệp

1.4.1. Đặc điểm của xếp hạng tín dụng khách hàng doanh nghiệp

Theo Standard & Poors (2010), xếp hạng tín dụng có hai đặc điểm sau:

Xếp hạng tín dụng không phải là một dấu hiệu đầu tư. Xếp hạng tín dụng không

6 phải là một lời khuyên, một lời đề nghị mua, bán, nắm giữ hay phản ánh giá trị đối

tượng được xếp hạng, cũng không là một dấu hiệu vững chắc cho việc đầu tư. Xếp

hạng tín dụng chỉ thực hiện đánh giá một cách độc lập về rủi ro tín dụng, mức độ tín

nhiệm của đối tượng được xếp hạng.

Xếp hạng tín dụng không hoàn toàn chính xác. Xếp hạng tín dụng được tiến

hành dựa trên các tài liệu được công bố, tài liệu nội bộ, các thông tin trong quá khứ

và hiện tại được cung cấp từ đối tượng được xếp hạng, các tổ chức khác được cho là

đáng tin cậy bởi tổ chức xếp hạng và các tác động, sự kiện có thể dự đoán trong

tương lai.

Do sự kiện xảy ra trong tương lai không thể dự đoán một cách chính xác, nên

kết quả kết quả xếp hạng không thể đảm bảo tính chính xác tuyệt đối về rủi ro tín

dụng, chất lượng tín dụng của đối tượng được xếp hạng. Ngoài ra, kết quả xếp hạng

là những đánh giá ở hiện tại, do đó trong tương lai có thể thay đổi nên chỉ trợ giúp

quá trình ra quyết định và có giá trị trong một khoản thời gian nhất định (Fitch,

2014). Vì vậy nhà đầu tư chỉ nên sử dụng xếp hạng tín dụng như một công cụ tham

khảo trước khi ra quyết định đầu tư.

1.4.2. Các phương pháp của xếp hạng tín dụng

Để đưa ra ra ý kiến xếp hạng, hiện tại các tổ chức xếp hạng uy tín trên thế giới

sử dụng phương pháp chuyên gia hoặc phương pháp mô hình toán học hoặc kết hợp

cả hai phương pháp trên. (Standard & Poors, 2010).

1.4.2.1. Phương pháp chuyên gia.

Phương pháp chuyên gia thường được sử dụng trong việc xếp hạng các doanh

nghiệp và tổ chức độc lập khác. Trong phương pháp này, các tổ chức xếp hạng sẽ

phân công một nhà phân tích chủ chốt (có thể làm việc độc lập hoặc làm theo nhóm)

thu thập thông tin thị trường, thông tin từ các báo cáo, các cuộc phỏng vấn, thảo

luận với doanh nghiệp, tổ chức được xếp hạng. Họ sử dụng các thông tin này để

đánh giá tình hình hoạt động, chính sách quản lý rủi ro, tình hình tài chính sủa

doanh nghiệp từ đó đưa ra mức xếp hạng của doanh nghiệp, tổ chức được đánh giá.

(Standard & Poors, 2010).

Đây là phương pháp xếp hạng dựa trên ý kiến chủ quan của các chuyên gia

thay vì dựa trên các thống kê lịch sử và mô hình kinh tế lượng. Vì vậy tuy dễ thực

hiện, nhưng cần có đội ngũ chuyên gia có trình độ chuyên môn tốt, đồng thời phải

7 đảm bảo tính độc lập với đối tượng xếp hạng để đảm bảo sự khách quan của kết quả

xếp hạng.

Sơ đồ 1.1 Quy trình thực hiện phương pháp chuyên gia của Standard & Poors

Thực hiện đánh giá sơ bộ

Nhận yêu cầu từ các đối tượng cần xếp hạng. Tiếp cận với đối tượng cần xếp hạng

Tiến hàng

phân tích Thông báo cho đối tượng được xếp hạng Hội đồng xếp hạng thực hiện đánh giá lại và biểu quyết

Công bố kết quả xếp hạng.

Theo dõi, giám sát đối tượng được xếp hạng

1.4.2.2. Phương pháp mô hình toán học

Nguồn: Standard & Poors (2010).

Một số tổ chức xếp hạng tín dụng tập trung sử dụng phương pháp định lượng

trong công tác xếp hạng. Đây là phương pháp sử dụng các dữ liệu định lượng và kết

hợp chặt chẽ với các mô hình toán học, các chỉ tiêu tài chính và phi tài chính được

lượng hóa phù hợp với cơ sở lý thuyết để đưa vào các mô hình hồi qui. Kết quả hồi

qui sẽ đánh giá rủi ro tín dụng, chất lượng tín dụng của đối tượng được xếp hạng.

(Standard & Poors, 2010).

Đây là phương pháp đảm bảo tính khách quan trong quá trình xếp hạng, vì kết

quả được dựa trên các phương pháp thống kê, cơ sở lý thuyết vững chắc. Tuy nhiên

hạn chế của phương pháp này là vấn đề phù hợp của mô hình hồi qui vì mỗi đối

tượng xếp hạng có những đặc điểm khác nhau; bộ dữ liệu sử dụng phải đủ lớn và

đảm bảo các giả thuyết thống kê; ngoài ra có những chỉ tiêu phi tài chính rất khó có

thể lượng hóa hoặc không thể lượng hóa được dẫn đến kết quả xếp hạng có thể sai

sót.

Hiện tại có một số mô hình toán học được sử dụng phổ biến như:

 Mô hình logistic;

8

 Mô hình probit;

 Mô hình phân tích phân biệt;

 Mô hình mạng nơron.

Trong bài viết này, do sử dụng mô hình logistic để đánh giá khả năng trả nợ

của doanh nghiệp, nên học viên chỉ tìm hiểu đầy đủ về mô hình logistic. Những lý

thuyết, đặc điểm cơ bản của mô hình logistic sẽ được trình bày ở phần 3.3.1.

1.4.2.3. Phương pháp sử dụng mô hình kết hợp.

Nhận thấy những ưu nhược điểm của 2 phương pháp xếp hạng phổ biến trên,

các tổ chức XHTD trên thế giới đã sử dụng phương pháp kết hợp để tối ưu hóa kết

quả xếp hạng.

Nội dung của phương pháp kết hợp là việc áp dụng nhiều phương pháp trong

quá trình đánh giá và với mỗi nội dung cần đánh giá chỉ áp dụng những phương

pháp đánh giá phù hợp với tiêu thức đó. Các chỉ tiêu không thể lượng hóa, hoặc cần

một lượng mẫu quá lớn có thể dùng phương pháp chuyên gia đánh giá, nhận xét:

các chỉ tiêu có thể lượng thì sử dụng mô hình phù hợp để đảm bảo tính phân loại

cao. Từ đó kết quả xếp hạng sẽ có tính chính xác cao hơn do có sự bổ sung giữa các

phương pháp.

1.4.3. Tầm quan trọng của xếp hạng tín dụng khách hàng doanh nghiệp

Đối với mỗi đối tượng, xếp hạng tín dụng thể hiện các vai trò, giá trị khác

nhau. Trong bài viết này, học viên tìm hiểu vai trò của xếp hạng đối với nhà đầu tư,

đối với các ngân hàng và đối các doanh nghiệp, quốc gia.

Sơ đồ 1.2 Vai trò luân chuyển dòng vốn của xếp hạng tín dụng.

Cấp vốn thông qua mua chứng khoán

Cấp vốn Cấp vốn Nhà đầu tư Ngân hàng

Doanh nghiệp, quốc gia (được xếp hạng)

Phát hành các loại chứng khoán để tăng vốn

Nguồn: Standard & Poors (2010).

9 Đối với nhà đầu tư: XHTD giúp cho các nhà đầu tư (cá nhân hoặc tổ chức)

có thêm một công cụ tham khảo hữu ích để so sánh rủi ro tín dụng giữa các doanh

nghiệp và các công cụ nợ. Kết hợp với các phân tích và mức độ chấp nhận rủi ro

của mình, nhà đầu tư sẽ đưa ra quyết định đầu tư chính xác và quản lí doanh mục

đầu tư hiệu quả hơn. (Standard & Poors, 2010).

Ngược lại, nếu nhà đầu tư được xếp hạng ở mức cao sẽ dễ dàng hơn trong việc

tiếp cận các nguồn vốn từ ngân hàng (hoặc các trung gian tài chính khác), từ đó có

thể thực hiện các dự án đầu tư của mình hiệu quả và đúng hạn.

Đối với ngân hàng: xếp hạng tín dụng có vai trò rất quan trọng đối với ngân

hàng, kết quả xếp hạng giúp ngân hàng đánh giá phần nào khả năng trả nợ của

khách hàng từ đó đưa ra các quyết định tín dụng (cho hay không, mức cho vay, lãi

suất, thời hạn vay,…). Dựa vào kết quả xếp hạng, ngân hàng có thể đưa ra các biện

pháp theo dõi, giám sát các khách hàng có mức độ rủi ro cao từ đó hạn chế tổn

thất.Kết quả xếp hạng sẽ giúp các ngân hàng đánh giá chính xác mức độ rủi ro cho

từng dòng sản phẩm từ hay ngành kinh tế, từ đó đưa ra các chiến lược marketing,

chiến lược tín dụng đạt chất lượng cao. Ngoài ra, XHTD là công cụ để các ngân

hàng thực hiện phân loại nợ và trích lập dự phòng theo thông lệ quốc tế và các quy

định của nhà nước.

Đối với các doanh nghiệp và quốc gia: xếp hạng tín dụng là một công cụ

quan trọng đối với việc tiếp cận các nguồn vốn. Bằng cách phát hành các loại chứng

khoán và kết quả xếp hạng của minh, doanh nghiệp và quốc gia có thể trực tiếp thu

vốn từ nhà đầu tư mà không cần thông qua trung gian là các ngân hàng (Standard &

Poors, 2010).

Dựa vào kết quả xếp hạng, các nhà đầu tư đánh giá được năng lực các doanh

nghiệp từ đó đưa ra quyết định cấp vốn của mình. Do đó để thu hút được nhiều

dòng vốn phục vụ cho hoạt động kinh doanh; mở rộng; đầu tư, các doanh nghiệp

phải không ngửng cạnh tranh, nâng cao năng lực mình để có kết quả xếp hạng cao

hơn. Ngoài ra, kết quả xếp hạng càng cao thì chi phí huy động vốn của doanh

nghiệp sẽ càng giảm, mức độ rủi ro thấp sẽ khiến các loại chứng khoán phát hành

của doanh nghiệp có mức lãi suất thấp hơn (Standard & Poors, 2010).

Đối với mỗi quốc gia, ngoài việc thu hút vốn đầu tư, XHTD còn giúp dòng

vốn trong nền kinh tế được luân chuyển hiệu quả hơn. Làm lành mạnh thị trường tài

10 chính, tăng cường khả năng giám sát thị trường của chính phủ, giảm chi phí trong

hoạt động tín dụng (Nguyễn Đức Hưởng, 2012). Ngoài ra kết quả xếp hạng còn

giúp mỗi quốc gia đánh mức độ rủi theo từng ngành/nhóm ngành, từng vùng kinh tế

từ đó đưa ra các chính sách phù hợp để đảm bảo sự ổn định cho nền kinh tế.

1.5. Phương pháp xếp hạng tín dụng doanh nghiệp của một số tổ chức trên thế

giới

Hiện tại trong lĩnh vực xếp hạng, 3 tổ chức được xem là 3 ông lớn (Big three

credit rating) của lĩnh vực này là Fitch Rating, Standard & Poors và Moody’s. Vào

năm 2013, ba tổ chức này nắm giữ 95% thị phần xếp hạng toàn cầu, trong đó

Standard & Poors và Moody’s cùng chiểm tỉ lệ 40%, Fitch chiếm 15% (Alessi

Christopher, 2013). Trong bài viết này, do hạn chế về tài liệu tham khảo nên học

viên xin trình bày khái quát về phương pháp XHTD doanh nghiệp của Fitch và

S&P.

1.5.1 . Phương pháp xếp hạng tín dụng doanh nghiệp của Fitch Rating

Trong phương pháp xếp hạng doanh nghiệp, Fitch thực hiện dựa trên lịch sử

hoạt động, các dữ liệu tài chính ít nhất 3 năm của doanh nghiệp và những dự báo về

các sự kiện trong tương của mình. Fitch thực hiện phân tích định tính và định lượng

để đánh giá sức mạnh và rủi ro tài chính của một doanh nghiệp với các doanh

nghiệp trong ngành từ đó đưa ra kết quả xếp hạng. Tỷ trọng giữa các chỉ tiêu định

tính và định lượng cụ thể hoặc tổng hợp sẽ được thay đổi theo thời gian.

Các phân tích định tính của Fitch bao gồm: rủi ro ngành, môi trường hoạt

động, vị thế doanh nghiệp, chiến lược quản trị và cấp lãnh đạo doanh nghiệp, cấu

trúc doanh nghiệp có liên quan và chính sách kế toán:

 Rủi ro ngành. Fitch sẽ đánh giá một doanh nghiệp dựa trên ngành hoạt động,

tính ổn định của ngành, mức độ cạnh tranh, mức độ bảo hộ, khả năng gia nhập

ngành và nhu cầu về của nền kinh tế đối với ngành đó.

 Môi trường hoạt động. Fitch đánh giá môi trường hoạt động của doanh

nghiệp dựa trên các vấn đề về văn hóa xã hội, dân số, pháp lý, sự thay đổi công

nghệ của ngành từ đó đưa ra những cơ hội và thách thức của doanh nghiệp.

 Vị thế doanh nghiệp. Fitch sẽ đánh giá các yếu tố về khả năng cạnh tranh của

doanh nghiệp, tầm quan trọng của doanh nghiệp trong ngành, khả năng gây ảnh

hưởng đến giá sản phẩm trong ngành. Để duy trì được vị thế cao trong ngành,doanh

11 doanh nghiệp phải đa dạng hóa sản phẩm, phát triển mạng lưới phân phối, đa dạng

phân khúc và nguồn cung.

 Chiến lược quản trị và năng lực cấp lãnh đạo. Fitch tập trung đánh giá chiến

lược quản trị dựa trên chiến lược kinh doanh, mức độ chấp nhận rủi ro, chính sách

tài chính của doanh nghiệp nhằm xem xét sự ưu tiên giữa nợ và vốn đầu tư của

doanh nghiệp. Về năng lực cấp lãnh đạo, Fitch dựa trên kinh nghiệm hoạt động

trong ngành của cấp lãnh đạo, khả năng duy trì hoạt động kinh doanh, sự hiệu quả

của các chính sách được đưa ra.

 Cấu trúc doanh nghiệp có liên quan. Fitch đánh giá mối liên quan giữa

doanh nghiệp với các doanh nghiệp có liên quan khác thông qua các yếu tố như cấu

trúc, thẩm quyền pháp lý, quy chế, chiến lược phát triển toàn hệ thống, tài liệu vay

vốn của doanh nghiệp có liên quan để đánh giá rủi ro nhóm doanh nghiệp này từ đó

đưa ra được rủi ro doanh nghiệp cần đánh giá.

 Kế toán. Fitch cho rằng sự khác biệt trong hệ thống kế toán sẽ dẫn đến những

phản ánh khác nhau về tài sản, nợ phải trả và nguồn vốn của mỗi doanh nghiệp lên

bảng cân đối. Điều này dẫn đến các khác biệt trong về kết quả tài chính của các

doanh nghiệp trong cùng một ngành. Do đó Fitch sẽ xem xét về tiêu chuẩn kế toán

của mỗi quốc gia để có những đánh giá chính xác nhất.

Về phân tích định lượng, Fitch nhấn mạnh đến vấn để phân tích dòng tiền và

lợi nhuận của doanh nghiệp và cấu trúc vốn.

 Dòng tiền và lợi nhuận.

Theo Fitch, yếu tố quan trọng nhất để đánh giá sức mạnh tài chính của doanh

nghiệp là lợi nhuận và dòng tiền, vì đây là yếu tố đảm bảo cho doanh nghiệp duy trì

hoạt động, tăng trưởng, tiếp cân nguồn vốn và khả năng của trụ vững môi trường

kinh doanh gặp khó khăn. Hơn hết đây là yếu tố giúp doanh nghiệp thực hiện nghĩa

vụ nợ được cam kết. Fitch từng bước tính toán dòng quỹ từ hoạt động kinh doanh

(FFO – Funds Flow of Operating), dòng tiền từ hoạt động kinh doanh (CFO – Cash

Flow of Operating), dòng tiền tự do (FCF) từ đó tính được thay đổi nợ thuần của

doanh nghiệp. Đồng thời Fitch kết hợp với các tỷ số tài chính chủ yếu sau đây để

đánh giá rủi ro tín dụng của doanh nghiệp.

12 Bảng 1.1 Các tỷ số tài chính sử dụng trong xếp hạng tín dụng doanh nghiệp

của Fitch.

Cách tính Tỷ số

Tổng nợ - các khoản tương đương tiền. Nợ thuần

FFO interest FFO + lãi vay + cổ tức cổ phần ưu đãi

Lãi vay + cổ tức cổ phần ưu đãi coverage

FFO fixed-charge FFO + lãi vay đã trả + cổ tức cổ phần ưu đãi

Lãi vay đã trả + cổ tức cổ phần ưu đãi coverage

FCF debt-service FCF + lãi vay + cổ tức cổ phần ưu đãi

Lãi vay đã trả + cổ tức cổ phần ưu đãi coverage

Tổng nợ + tài sản thuê ngoài +cổ phần ưu đãi FFO adjusted FFO+tổng lãi vay đã trả+cổ tức cổ phần ưu đãi+chi phí thuê leverage ngoài

Nợ vốn vay đã điều chỉnh trong bảng cân đối + nợ ngoại Total adjusted bảng debt/ EBITDAR EBITDAR

Nguồn: Fitch (2010).

 Cấu trúc vốn.

Fitch phân tích cấu trúc vốn để xác định mức độ phụ thuộc của một doanh

nghiệp vào dòng vốn bên ngoài. Vì mỗi ngành đều có sự khác nhau đáng kể trong

nhu cầu vốn và năng lực chi trả các khoản nợ. Các yếu tố được xem xét để đánh giá

vấn đề này là đòn bẩy tài chính của doanh nghiệp, bản chất môi trường kinh doanh

và dòng quỹ bắt nguồn từ quá trình hoạt động.

1.5.2 . Phương pháp xếp hạng tín dụng doanh nghiệp của Standard & Poor’s

S&P xếp hạng tín dụng doanh nghiệp cũng dựa trên các yếu tố định tính và

định lượng. Tuy nhiên trong quá trình phân tích, S&P không phân loại dựa trên kiểu

dữ liệu mà phân loại thành rủi ro kinh doanh và rủi ro tài chính.

13 Sơ đồ 1.3 Các yếu tố đánh giá rủi ro khi XHTD doanh nghiệp của S&P.

 Rủi ro ngành

 Đặc điểm ngành Rủi ro kinh doanh  Vị thế công ty

 Khả năng sinh lợi Kết quả xếp hạng

 Kế toán

 Cấp lãnh đạo, mức độ chấp Rủi ro tài tài chính

nhận rủi ro, chính sách tài chính

 Dòng tiền

 Cấu trúc vốn

Nguồn: Standard & Poors (2010).

Các yếu tố định lượng S&P có sự tương đồng với Fitch, tuy nhiên S&P đặc

biệt chú trọng đến vị thế của doanh nghiệp. S&P cho rằng đây là yếu tạo nên doanh

thu và dòng tiền của doanh nghiệp, các doanh nghiệp có vị thế trong ngành thấp sẽ

không được xếp hạng ở mức cao. S&P đánh giá yếu tố này thông qua các vấn đề

sau:

 Vị thế sản phẩm (chất lượng, giá) và thương hiệu của doanh nghiệp;

 Thị phần, khách hàng mục tiêu, năng lực phân phối;

 Mối quan hệ với khách hàng;

 Năng lực công nghệ/ năng lực sản xuất;

 Các rào cản bảo vệ, giao thông, sự phát triển vốn và công nghệ.

Về phân tích dòng tiền, S&P cho rằng việc đánh giá khả năng trả nợ hay thực

hiện các nghĩa vụ tài chính được xem xét qua khả năng tạo ra tiền chứ không phải

thu nhập, đây là sự khác biệt trong vấn đề phân tích dòng tiền của S&P và Fitch. Để

đánh giá dòng tiền, S&P lần lượt thực hiện tính toán dòng tiền FFO, dòng tiền từ

hoạt động kinh doanh (CFO) và dòng tiền tự do từ hoạt động kinh doanh (FOCF –

Free operating cash flow) để đánh giá khả năng tạo ra tiền từ hoạt động kinh doanh

chính của doanh nghiệp. Ngoài ra trong quá trình phân tích, S&P còn kết hợp với

các tỷ số tài chính chủ yếu sau:

14

Bảng 1.2 Các tỷ số tài chính sử dụng trong xếp hạng doanh nghiệp của S&P.

Tỷ số Cách tính

Lợi nhuận từ hoạt động kinh doanh trước khấu hao Operating income before

Doanh thu thuần D&A to revenues

EBIT EBIT interest coverage Lãi vay

EBITDA interest EBITDA

coverage Lãi vay

FFO FFO interest coverage Lãi vay

EBIT Return on capital Bình quân nguồn vốn

FFO FFO to debt Tổng nợ

FOCF = CFO – chi phí vốn FOCF to deb Tổng nợ

Discretionary cash CFO – chi phí vốn - tổng cổ tức

flow to debt Tổng nợ

Net cash flow to capital FFO - tổng cổ tức

expenditures Chi phí vốn

Tổng nợ Debt to EBITDA EBITDA

Debt to debt plus Tổng nợ

equity Tổng nợ + vốn chủ sở hữu

Nguồn: Standard & Poors (2008).

Sau khi đánh giá mức độ rủi ro của một doanh nghiệp, Fitch và S&P xếp hạng

doanh nghiệp theo các ký tự được quy ước. Đồng thời, Fitch và S&P phân rõ xếp

hạng trong dài hạn và ngắn hạn. Kết quả xếp hạng dài hạn được sử dụng tham khảo

cho các mục đích đầu tư, tài trợ trên 1 năm, còn kết quả xếp hạng ngắn hạn thì

ngược lại (Fitch, 2014).

15

Bảng 1.3 Phân loại xếp hạng của Fitch và S&P.

S&P Fitch Ý nghĩa Dài hạn Ngắn hạn Dài hạn Ngắn hạn

AAA A1+ AAA F1+

F1+ A1+

Chất lượng tín dụng tốt nhất, hầu như không có nguy cơ vỡ nợ. Chất lượng tín dụng và khả năng trả rất cao. Không bị ảnh hưởng rất ít bởi các yếu tố vĩ mô AA+ AA AA- AA+ AA AA-

A+ A+ A1 hoặc A1+

A A

Chất lượng tín dụng cao, có khả năng trả nợ cao nhưng dễ bị ảnh hưởng bởi các yếu tố vĩ mô hơn nhóm AA. A- A-

BBB+ BBB+

BBB BBB

F1 hoặc F1+ F1 F2 hoặc F1 F2 F3 hoặc F2 F3 A1 A2 hoặc A1 A2 A3 hoặc A2 A3

BBB- BB+ BB BBB- BB+ BB

BB- BB-

B B

B+ B B+ B

B- B-

CCC

C C

Chất lượng tín dụng tốt và khả năng trả nợ tốt. Dễ bị ảnh hưởng bởi các yếu tố vĩ mô hơn nhóm A. Chất lượng tín dụng và khả năng trả nợ trung bình. Bị ảnh hưởng mạnh bởi các yếu tố vĩ mô theo thời gian. Chất lượng tín dụng rất thấp và khả năng trả nợ yếu. Bị ảnh hưởng rất mạnh bởi các yếu tố vĩ mô theo thời gian. Chất lượng tín dụng dưới chuẩn và có khả năng không trả được nợ Khả năng không trả được nợ cao Vỡ nợ sắp xảy ra

RD CC C RD

Vỡ nợ D D D CCC+ CCC CCC- CC C RD SD D

Qua phương pháp và các thang đo xếp hạng của các S&P và Fitch, có thể thấy

Nguồn: Fitch (2014) và Standard & Poors (2008).

các tổ chức xếp hạng uy tín trên thế giới tuy có sự khác nhau về quan điểm, các chỉ

tiêu đánh giá, cách phân loại chỉ tiêu, các tỷ số phân tích và cách xếp hạng nhưng

họ đều đánh giá đầy đủ các yếu tố định tính và định lượng. Đặc biệt cả hai tổ chức

uy tín trên đều nhấn mạnh đến vấn đề phân tích dòng tiền, vì cho rằng đây là yếu tố

16 đảm bảo cho doanh nghiệp duy trì hoạt động, tăng trưởng và yếu tố giúp doanh

nghiệp thực hiện các nghĩa vụ trả nợ.

Bên cạnh đó ta có thể thấy việc xếp hạng của hai tổ chức rất chi tiết, đặc biệt

là trong dài hạn. Giúp cho nhà đầu tư, ngân hàng có thể đánh giá chính xác hơn về

chất lượng tín dụng của doanh nghiệp, từ đó dễ dàng kết hợp với các thông tin khác

để đưa ra quyết định tài trợ, đầu tư.

17

TỔNG KẾT CHƯƠNG 1

Chương 1 đã trình bày khái quát cơ sở lý thuyết các nhận định trên thế giới và

tại Việt Nam về khả năng trả nợ của KHDN. Qua đó, chương giới thiệu một số

phương pháp đo lường khả năng trả nợ của KHDN và tổng kết các kết quả thực

nghiệm liên quan đến các nhân tố ảnh hưởng đến khả năng trả nợ của KHDN. Đây

là tiền đề và là nền tảng để đánh giá khả năng áp dụng mô hình logistic đo lường

khả năng trả nợ của KHDN tại Vietinbank chi nhánh Tây Sài Gòn.

18

CHƯƠNG 2: THỰC TRẠNG XẾP HẠNG TÍN DỤNG TẠI NGÂN

HÀNG VIETINBANK – CHI NHÁNH TÂY SÀI GÒN

2.1. Tổng quan về ngân hàng Vietinbank – Chi nhánh Tây Sài Gòn

2.1.1. Lịch sử hình thành và phát triển

Ngân hàng TMCP Công thương Việt Nam tiền thân là ngân hàng chuyên

doanh Công thương Việt Nam được thành lập ngày 26/03/1988 theo nghị định số

53/HĐBT của hội đồng bộ trưởng. Theo quyết định 402/CT của hội đồng bộ

trưởng, ngày 14/11/1990 ngân hàng chuyên doanh Công thương Việt Nam chuyển

thành ngân hàng Công thương Việt Nam. Đến ngày 27/03/1993 thành lập doanh

nghiệp nhà nước có tên là Ngân hàng Công thương Việt Nam theo quyết định số

67/QĐ-NH5 của thống đốc NHNN Việt Nam. Ngày 21/09/1996, theo quyết định số

285/QĐ-NH5 của thống đốc NHNN Việt Nam, Ngân hàng Công thương Việt Nam

được thành lập lại.

Cùng với sự phát triển nhanh chóng của kinh tế xã hội nhu cầu về vay vốn và

sử dụng vốn ngày càng lớn, điều đó đòi hỏi sự đổi mới ngành ngân hàng, ngày

23/9/2008, Thủ tướng Chính phủ đã ký Quyết định Số 1354/QĐ-TTg phê duyệt

Phương án Cổ phần hóa Ngân hàng Công thương Việt Nam. Ngày 25 tháng 12 năm

2008, Ngân hàng Công thương tổ chức bán đấu giá cổ phần ra công chúng thành

công và thực hiện chuyển đổi thành doanh nghiệp cổ phần. Ngày 03/07/2009, Ngân

hàng Nhà nước ký quyết định số 14/GP-NHNN thành lập và hoạt động Ngân hàng

thương mại cổ phần Công thương Việt Nam – Vietinbank.

NH TMCP Công thương Việt Nam có hệ thống mạng lưới trải rộng toàn quốc

với 01 Sở giao dịch, 150 Chi nhánh và trên 1000 Phòng giao dịch/Quỹ tiết kiệm.

Ngoài ra, ngân hàng có 7 Công ty hạch toán độc lập là Công ty Cho thuê Tài chính,

Công ty Chứng khoán Công thương, Công ty TNHH MTV Quản lý Nợ và Khai

thác Tài sản, Công ty TNHH MTV Bảo hiểm, Công ty TNHH MTV Quản lý

Quỹ, Công ty TNHH MTV Vàng bạc đá quý, Công ty TNHH MTV Công đoàn và 3

đơn vị sự nghiệp là Trung tâm Công nghệ Thông tin, Trung tâm Thẻ, Trường Đào

tạo và phát triển nguồn nhân lực.

Sau hơn 20 năm hoạt động và phát triển, bằng chính nỗ lực của mình trong

mọi hoạt động NHTMCP Công thương Việt Nam đã và đang vươn lên giữ vị trí

quan trọng trong nền kinh tế, từng bước chiếm lĩnh thị trường, nâng cao khả năng

19 cạnh tranh với các ngân hàng trong và ngoài nước. Là một trong bốn NHTM lớn

nhất, có vài trò quan trọng trong nền kinh tế, là trụ cột của ngành ngân hàng Việt

Nam.

Ngân hàng TMCP Công Thương Việt Nam cung cấp các dịch vụ ngân hàng

bán buôn và bán lẻ trong và ngoài nước, cho vay và đầu tư, tài trợ thương mại, bảo

lãnh và tái bảo lãnh, kinh doanh ngoại hối, tiền gửi, thanh toán, chuyển tiền, phát

hành và thanh toán thư tín dụng trong nước và quốc tế, séc du lịch, kinh doanh

chứng khoán, bảo hiểm cho thuê tài chính và nhiều dịch vụ tài chính và ngân hàng

khác.

Trong những năm qua ngân hàng cũng đã đạt được nhiều giải thưởng cao quý

VietinBank là 1 trong 500 DN lớn nhất Việt Nam, đoạt 2 Giải thưởng Top 10 Sao

vàng đất Việt, Top 20 sản phẩm Vàng thời hội nhập, Giải thưởng DN Việt Nam

Vàng, Chủ tịch HĐQT VietinBank được trao Bảng Vàng Doanh nhân Đại Việt và

tôn vinh trong “Vinh quang Việt Nam” VietinBank được vinh danh “Nhà tài trợ

kim cương” cho Hội nghị thường niên Ngân hàng phát triển Châu Á (ADB) lần thứ

44 tại Việt Nam, Khai trương Chi nhánh thứ 159 trong nước và Chi nhánh ở nước

ngoài.

Năm 2001 ngân hàng TMCP Công Thương Chi nhánh 6 thành lập một phòng

giao dịch mới có tên gọi là Phòng giao dịch Khu công nghiệp Tân Tạo. Đến năm

2004, với mục tiêu phát triển mở rộng quy mô hoạt động tăng trưởng lợi nhuận

Phòng giao dịch khu công nghiệp Tân Tạo tách ra khỏi chi nhánh 6 hoạt động độc

lập với tên gọi mới là Ngân hàng TMCP Công Thương Chi nhánh quận Bình Tân.

Năm 2006 chi nhánh đã thành lập được một phòng giao dịch đầu tiên là Phòng giao

dịch số 2 - Hậu Giang và năm 2008 thành lập được Phòng giao dịch số 5 - Trường

Chinh. Đến đầu năm 2011 chi nhánh được đổi tên thành ngân hàng TMCP Công

Thương Chi nhánh Tây Sài Gòn.

Từ một chi nhánh có rất nhiều khó khăn từ khi mới thành lập: thiếu vốn, chi

phí kinh doanh cao, cơ sở vật chất, công nghệ lạc hậu....Nhưng nhờ kiên trì khắc

phục khó khăn, quyết tâm đổi mới cùng với sự giúp đỡ của các cấp uỷ đảng, chính

quyền địa phương, sự quan tâm của ngân hàng TMCP Công Thương Việt Nam, Chi

nhánh Tây Sài Gòn không những khẳng định được mình mà cũng vươn lên trong cơ

20 chế thị trường thực sự là một chi nhánh làm việc có hiệu quả cao.

Với đội ngũ cán bộ nhân viên trẻ, có kinh nghiệm, nhiệt tình trong công việc:

gồm 97 người, trong đó 9 người có trình độ từ thạc sĩ trở lên, 87% cán bộ có trình

độ đại học. Chi nhánh cũng đã phát triển cung cấp đầy đủ đa dạng đáp ứng tốt nhu

cầu các dịch vụ.

2.1.2. Cơ cấu tổ chức:

Giám đốc

P. Giám đốc

P. Giám đốc

Khối trực thuộc

Khối tác nghiệp

Khối quản lý nội bộ

Khối kinh doanh trực tiếp

Phòng KHDN

PGD Lạc Long Quân

Phòng hỗ trợ tín dụng

Phòng tổ chức hành chính

Phòng Bán lẻ

Phòng kế hoạch – tổng hợp

Phòng tài chính – kế toán

PGD Hậu Giang

PGD Bình Trị Đông

Tổ điện toán

PGD Trường Chinh

Sơ đồ 2.1: Cơ cấu bộ máy và điều hành của Chi nhánh Tây Sài Gòn

Nguồn: Vietinbank chi nhánh Tây Sài Gòn

Nhiệm vụ chính của phòng quan hệ khách hàng doanh nghiệp.

Công tác tiếp thị và phát triển quan hệ khách hàng.

Tham mưu, đề xuất chính sách, kế hoạch phát triển quan hệ khách hàng: 

Trực tiếp tiếp thị và bán sản phẩm (sản phẩm bán buôn, tài trợ thương mại, 

kinh doanh vốn và tiền tệ,…).

21

 Thiết lập, duy trì và phát triển quan hệ hợp tác với khách hàng và bán sản

phẩm của ngân hàng.

Công tác tín dụng.

 Trực tiếp đề xuất hạn mức, giới hạn tín dụng và đề xuất tín dụng.

 Theo dõi, quản lý tình hình hoạt động của khách hàng. Kiểm tra giám sát

quá trình sử dụng vốn vay, tài sản đảm bảo nợ vay. Đôn đốc khách hàng trả nợ gốc,

lãi (kể cả các khoản nợ đã chuyển ngoại bảng). Đề xuất cơ cấu lại thời hạn trả nợ,

theo dõi thu đủ nợ gốc, lãi, phí (nếu có) đến khi tất toán hợp đồng tín dụng. Xử lý

khi khách hàng không đáp ứng được các điều kiện tín dụng. Phát hiện kịp thời các

khoản vay có dấu hiệu rủi ro và đề xuất xử lý.

 Phân loại, rà soát phát hiện rủi ro. Lập báo cáo phân tích, đề xuất các biện

pháp phòng ngừa, xử lý rủi ro tín. Thực hiện xếp hạng tín dụng nội bộ cho khách

hàng theo quy định và tham gia ý kiến về việc trích lập dự phòng rủi ro tín dụng.

 Tiếp nhận, kiểm tra hồ sơ đề nghị miễn, giảm lãi, đề xuất miễn/giảm lãi và

chuyển phòng quản lý rủi ro xứ lý tiếp theo quy định.

 Tuân thủ các giới hạn hạn mức tín dụng của ngân hàng đối với khách hàng

Theo dõi việc sử dụng hạn mức của khách hàng.

 Chịu trách nhiệm về quá trình tìm kiếm khách hàng, phát triển hoạt tín

dụng (doanh nghiệp), mức tăng trưởng và hiệu quả hoạt động tín dụng doanh

nghiệp của Chi nhánh.

Thực hiện nghiệp vụ tài trợ thương mại.

 Phòng KHDN là đầu mối quán lý và tiếp nhận yêu cầu tài trợ thương mại

khách hàng về dịch vụ tài trợ thương mại, kiểm tra tư vấn hồ sơ và phối hợp với các

đơn vị chi nhánh và Trụ sở chính thực hiện các dịch vụ tài trợ thương mại.

 Ngoài ra phòng KHDN sẽ tham gia vấn đề phát triển và nâng cao hiệu quả

hợp tác kinh doanh đối ngoại của Chi nhánh.

Các nhiệm vụ khác.

 Quản lý thông tin khách hàng, quản lý hồ sơ, đầu mối thu thập, tổng hợp,

phân tích, bảo mật thông tin và chịu trách nhiệm về chất lượng thông tin thuộc

phạm vi quản lý. Thực hiện báo cáo phục vụ quản trị điều hành của Ban giám đốc

chi nhánh và Vietinbank theo quy định.

22

 Thực nghiệp các giao dịch mua bán ngoại tệ với khách hàng theo quy trình,

quy định của Vietinbank và chịu trách nhiệm về tính chính xác, đảm bản an toàn

tiền vốn của khách hàng và Vietinbank.

 Phối hợp, hỗ trợ các đơn vị liên quan trong phạm vi nghiệm vụ (tín dụng,

marketing, phát triển sản phẩm,…).

 Cập nhật thông tin diễn biến thị trường và sản phảm trong phạm vi quản lý

của phong. Tham gia ý kiến đối vơi các vấn đề chung của Chi nhánh theo chức năng

và nhiệm vụ được giao và thực hiện các nhiệm vụ khách theo yêu cầu của Giám đốc

chi nhánh.

2.2. Thực trạng xếp hạng tín dụng tại về ngân hàng Vietinbank – Chi nhánh Tây

Sài Gòn.

2.2.1. Hệ thống xếp hạng nội bộ đang sử dụng

2.2.1.1. Căn cứ xếp hạng

Để thực hiện xếp hạng khách hàng, hệ thống XHTD nội bộ hiện tại của

Vietinbank căn cứ vào các thông tin sau đây:

Hồ sơ pháp lý và ngành nghề kinh doanh của khách hàng. 

Các chỉ tiêu kinh tế tổng hợp liên quan đến hoạt động kinh doanh của 

khách hàng, tài chính, tài sản, khả năng thực hiện nghĩa vụ theo cam kết của khách



hàng.

Các nhân tố (môi trường nội bộ, môi trường bên ngoài, xu hướng phát triển

của khách hàng…) có ảnh hưởng đến chất lượng, hiệu quả hoạt động của khách

Ngoài ra, CBTD cần thu thập thêm các thông tin liên quan đến khách hàng,

hàng.

bao gồm cả những thông tin định tính và định lượng, so sánh những thông tin tìm

được với các tiêu chuẩn đã được xây dựng cho từng loại hình khách hàng.

Hệ thống xếp hạng tín dụng nội bộ của Vietinbank hiện tại sử dụng phương

Phương pháp xếp hạng tín dụng.

pháp chuyên gia thực hiện chấm điểm các chỉ tiêu tài chính và phi tài chính để xếp

hạng khách hàng.

Trong mỗi nhóm chỉ tiêu tài chính hoặc phi tài chính sẽ bao gồm nhiều chỉ

tiêu nhỏ. Số lượng các chỉ tiêu nhỏ; thang điểm và trọng số của mỗi chỉ tiêu sẽ khác

nhau với mỗi loại khách hàng hay ngành kinh tế khác nhau.

23 Hiện tại, Vietinbank xây dựng 3 hệ thống chấm điểm khác nhau cho 3 loại

khách hàng là:

- Khách hàng tổ chức tín dụng;

- Khách hàng tổ chức kinh tế;

- Khách hàng cá nhân.

Thông thường một chỉ tiêu tài chính hoặc phi tài chính sẽ có 5 khoảng giá trị

tương ứng là 5 mức điểm 20, 40, 60, 80, 100 (điểm ban đầu). Đối với mỗi chỉ tiêu,

điểm ban đầu của khách hàng là một trong 5 mức điểm đã nêu, tùy thuộc vào mức

thực tế khách hàng đạt được nằm trong khoảng giá trị chuẩn nào trong các khoản

giá trị chuẩn đã được xác định.

Mỗi chỉ tiêu tài chính và phi tài chính sẽ có trọng số khác nhau tùy thuộc vào

mức độ quan trọng của chỉ tiêu đó. Trọng số của mỗi chỉ tiêu/ nhóm chỉ tiêu phụ

thuộc vào đặc thù riêng của mỗi loại hình khách hàng, ngành kinh tế và tính chất sở

hữu của doanh nghiệp. Điểm dùng để tổng hợp xếp hạng sẽ là tích số giữa điểm

ban đầu và trọng số.

Căn cứ vào số điểm đạt được, khách hàng sẽ được vào các mức xếp hạng sau:

Bảng 2.1 Mức điểm phân loại XHTD tại Vietinbank Tây Sài Gòn.

Hạng Số điểm đạt được

AAA 92,4-100

AA 84,8-92,3

A 77,2-84,7

BBB 69,6-77,1

BB 62-69,5

B 54,4-61,9

CCC 46,8-54,3

CC 39,2-46,7

C <39,1

Nguồn: Quy trình chấm điểm xếp hạng tín dụng nội bộ Vietinbank

Mỗi mức xếp hạng sẽ có một ý nghĩa riêng để đánh giá khả năng trả nợ của

khách hàng doanh nghiệp, cụ thể ý nghĩa của từng mức xếp hạng được nêu rõ ở quy

trình xếp hạng khách hàng doanh nghiệp tại Vietinbank.

24 2.2.1.2. Quy trình xếp hạng khách hàng doanh nghiệp tại Vietinbank

Hệ thống chấm điểm tín dụng và xếp hạng khách hàng của Vietinbank là một

quy trình đánh giá khả năng thực hiện các nghĩa vụ tài chính của một khách hàng

đối với Ngân hàng về trả nợ gốc và lãi vay khi đến hạn nhằm xác định rủi ro trong

hoạt động cấp tín dụng của Ngân hàng. Mức rủi ro tín dụng thay đổi theo từng

khách hàng và được xác định thông qua quá trình đánh giá bằng thang điểm được

chấm dựa vào các thông tin tài chính và phi tài chính của khách hàng mà Ngân

hàng có được tại thời điểm chấm điểm tín dụng và xếp hạng khách hàng.

Mô hình chấm điểm tín dụng trong xếp hạng tín dụng khách hàng của

Vietinbank đang sử dụng là mô hình một biến số sử dụng các chỉ tiêu tài chính theo

phân tích định lượng và phi tài chính theo phân tích định tính để đánh giá nhằm bổ

sung cho những hạn chế về số liệu thống kê của phương pháp định lượng.

Tuỳ theo từng đối tượng khách hàng cụ thể, cán bộ tín dụng sẽ sử dụng các

bảng xếp hạng tín dụng phù hợp để đánh giá mức độ rủi ro của khoản tín dụng. Các

bảng xếp hạng theo đối tượng khách hàng bao gồm: khách hàng cá nhân và khách

hàng doanh nghiệp. Đề tài đang hướng đến là khách hàng doanh nghiệp.

Sơ đồ 2.2 Quy trình xếp hạng tín dụng doanh nghiệp tại Vietinbank

Khách hàng

Xác định ngành kinh tế

Xác định quy mô Xác định loại hình doanh nghiệp

Chấm điểm chỉ tiêu tài chính Chấm điểm chỉ tiêu phi tài chính

Tồng hợp điểm tín dụng và xếp hạng khách hàng

Kết quả xếp hạng

Nguồn: Quy trình chấm điểm xếp hạng tín dụng nội bộ Vietinbank

2.2.1.3. Hiệu quả của hệ thống xếp hạng nội bộ đến việc ra quyết định

cho vay tại Vietinbank Tây Sài Gòn.

25 Trong bài viết này, học viên thực hiện đánh giá hiệu quả của hệ thống XHTD

tại Vietinbank Tây Sài Gòn thông qua số doanh nghiệp được cấp tín dụng thu thập

được từ 2013 - 2016, đây không phải toàn bộ các doanh nghiệp được cấp tín dụng

trong thời gian này của chi nhánh, nhưng việc thống kê, so sánh sẽ giúp ta có cái

nhìn khái quát và trực quan về tính hiệu quả của hệ thống.

Bảng 2.2 Phân loại xếp hạng của một số doanh nghiệp được cấp tín dụng tại

Vietinbank Tây Sài Gòn từ 2013-2016.

2014 35 0 6 23 0 1 5 7 4 0 1 2 2015 49 0 8 34 2 2 3 6 2 1 2 1 2016 Tổng 62 3 15 41 1 1 1 4 2 0 1 1 156 3 30 102 4 8 10 26 12 2 7 5 2013 10 Số khách hàng thu thập được  AAA 0  AA 1  A 4  BBB 1  BB 3  B 1 Số khách hàng phát sinh nợ xấu 9  A 4 1  BBB  BB 3 1  B

Nguồn: Tổng hợp từ các hồ sơ tín dụng thu thập được từ 2013 – 2016.

Qua bảng trên ta có thể thấy, trong giai đoạn từ 2013 – 2016, với 156 doanh

nghiệp được cấp tín dụng thu thập được, có 26 doanh nghiệp phát sinh nợ xấu

(chiếm 16.67%). Trong đó số doanh nghiệp được phân loại nhóm A phát sinh nợ

xấu chiếm nhiều nhất với 12 doanh nghiệp, tiếp theo lần lượt là nhóm BB, B và

BBB.

Việc xếp hạng tín dụng nhằm mục đích đánh giá khả năng trả nợ của khách

hàng, từ đó là cơ sở tham khảo để đưa ra quyết định cấp tín dụng. Theo mối quan hệ

giữa khả năng trả nợ và nợ xấu đã xây dựng ở phần 1.5, thì khách hàng có khả năng

trả nợ khi được phân loại vào nhóm nợ 1 và 2. Ngoài ra, ý nghĩa và

phân loại nợ của từng mức xếp hạng được quy định tại Vietinbank như sau:

 AAA đến A: khách hàng có khả năng trả nợ, phân loại nợ nhóm 1.

 BBB đến BB: khách hàng có khả năng trả nợ, phân loại nợ nhóm 2.

 B: khách hàng không có khả năng trả nợ, phân loại nợ nhóm 3. (Vietinbank,

2010)

26 Từ những thông tin trên ta có thể tính toán khả năng dự đoán chính xác của hệ

thống xếp hạng tại Vietinbank Tây Sài Gòn như sau:

Bảng 2.3 Tỷ lệ dự đoán chính xác của hệ thống xếp hạng tín dụng nội bộ tại

Vietinbank Tây Sài Gòn.

Dự đoán Tỷ lệ Thực tế Khách hàng không Khách hàng có chính xác có khả năng trả nợ khả năng trả nợ

Khách hàng không 26 5 21 19.2% có khả năng trả nợ

Khách hàng có khả 130 5 125 96.1% năng trả nợ

Tỷ lệ chính xác trung bình 83.3%

Nguồn: Tổng hợp và tính toán từ phân loại khách hàng doanh nghiệp.

Từ đó ta có thể thấy trong giai đoạn từ 2013 – 2016, trong 156 doanh nghiệp

thu thập được, có 26 khách hàng không có khả năng trả nợ, trong đó 5 khách hàng

đã được dự đoán không có khả năng trả nợ và 21 khách hàng đã được dự đoán có

khả năng trả nợ (thông qua kết quả định hàng bằng hệ thống xếp hạng tín dụng nội

bộ của ngân hàng Vietinbank), tỷ lệ chính xác là 19.2% và 130 khách hàng có khả

năng trả nợ trong đó 125 khách hàng đã được dự đoán có khả năng trả nợ và 5

khách hàng đã được dự đoán không có khả năng trả nợ, tỷ lệ chính xác là 96.1%.

Như vậy, tỷ lệ dự đoán chính xác về khả năng trả nợ của khách hàng từ hệ thống

XHTD của Vietinbank đạt tỉ lệ là 83.3%.

2.2.1.4. So sánh phương pháp xếp hạng tín dụng doanh nghiệp của

Vietinbank với Fitch và S&P

Bảng 2.4 So sánh phương pháp xếp hạng tín dụng doanh nghiệp của

Vietinbank với Fitch và S&P.

27

Tiêu chí Fitch, Standard & Poor’s Vietinbank

Phương pháp xếp Phương pháp chuyên gia hạng

Loại chỉ tiêu xem Chỉ tiêu định tính và định lượng (hay tài chính

Giống xét và phi tài chính)

nhau Rủi ro ngành, đặc điểm ngành

Các chỉ tiêu phi tài Vị thế doanh nghiệp

chính Chiến lược kinh doanh và cấp lãnh đạo doanh

nghiệp

Các chỉ tiêu phi tài

chính

Xem xét chính sách kế Không xem xét  Kế toán toán của từng quốc gia

 Cấu trúc hệ

Xem xét để đánh giá rủi thống doanh Không xem xét ro cả hệ thống nghiệp có liên

quan

Chỉ tiêu tài Khác chính nhau Nhấn mạnh đến dòng tiên  Dòng tiền

và cấu trúc vốn, có các Chưa chú trọng  Cấu trúc vốn chỉ tiêu tính toán cụ thể

Quy trình thực 8 bước 6 bước hiện

10 bậc xếp hạng và

24 bậc xếp hạng dài hạn không xác định rõ Bậc xếp hạng 7 bậc xếp hạng ngắn hạn ngắn hạn hay dài

hạn

Nguồn: Tổng hợp dựa trên phương pháp xếp hạng doanh nghiệp của Fitch, S&P,

Vietinbank

28 Các chỉ tiêu về rủi ro ngành, đặc điểm ngành, vị thế doanh nghiệp được thể hiện

thông qua các chỉ tiêu thuộc các nhóm chỉ tiêu tài chính, đồng thời thể hiện qua 35

bộ chỉ tiêu ứng với 35 ngành. Vietinbank không phân loại như Fitch và S&P, mà

phân loại theo các hoạt động bên trong và ngoài doanh nghiệp.

Về yếu tố dòng tiền, hệ thống xếp hạng hiện tại để sử dụng cho mục đích cấp

tín dụng tại Vietinbank chỉ xét đến yếu tố khả năng trả nợ từ lưu chuyển tiền tệ,

không có các chỉ số tính toán chú trọng vào dòng tiền như Fitch và S&P.

Về yếu tố kế toán do Fitch và S&P là hai tổ chức xếp hạng toàn cầu nên họ

chú trọng đến chính sách kế toán ở mỗi quốc gia để xếp hạng chính xác. Tại

Vietinbank, chủ yếu là cấp tín dụng cho các doanh nghiệp trong nước áp dụng các

quy tắc và chuẩn mực kế toán ở nước ta nên hiện tại Vietinbank chưa xem xét vấn

đề này.

Về yếu tố cấu trúc hệ thống doanh nghiệp có liên quan, đây là vấn đề cần thiết

cần được nghiên và đưa vào đánh giá trong việc xếp hạng ở Vietinbank. Vì hiện tại

tình trạng sở hữu chéo, đầu tư đa ngành của các công ty, tập đoàn rất phức tạp nên

việc đánh giá rủi ro cho toàn hệ thống doanh nghiệp từ đó đưa ra rủi ro ở doanh

nghiệp xếp hạng là rất cần thiết.

Về quy trình thực hiện, Vietinbank cũng thực hiện theo phương pháp chuyên

gia nhưng không có 2 bước là “thông báo cho đối tượng được xếp hạng” và “công

bố kết quả” như Fitch và S&P. Tuy nhiên đây là điều không ảnh hưởng nhiều đến

kết quả xếp hạng, đồng thời Fitch và S&P xếp hạng toàn cầu nên cần công bố rộng

rãi kết quả.

Về bậc xếp hạng, Fitch và S&P phân chi tiết hơn Vietinbank rất nhiều, nhằm

mục đích đánh giá rủi ro chính xác hơn, và phù hợp với mục tiêu đầu tư, tài trợ vốn

ngắn hạn hay dài hạn. Đây là điều Vietinbank cần xem xét để đưa ra các đánh giá

chính xác trong việc cấp tín dụng ngắn hạn và trung dài hạn.

Qua những so sánh trên, ta có thể thấy hệ thống XHTD hiện tại của

Vietinbank vẫn chưa thật sự phù hợp với tiêu chuẩn quốc tế, dẫn đến khả năng đánh

giá chính xác của hệ thống giảm đi. Do đó việc nghiên cứu, áp dụng phương pháp

XHTD các tổ chức uy tín tại Vietinbank để tăng tính chính xác trong việc xếp hạng,

đảm bảo an toàn cho chi nhánh và toàn hệ thống là rất cần thiết.

29 2.2.2. Những thành tựu và những hạn chế

Hệ thống xếp hạng tín dụng là cơ sở giúp chi nhánh đánh giá, ra quyết định

2.2.2.1. Những thành tựu đạt được

cấp tín dụng và kiểm soát rủi ro tín dụng chính xác hơn. Hệ thống xếp hạng được

xây dựng chi tiết với 54 chỉ tiêu thuộc 2 nhóm tài chính và phi tài chính, phù hợp

với đặc điểm từng ngành đã giúp kết quả xếp hạng có độ chính xác tương đối cao là

83.4%, giúp cán bộ tín dụng và cấp lãnh đạo chi nhánh có cái nhìn tổng quan hơn về

khách hàng để đưa ra quyết định tín dụng chính xác, đồng thời dễ dàng kiểm soát và

đo lường mức độ rủi ro danh mục tín dụng tại chi nhánh.

Hệ thống XHTD giúp chi nhánh và toàn hệ thống quản lý chất lượng tín dụng

theo ngành/nhóm ngành kinh tế. Do hệ thống xây dựng với 35 bộ chỉ tiêu tương ứng

với 35 ngành, từ kết quả định hạng các doanh nghiệp và quá trình thu hồi nợ, chi

nhánh có thể phân loại chất lượng tín dụng đối với từng ngành cụ thể, xác định mức

độ tập trung rủi ro và xu hướng phát triển của từng ngành, từng nhóm khách hàng

trong môi trường kinh tế vĩ mô chung để đưa ra biện pháp quản lý rủi ro, chiến lược

marketing, chiến lược phát triển sản phẩm hiệu quả theo từng ngành.

Hệ thống xếp hạng hiện đại và được tích hợp các phương pháp tính toán hạn

chế sai sót của cán bộ tín dụng. Tất cả kết quả xếp hạng sẽ được lưu trữ trong mạng

nội bộ của toàn hệ thống giúp cho việc giao dịch với khách hàng được nhanh chóng

và thuận tiện hơn. Ngoài ra, chương trình xếp hạng hoạt động ổn định, không gặp

phải các vấn đề kĩ thuật khi cán bộ tín dụng thực hiện xếp hạng.

Căn cứ vào các mức xếp hạng, các quy trình tín dụng và chính sách khách

hàng sẽ được xây dựng một cách đồng bộ, rõ ràng, chi tiết và cụ thể, nhờ đó chi sẽ

tiết kiệm được nhiều chi phí quản lý. Đặc biệt góp phần giúp cho công tác quản trị

của ngân hàng vững vàng khi hội nhập với kinh tế quốc tế.

2.2.2.2. Những hạn chế còn tồn tại

Vẫn tiềm ẩn rủi ro đánh giá thiếu chính xác các chỉ tiêu xếp hạng của cán bộ

tín dụng, đặc biệt là các chỉ tiêu phi tài chính. Mặc dù được thiết kế để hạn chế tối

đa ảnh hưởng của cán bộ đánh giá nhưng hệ thống không thể tránh khỏi những đánh

giá thiếu chính xác (đặc biệt là các chỉ tiêu phi tài chính) xuất phát từ kiến thức,

kinh nghiệm chưa tốt hoặc đạo đức nghề nghiệp chưa cao của cán bộ tín dụng xuất

phát từ kiến thức, kinh nghiệm chưa tốt hoặc đạo đức nghề nghiệp chưa cao của cán

30 bộ tín dụng. Rủi ro này sẽ dẫn đến sai lệch trong kết quả xếp hạng, làm quyết định

cấp tín dụng thiếu chính xác, ảnh hưởng xấu đến chất lượng tín dụng tại chi nhánh.

Chất lượng nguồn thông tin đầu vào còn thấp. Kết quả XHTD là một trong

những căn cứ để xác định mức lãi suất, mức tín dụng. Vì vậy khi cung cấp thông tin

cho ngân hàng, các doanh nghiệp đều cung cấp các thông tin có lợi cho mình, hoặc

cố tình cung cấp các thông tin sai sự thật. Đặc biệt tại Việt Nam, hơn 70% các

doanh nghiệp có quy mô nhỏ và vừa, nguồn thông tin được công khai của các doanh

nghiệp này rất hạn chế, các báo tài chính hầu như không được kiểm toán gây ảnh

hưởng rất lớn đến tính chính xác của kết quả xếp hạng.

Qua những so sánh với Fitch và S&P, ta có thể thấy hệ thống XHTD hiện tại

của Vietinbank vẫn chưa thật sự phù hợp với tiêu chuẩn quốc tế, dẫn đến khả năng

Hệ thống xếp hạng còn gặp phải lỗi trong lưu trữ thông tin. Đối với chỉ tiêu

đánh giá chính xác của hệ thống giảm đi.

“quan hệ với ngân hàng” thuộc nhóm chỉ tiêu phi tài chính, kết quả đánh giá chỉ tiêu

này sẽ hiện thị đầy đủ ngay trong lần in đầu tiên sau khi xếp hạng. Tuy nhiên,

những lần đánh giá định kỳ tiếp theo, các thông tin trong chỉ tiêu này bị mất đi gây

ảnh hưởng đến quá trình đánh giá của cán bộ tín dụng, họ không thể so sánh các

thông tin đã được nhập vào trước đây và các thông tin hiện tại trong chỉ tiêu này.

Một số nguyên nhân dẫn đến những hạn chế của hệ thống xếp hạng.

Về rủi ro cán bộ tín dụng đánh giá thiếu chính xác. Như đã trình bày nguyên

nhân này đến từ kinh nghiệm, kiến thức và đạo đức nghề nghiệp của cán bộ tín

dụng:

 Về kinh nghiệm và kiến thức, trong quá trình công tác cán bộ tín dụng

không cập nhật kiến thức chủ yếu về ngành, các chỉ số trung bình ngành, kiến thức

vĩ mô, các văn bản pháp luật mới, ngoài ra có thể do quá trình công tác chưa lâu dẫn

đến việc đánh giá thiếu chính xác.

 Về đạo đức nghề nghiệp, do áp lực chỉ tiêu hoặc tư lợi, cán bộ tín chủ động

đánh giá tốt cho khách hàng để đảm bảo lợi ích của mình. Vấn đề này phát sinh một

phần từ năng lực kinh doanh của cán bộ, tuy nhiên nếu các ngân hàng áp mức chỉ

tiêu không hợp lý sẽ dẫn đến rủi ro này cao hơn.

 Về chất lượng của thông tin đầu vào, nguyên nhân dẫn đến hạn chế này

xuất phát từ sự mong muốn trái ngược của khách hàng và ngân hàng. Khách hàng

31 luôn muốn được hưỡng lãi suất thấp, hạn mức cao; trong khi ngân hàng cần có

những thông tin tốt nhằm đảm bảo an toàn trong việc cấp tín dụng. Bên cạnh đó

nguồn thông tin về các doanh nghiệp hiện tại chưa được công khai nhiều trên thị

trường, nhất là các doanh nghiệp nhỏ và vừa. Ngoài ra, các doanh nghiệp vừa và

nhỏ có hệ thống kế toán còn thiếu chuyên nghiệp và chưa đúng quy chuẩn, dẫn đến

viêc hạch toán còn sai sót thiếu chính xác.

Về sự ổn định của mô hình và phù hợp với khuôn khổ pháp lý, vấn đề này



đến từ độ trễ trong việc hoàn thiện và xây dựng hệ thống XHTD mới của

Vietinbank, hiện tại Vietinbank đang xây dựng được XHTD phù hợp với thông tư

02/2013/TT-NHNN. Tuy nhiên, hệ thống chưa thể áp dụng ngay mà cần thời gian

để có thể hoàn thiện và phổ biến kiến thức cho cán bộ tín dụng.

32

TỔNG KẾT CHƯƠNG 2

Chương 2 đã trình bày sơ lược về hoạt động tín dụng KHDN tại ngân hàng

Vietinbank chi nhánh Tây Sài Gòn và tóm tắt phương pháp cũng như quy trình đánh

giá khả năng trả nợ cua KHDN tại ngân hàng Vietinbank chi nhánh Tây Sài Gòn là

dựa trên mô hình chấm điểm XHTD, quá trình thẩm định tín dụng, đối chiếu đặc

điểm của KHDN với các tiêu chí chính sách tín dụng của ngân hàng Vietinbank.

Thông qua thực tiễn vận hành các phương pháp đánh giá khả năng trả nợ của

KHDN tại Vietinbank, học viên nhận định các thành công và hạn chế của phương

pháp đánh giá khả năng trả nợ của KHDN, nguyên nhân tồn tại hạn chế. Từ đó, học

viên đề xuất xây dựng mô hình mới dựa trên khắc phục những khuyết điểm vốn có

của mô hình hiện tại.

33 CHƯƠNG 3: XÂY DỰNG MÔ HÌNH LOGISTIC DỰ BÁO KHẢ NĂNG TRẢ

NỢ KHÁCH HÀNG DOANH NGHIỆP

3.1. Lý do lựa chọn mô hình Logistic để dự báo khả năng trả nợ KHDN tại

ngân hàng Vietinbank chi nhánh Tây Sài Gòn

Cơ chế xác định lãi suất đã bước đầu xây dựng theo tiêu chí rủi ro tín dụng,

3.1.1 Sự cần thiết xây dựng mô hình Logistic

KHDN rủi ro cao, các sản phẩm tín dụng rủi ro cao phải chấp nhận lãi suất tín dụng

cao và ngược lại. Tuy nhiên vẫn chưa có công thức xác định cụ thể mà dựa trên

kinh nghiệm là chủ yếu. Xây dựng mô hình khả năng trả nợ sẽ lượng hóa được rủi

ro tổn thất của từng khoản tín dụng cụ thể, từ đó có thể xác định được chính xác

phần bù rủi ro tín dụng cho từng khoản tín dụng KHDN khi định giá lãi suất tín

dụng.

Tình trạng nợ xấu – khách hàng không trả nợ gia tăng đột biến tại Vietinbank

từ năm 2013-2017 có thể do đánh giá khả năng trả nợ của KHDN tồn tại những vấn

- Cơ sở nhận định khả năng trả nợ của KHDN có thể nhận định chính xác khả

đề sau:

năng trả nợ khi KHDN đã suy giảm hoặc không còn khả năng trả nợ. Còn đối với

trường hợp KHDN che giấu thông tin thì Vietinbank Tây Sài Gòn chỉ có thể phát

hiện tình trạng trả nợ qua kết quả trả nợ thực tế, có một khoảng cách giữa kết quả

- Hệ thống XHTD nội bộ, chính sách tín dụng và quy trình thẩm định tín dụng

đánh giá hiện tại và kết quả trả nợ của KHDN trong tương lai.

của Vietinbank chưa trở thành công cụ hỗ trợ quản lý tín dụng hiệu quả. Trong quá

trình nghiên cứu các kết quả thực nghiệm đánh giá các nhân tố ảnh hưởng đến khả

năng trả nợ của KHDN, học viên nhận thấy ngoài kết quả phân loại nợ của KHDN

dựa trên hệ thống XHTD nội bộ của Vietinbank thì kết quả đánh giá trả nợ của

KHDN còn phụ thuộc một số nhân tố khác như rủi ro của sản phẩm tín dụng (thời

hạn tín dụng, số tiền cấp tín dụng, TSBĐ) và một số yếu tố môi trường vĩ mô.

Vietinbank chỉ đề cập nhóm tiêu chí có liên quan đến khách hàng và sản phẩm tín

dụng trong chính sách định hướng và quản lý tín dụng tại Vietinbank, trong quá

trình thẩm định tín dụng nhưng chưa thực sự vận dụng thử nghiệm trên hệ thống

XHTD nội bộ.

34

3.1.2 Tiêu chuẩn lựa chọn mô hình nghiên cứu

Thông qua cơ sở dữ liệu từ hệ thống XHTD nội bộ tại Vietinbank, BCTC của

KHDN và nguồn dữ liệu định tính: số năm kinh nghiệm của người điều hành quản

lý kinh doanh của KHDN, số năm quan hệ với Vietinbank Tây Sài Gòn..., học viên

phát triển mô hình nghiên cứu đánh giá rủi ro toàn diện và thống nhất dựa vào hệ

thống XHTD nội bộ tại Vietinbank.

Việc thu thập số liệu để đưa vào mô hình cần được thực hiện một cách khách

quan, linh động, có kiểm chứng. Sử dụng cùng lúc nhiều nguồn thông tin để có

- Đạt mục tiêu: là một điều kiện tiên quyết cơ bản cho một mô hình đánh giá để

được cái nhìn toàn diện về phương pháp đo lường khả năng trả nợ của KHDN.

có ý nghĩa trong bối cảnh kinh doanh. Mô hình cho phép người sử dụng trực tiếp

tính toán xác suất khả năng trả nợ khách hàng cho từng trường hợp cụ thể.

- Tính đầy đủ: kết quả đo lường phải đầy đủ những thông tin liên quan đến nguy

cơ tài chính. Để đảm bảo tính đầy đủ này theo hiệp ước Basel thì phải xem xét các

thông tin quan trọng có sẵn trong BCTC để thực hiện việc đo lường, xếp hạng.

- Tính khách quan: đặc điểm của khách hàng được lựa chọn để tạo một tập dữ

liệu thực nghiệm phải được thực hiện một cách khách quan, không thực hiện theo

cảm tính của người xây dựng mô hình.

- Tính nhất quán: kết quả đo lường không được mâu thuẫn với các cơ sở lý

thuyết và phương pháp luận đã được công bố trước đây.

- Tính kế thừa: kế thừa các nghiên cứu về đo lường nguy cơ tài chính và các

kinh nghiệm đo lường trước đây.

- Sự công nhận: được sự công nhận của những người sử dụng mô hình vì có khả

năng đánh giá khả năng trả nợ của khách hàng doanh nghiệp.

Mô hình Logistic là mô hình định lượng trong đó biến phụ thuộc là biến giả,

3.2. Lý thuyết về mô hình hồi quy Logistic.

chỉ nhận 2 giá trị là 0 hoặc 1. Mô hình này được ứng dụng rộng rãi trong phân tích

kinh tế nói chung và rủi ro tín dụng nói riêng. Mô hình Logistic là mô hình hồi qui

xem xét mối liên hệ hệ giữa biến (Y) là biến phụ thuộc và các biến độc lập.

35

Biến Ký hiệu Loại dữ liệu

Phụ thuộc Y Nhị phân

Độc lập Liên tục hoặc rời rạc Xi

Gọi Pi là xác suất xảy trường hợp Y = 1, vậy (1- Pi) là xác xuất xảy ra trường

hợp Y = 0. Khi đó, hàm hồi qui mô hình logistic được viết như sau:

Loge (Y) = 0 + 1X1 + 2X2 +...+ nXn

Từ phương trình trên, ta có thể xác định được công thức tính xác suất xảy

trường hợp Y =1 như sau, trong đó e là hằng số Euler (xấp xỉ 2,718):

exp (0 + 1X1 + 2X2 +...+ nXn )

Pi = 1 + exp (0 + 1X1 + 2X2 +...+ nXn )

Để hồi qui được mô hình, ta cần cần ước lượng các hệ số β thông qua các

chương trình như SPSS, Eviews…Trong nghiên cứu này, học viên thực hiện phân

tích bằng phần mềm SPSS.

Khi đã ước lượng được các hệ số β, lúc này trước khi tiến hành dự báo xác suất

khả năng trả nợ của khách hàng, điều cần thiết là tiến hành một số kiểm định để

xem xét mô hình hồi quy đó đã hợp lý chưa, liệu có tồn tại khuyết tật nào của mô

hình không. Để giải quyết vấn đề này học viên tiến hành một số kiểm định như sau:

+ Kiểm định tính ngẫu nhiên của phần dư:

Các sai số thu được từ mô hình ước lượng so với giá trị thực tế là Y phải là sai

số ngẫu nhiên. Để kiểm định tính ngẫu nhiên của các sai số này, người ta có thể sử

dụng kiểm định Dickey-Fuller hoặc kiểm định Philip-Perron.

+ Kiểm định tính định dạng đúng của mô hình:

Mô hình hợp lý là mô hình được định dạng đúng, việc định dạng sai mô hình

có thể dẫn đến các kết quả sai lệch và làm kết quả dự báo bị méo mó. Để kiểm định

xem mô hình được định dạng đúng hay chưa, người ta sử dụng thống kê Hosmer-

Lemeshow.

Nêu mô hình có các phần dư là sai số ngẫu nhiên và được định dạng đúng thì

mô hình được coi là phù hợp, có thể sử dụng để dự báo. Ngược lại, nếu không thỏa

mãn 2 điều kiện trên chúng ta cần hồi quy lại mô hình với các biến độc lập khác

hoặc tiến hành một số hiệu chỉnh cần thiết như tăng cỡ mẫu, điều chỉnh định dạng.

36

+ Xác định độ chính xác của kết quả dự báo:

Một mô hình được coi là thành công hay không phụ thuộc chủ yếu vào tính

chính xác của kết quả dự báo thu được từ mô hình đó. Do biến Y chỉ có thể nhận 2

giá trị là 0 hoặc 1, do vậy người ta đưa vào 1 ngưỡng xác suất để xếp khách hàng

vào mức 0 hoặc 1 (tương ứng với không trả nợ đúng hạn – trả nợ đúng hạn).

Ngưỡng xác suất ở đây thường được lấy là 0,5; tức là, nếu xác suất khách hàng trả

được nợ đúng hạn từ 0,5 trở lên, khi đó xếp khách hàng vào nhóm trả được nợ đúng

hạn. Nếu xác suất khách hàng trả được nợ đúng hạn nhỏ hơn 0,5, khi đó xếp khách

hàng vào nhóm không trả được nợ đúng hạn. Sau đó so sánh việc xếp loại khách

hàng này với thực tế trả nợ của họ xem tỷ lệ đúng là bao nhiêu, đó chính là độ chính

xác của kết quả dự báo.

Ưu điểm của mô hình.

 Là mô hình toán học định lượng nên có tính khách quan, nhất quán, không

phụ thuộc vào ý kiến chủ quan của cán bộ tín dụng.

 Có thể xác định được mức độ tác động của các yếu tố đến khả năng trả nợ

của khách hàng thông qua so sánh các hệ số 

 Mô hình Logistic có thể là cơ sở để ngân hàng phân loại khách hàng và nhận

diện rủi ro. Thông qua kết quả từ mô hình, chúng ta có thể ước lượng được xác suất

không trả được nợ của khách hàng, từ đó ngân hàng có thể xác định được KHDN

nào có khả năng trả nợ, KHDN không có khả năng trả nợ và giúp ngân hàng chủ

động trong việc đưa ra những biện pháp hạn chế rủi ro.

Nhược điểm của mô hình.

 Mô hình đòi hỏi phải có một số lượng dữ liệu đủ lớn để kết quả mô hình đạt

mức ý nghĩa cao.

 Tuy mô hình logistic có thể dễ dàng hồi qui bằng các chương trình Eviews,

SPSS…Nhưng cần xây dựng mô hình phù hợp với mỗi ngành nghề kinh tế, đặc

điểm ngành ở mỗi quốc gia để kết quả hồi qui phản ánh chính xác khả năng trả nợ

của khách hàng.

Mô hình gặp trở ngại khi không thể sử dụng các chỉ tiêu định tính không thể

lượng hóa, do đó việc loại bỏ các chỉ tiêu này sẽ ảnh hưởng đến tính chính xác của

kết quả xếp hạng.

37

3.3. Xây dựng mô hình

Dựa trên thực trạng hoạt động tín dụng và các phương pháp đánh giá khả

3.3.1. Lựa chọn mô hình Logistic

năngtrả nợ của KHDN nói riêng và khách hàng nói chung tại Vietinbank Tây Sài

Gòn, xét thấy cần phải xây dựng một mô hình có thể đo lường cụ thể khả năng trả

nợ của KHDN: không chỉ dừng lại ở việc phân tích tình trạng của KHDN mà còn

xem xét KHDN trong bối cảnh quan hệ tín dụng tại Vietinbank Tây Sài Gòn.

-

Tiêu chí chọn lựa mô hình dựa trên cơ sở sau:

Phải là mô hình thống kê để khắc phục những hạn chế từ các phương pháp

đánh giá khả năng trả nợ của KHDN của Vietinbank Tây Sài Gòn dựa hoàn toàn

- Mô hình có khả năng lượng hóa khả năng trả nợ KHDN thành xác suất trả

trên kinh nghiệm của cán bộ tín dụng.

- Mô hình đơn giản, dễ sử dụng và có thể áp dụng kết quả XHTD nội bộ tại

nợ, dùng làm cơ sở định giá rủi ro của từng KHDN tại Vietinbank Tây Sài Gòn.

Qua các nghiên cứu những ưu, nhược điểm của từng loại mô hình trước đây

Vietinbank Tây Sài Gòn là dữ liệu đầu vào của mô hình.

cũng như dựa vào đặc điểm riêng của KHDN tại Vietinbank Tây Sài Gòn, học viên

sử dụng phương pháp hồi quy Logistic trong bài luận văn. Đây là mô hình được sử

dụng nhiều nước trên thế giới hiện nay trong việc đánh giá khả năng trả nợ của

KHDN sau khi cấp tín dụng, thường là nhận định kết quả trả nợ của KHDN trong

vòng 1 năm. Và hàm hồi quy Logit được viết như sau:

Loge (Y) = 0 + 1X1 + 2X2 +3X3 …… +nXn

Trong đó:

- Y: khả năng trả nợ của KHDN.

- X1…..Xn : Các nhân tố ảnh hưởng đến khả năng trả nợ của KHDN.

-  là hệ số hồi quy của hàm Logistic.

Hàm hồi quy Logistic sẽ tính xác suất xảy ra Y theo nguyên tăc: Nếu xác suất >=

0.5 thì KHDN có Y=1; Nếu xác suất <0.5 thì KHDN có Y=0

3.3.2 Xác định biến phụ thuộc

Dựa trên mối quan hệ giữa khả năng trả nợ của khách hàng và nợ xấu tại ngân

hàng thương mại đã nêu ở phần 3.1.1.1. Học viên xây dựng mô hình logistic với

38 biến phụ thuộc dựa trên khả năng trả nợ khách hàng doanh nghiệp như sau:

Bảng 3.1 Xây dựng biến phụ thuộc cho mô hình logistic.

Giá trị STT Ý nghĩa Phân loại nợ Cách xác định biến

Khách hàng có khả Theo kết quả xếp 1 Nợ nhóm 1 - 2 Yi = 1 năng trả nợ hạng của

Vietinbank chi Khách hàng không 2 Nợ nhóm 3 - 5 Yi = 0 nhánh Tây Sài Gòn. có khả năng trả nợ

3.3.3. Xác định các biến độc lập

Do hạn chế về mặt dữ liệu, nên trong bài nghiên cứu này, học viên xây dựng

mô hình logistic bỏ qua xem xét các yếu tố vĩ mô tác động đến khả năng trả nợ của

khách hàng, tập trung vào xem xét các biến tài chính và một số biến phi tài chính.

Việc xác định các biến độc lập được dựa trên các cơ sở:

 Nghiên cứu Xiaorong Zou (2014) khi ông xây dựng các nhân tố trong đó

có các chỉ số tài chính như: ROA, ROE, tỷ số thanh toán hiện hành, tỷ số thanh toán

tức thời, vòng quay tổng tài sản, vòng quay tài sản ngắn hạn, tỷ số nợ so với tổng tài

sản, vòng quay hàng tồn kho, vòng quay khoản phải thu.

 Hệ thống xếp hạng tín dụng nội bộ của Vietinbank với các nhóm chỉ tiêu

thanh khoản, khả năng thanh toán trong ngắn hạn, chỉ tiêu cân nợ, các chỉ tiêu về

đặc điểm khách hàng

 Dữ liệu được ngân hàng cung cấp.

Dựa trên các cơ sở trên, học viên thực hiện quá trình tính toán, loại trừ các

biến không có dữ liệu, từ đó đưa ra các biến độc lập để hồi qui bao gồm:

39

Bảng 3.2 Xây dựng các biến độc lập cho mô hình logistic.

Thang Dấu kì STT Chỉ tiêu Kí hiệu đo vọng

1 Quy mô Quymo Điểm +

2 Khả năng thanh toán hiện TThienhanh Tỷ số + hành

3 Khả năng thanh toán nhanh TTnhanh Tỷ số +

4 Khả năng thanh toán tức thời TTtucthoi Tỷ số +

5 Vòng quay vốn lưu động VQVLD Vòng +

6 Vòng quay hàng tồn kho VQHTK Vòng +

7 Vòng quay các khoản phải VQPT Vòng + thu

8 Tổng nợ phải trả/Tổng tài NPTtrenTTS % - sản

9 Nợ dài dạn/Vốn chủ sở hữu NDHtrenVCSH % -

10 Lợi nhuận sau thuế/Vốn ROE % + CSH bình quân

11 Lợi nhuận sau thuế/Tổng tài ROA % + sản bình quân

12 Kinh nghiệm của người NamKN Năm + quản lý doanh nghiệp

13 Số năm quan hệ với NamQH Năm + Vietinbank

14 Số năm hoạt động của doanh NamHD Năm + nghiệp

Học viên sử dụng phần mềm excel và chương trình SPSS 18.0 (PASW) để thực

3.3.4 Quy trình xây dựng mô hình nghiên cứu

hiện xây dựng mô hình nghiên cứu.

40 Bước 1: Xác định biến quan trọng. Đây là quy trình chọn từng bước để xác định các

biến độc lập có ảnh hưởng nhất đối với KHDN có hoặc không có khả năng trả nợ.

- Omnibus Test of Model Coefficients (OB): kiểm định sự phù hợp tổng quát

Các tiêu chuẩn đo lường độ phù hợp của mô hình nghiên cứu này hướng tới gồm:

của mô hình hồi quy với giả thiết H0 là các hệ số hồi quy đồng thời bằng 0. Nếu

- Hosmer and Lemeshow Test (HL): kiểm định giả thiết H0 là các giá trị dự báo

Sig. < α thì H0 bị bác bỏ hay mô hình phù hợp một cách tổng quát.

- Mức ý nghĩa của các kiểm định và của hệ số hồi quy (β) được chọn 10%. Mức

phù hợp với giá trị quan sát. Nếu Sig. > α thì chấp nhận H0.

- Classification Table: cho biết độ chính xác của kết quả dự báo từ mô hình.

- - 2 Log likelihood (- 2 LL) càng nhỏ càng tốt.

ý nghĩa của biến độc lập có thể nhỏ hơn 25%.

Bước 2: Dựa trên các tiêu chuẩn đo lường độ phù hợp của mô hình, thực hiện giảm

tải biến độc lập theo phương pháp BackWalk:Wald, kiểm tra lại kết quả với các tiêu

chuẩn đo lường đo phù hợp của mô hình như bước 1.

Bước 3: Dựa theo kết quả với các biến tại bước 2, kết luận kết quả mô hình

3.3.5. Thu thập dữ liệu nghiên cứu

Thu thập các thông tin, số liệu liên quan đến XHTD là một quá trình quan

trọng trong bất kỳ một nghiên cứu thống kê nào, bởi việc lựa chọn số liệu chính xác

sẽ mô tả tốt nhất cho việc nhận biết mô hình. Bộ dữ liệu sử dụng trong đề tài là

thông tin về việc vay và trả nợ và các thông tin về khách hàng doanh nghiệp được

cung cấp bở phòng Khách hàng doanh nghiệp tại ngân hàng Vietinbank chi nhánh

Tây Sài Gòn, trong thời gian từ tháng 01 năm 2013 đến tháng 03 năm 2017.

Do phạm vi nghiên cứu là các khách hàng doanh nghiệp có dư nợ tín dụng tại

Vietinbank Tây Sài Gòn giai đoạn từ 2013 – 2016, học viên đã tiến hành thu thập

các báo cáo tài chính, kết quả định hạng của chi nhánh về các doanh nghiệp được

cấp tín dụng trong giai đoạn này. Trong mẫu nghiên cứu gồm 162 khách hàng, trong

đó có 6 khách hàng không có đủ dữ kiện, còn lại 156 khách hàng đều có dữ liệu về

lịch sử trả nợ, các thông tin về tài chính và phi tài chính của doanh nghiệp. Số lượng

mẫu nghiên cứu thu thập được là 156 mẫu.

Trong quá trình chọn mẫu, học viên thực hiện theo nguyên tắc sau:

 Các khách hàng doanh nghiệp được chọn không thuộc các doanh nghiệp có

41 cấu trúc tài chính đặc biệt như công ty tài chính, bảo hiểm, công ty chứng khoán.

 Các khách hàng doanh nghiệp được chọn có dư nợ tín dụng, báo cáo tài

chính ít nhất 2 năm và gần nhất trong giai đoạn 2013 – 2016.

 Các khách hàng doanh nghiệp được chọn được xếp hạng tín dụng trong giai

đoạn từ 2013 – 2016.

 Mẫu dữ liệu được chọn phi xác suất nhằm phù hợp với các yêu cầu trên

42

TỔNG KẾT CHƯƠNG 3

Chương 3 với nội dung là nghiên cứu lý thuyết mô hình hồi quy Logistic để

xây dựng mô hình đo lường khả năng trả nợ của KHDN tại ngân hàng Vietinbank

Tây Sài Gòn.

Bằng phương pháp sử dụng mô hình logistic để đo lường khả năng trả nợ

KHDN và sử dụng dữ liệu nghiên cứu là BCTC của 156 KHDN tại ngân hàng

Vietinbank chi nhánh Tây Sài Gòn, nội dung nghiên cứu của chương 3 là cơ sở để

thực hiện phân tích hồi quy của chương 4 và tìm ra mô hình phù hợp nhằm dự báo

khả năng trả nợ của KHDN tại ngân hàng Vietinbank chi nhánh Tây Sài Gòn

43

CHƯƠNG 4: KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU

4.1. Thống kê mô tả dữ liệu

Để cung cấp cái nhìn tổng quát về mẫu dữ liệu, học viên thực hiện thống kê

toàn bộ mẫu dự liệu như sau:

Bảng 4.1 Thống kê phân loại khách hàng theo khả năng trả nợ trong mẫu

dữ liệu.

Loại khách hàng Số lượng quan sát Tỷ trọng

Khách hàng có khả năng trả nợ (hay 130 83.3% có nợ nhóm 1 và nhóm 2)

Khách hàng không có khả năng trả nợ 26 16.7% (hay có nợ từ nhóm 3 trở đi )

Tổng 156 100%

Nguồn: Thống kê từ mẫu nghiên cứu.

Qua bảng thống kê trên ta thấy, hầu hết khách hàng doanh nghiệp vay nợ tại

ngân hàng đều có khả năng trả nợ các khoản vay (tức là có nợ thuộc nhóm 1 và

nhóm 2), cụ thể số doanh nghiệp này là 130 tổ chức chiếm đến 83.3%. Còn lại, chỉ

có 26% doanh nghiệp không có khả năng trả nợ vay, tương đương 16.7%. Kết quả

khảo sát cho thấy sự ổn định, kiểm soát khá chặt chẽ, nhất quán trong hoạt động cho

vay với doanh nghiệp tại ngân hàng

Bảng 4.2 Phân loại xếp hạng khách hàng tại Vietinbank Tây Sài Gòn từ

2013-2016

Số khách hàng thu thập được  AAA  AA  A  BBB  BB  B Số khách hàng phát sinh nợ xấu  A  BBB  BB  B 2013 10 0 1 4 1 3 1 9 4 1 3 1 2014 35 0 6 23 0 1 5 7 4 0 1 2 2015 49 0 8 34 2 2 3 6 2 1 2 1 2016 Tổng 62 3 15 41 1 1 1 4 2 0 1 1 156 3 30 102 4 8 10 26 12 2 7 5

Nguồn: Tổng hợp xếp hạng tín dụng KHDN tại Vietibank Tây Sài Gòn

44 Về cơ cấu ngành các khách hàng doanh nghiệp bao gồm: khối ngành Thương

mại công nghiệp nhẹ và thương mại tiêu dùng chiếm 38.96%, khối ngành sản xuất

chiểm 24.0.3%, khối ngành xây dựng chiếm 22.08%, khối ngành dịch vụ chiếm

4.55%, khối ngành kinh doanh vận tài chiếm 3.9%, còn lại các ngành khác chiếm

chiếm 6.48%.

Vế cơ cấu quy mô, mẫu dữ liệu nghiên cứu có 64 doanh nghiệp được xếp loại

quy mô lớn (theo hệ thống xếp hạng Vietinbank), 62 doanh nghiệp có quy mô vừa

và 30 doanh nghiệp có quy mô nhỏ.

Bảng 4.3 Thống kê mô tả các biến độc lập trong mẫu dữ liệu.

Số Giá trị Giá trị lớn Giá trị Độ lệch Biến lượng nhỏ nhất trung bình chuẩn quan sát nhất

Quymo 156 4 32 19.33333 7.452502

Tthienhanh 156 0.106 29.727 2.096904 3.4744118

Ttnhanh 156 0.024 29.509 1.43771 3.240315

Ttucthoi 156 0.001 26.327 0.46129 2.164844

VQVLD 155 0.142 18.15 2.95323 2.741504

VQHTK 156 0.208 188,675 17.89279 58.81846

Vqphaithu 156 0.23 110.3 9.50451 15.707616

Tysono 156 7.964 111.57 60.36504 20.166186

NoDH/VC 84 0 589.12 52.13964 92.061714

ROE 156 -51.01 137.99 16.44856 23.747691

ROA 156 -15.86 69.908 6.52541 9.484917

NamKN 156 3 40 13.09615 5.603891

NamQH 156 0 12 4.26923 3.601695

NamHD 156 1 47 10.92308 6.500162

YTN 156 0 1 0.8333 0.37388

Nguồn: Thống kê từ bộ dữ liệu

Bảng trên thể hiện kết quả thống kê mô tả các biến độc lập trong mẫu dữ liệu

Kết quả hồi qui logistic, cụ thể hơn ta phân tích đặc điểm của từng biến độc lập để

thấy rõ hơn về đặc điểm của các đối tượng là doanh nghiệp vay vốn tại ngân hàng

45 thương mại. Biến quy mô, dao động trong khoảng từ 4 đến 32, giá trị trung bình đạt

19.33 với độ lệch chuẩn là 7.45 ; quy mô các doanh nghiệp không có sự đồng đều.

Biến tỷ số thanh toán hiện hành có giá trị nhỏ nhất là 0.106 và giá trị lớn nhất

là 29.727, với giá trị trung bình xấp xỉ là 2.096, và độ lệch chuẩn của biến là

3.47 cho thấy sự khác biệt giữa các doanh nghiệp về khả năng công ty trong việc

dùng các tài sản ngắn hạn như tiền mặt, hàng tồn kho hay các khoản phải thu để chi

trả cho các khoản nợ ngắn hạn của mình. Có đến 17 doanh nghiệp có tỷ số thanh

toán hiện hành nhỏ hơn 1 cho thấy tình trạng tài chính tiêu cực, có khả năng không

trả được các khoản nợ khi đáo hạn, dễ dẫn đến tình trạng phát sinh nợ xấu.

Biến tỷ số thanh toán nhanh của các doanh nghiệp dao động từ 0.024 đến

29.51, với giá trị trung bình là 1.43 và độ lệch chuẩn là 3.24. Tỷ số thanh toán

nhanh cho biết liệu công ty có đủ các tài sản ngắn hạn để trả cho các khoản nợ ngắn

hạn mà không cần phải bán hàng tồn kho hay không. Tỷ số này phản ánh chính xác

hơn tỷ số thanh toán hiện hành. Theo đánh giá trung bình thì tỷ số thanh toán nhanh

của các doanh nghiệp đang lớn hơn 1 và không quá chênh lệch so với tỷ số thanh

toán nhanh cho thấy tài sản ngắn hạn của doanh nghiệp không phụ thuộc quá nhiều

vào hàng tồn kho. Tuy nhiên, vẫn còn đến 88 doanh nghiệp hiện đang có tỷ số thanh

toán nhanh cho thấy tài sản ngắn hạn của doanh nghiệp không phụ thuộc quá nhiều

vào hàng tồn kho. Tuy nhiên, vẫn còn đến 88 doanh nghiệp hiện đang có tỷ số thanh

toán nhanh nhỏ hơn 1, ngân hàng thương mại cần xem xét kỹ lưỡng trước khi quyết

định cho vay với các doanh nghiệp nhằm tránh phát sinh rủi ro.

Biến tỷ số thanh toán tức thời, có giá trị nhỏ nhất là 0.001 và giá trị lớn nhất

là 26.33, với giá trị trung bình xấp xỉ 0.46 và độ lệch chuẩn là 2.16. Kết quả cho

thấy hầu như các doanh nghiệp không thể hoàn trả nhanh chóng các khoản vay.

Biến vòng quay vốn lưu động của các doanh nghiệp có giá trị trung bình là

2.95, dao động trong khoảng từ 0.142 cho đến 18.15 với độ lệch chuẩn là 2.74. Từ

kết quả trên ta thấy, hiệu quả sử dụng vốn lưu động trên mối quan hệ so sánh giữa

kết quả sản xuất và số vốn lưu động bình quân bỏ ra trong kỳ của các doanh nghiệp

cũng phần nào có hiệu quả.

Biến vòng quay hàng tồn kho, có giá trị nhỏ nhất là 0.208, giá trị lớn nhất là

188.65, với giá trị trung bình là 17.89 và độ lệch chuẩn là 58.82. Nhìn chung, vòng

46 quay hàng tồn kho của các doanh nghiệp ở mức hợp lý, cho thấy khả năng quản trị

hàng tồn kho của các doanh nghiệp. Tuy nhiên, có một số doanh nghiệp có vòng

quay hàng tồn kho quá cao, cho thấy lượng hàng dự trữ trong kho không nhiều, nếu

nhu cầu thị trường tăng đột ngột thì rất có khả năng doanh nghiệp bị mất khách

hàng và bị đối thủ cạnh tranh giành thị phần. Hơn nữa, dự trữ nguyên liệu vật liệu

đầu vào cho các khâu sản xuất không đủ có thể khiến dây chuyền sản xuất bị ngưng

trệ. Ngân hàng cần xem xét kỹ lưỡng hơn, để đảm bảo rằng hoạt động cho vay được

hiệu quả.

Biến vòng quay nợ phải thu, đạt giá trị trung bình là 9.50, dao động trong

khoảng từ 0.23 đến 110.3, với độ lệch chuẩn là 15.71. Xét mặt bằng chung, khả

năng quản lý các khoản công nợ phải thu của các doanh nghiệp và khả năng thu hồi

vốn trên các khoản công nợ đó là khá tốt, và cho thấy công ty có những đối tác làm

ăn chất lượng, có khả năng trả nợ nhanh chóng. Tuy nhiên,phân tích kỹ hơn về tình

hình chi tiết ta thấy, một số doanh nghiệp có chỉ số vòng quay phải thu thấp cho

thấy khả năng thu hồi tiền từ khách hàng khá kém, chính sách bán hàng lỏng lẻo,

hoặc đối tác của công ty đang gặp khó khăn về tài chính. Bên cạnh đó, vẫn tồn tại

một số doanh nghiệp có chỉ số này quá cao, phản ánh chính sách bán hàng quá chặt

chẽ, có thể gây ảnh hưởng xấu tới doanh số. Vì vây, ngân hàng cần có sự chú ý hơn

về khía cạnh này trong đánh giá các doanh nghiệp.

Biến nợ dài hạn trên vốn chủ sở hữu, có giá trị nhỏ nhất là 0 và giá trị lớn

nhất là 589.12, với giá trị trung bình là 52.14 và độ lệch chuẩn là 92.06. Mục đích

của việc sử dụng tỷ lệ nợ dài hạn trên vốn chủ sở hữu là để thấy được mức độ tài trợ

bằng vốn vay một cách thường xuyên, qua đó thấy được rủi ro về mặt tài chính mà

công ty phải chịu qua việc loại bỏ các khoản nợ ngắn hạn.

Biến tỷ suất sinh lời trên vốn chủ sở hữu - ROE, có giá trị trung bình là

16.45, với khoảng dao động là từ -51.01 đến 137.99 và độ lệch chuẩn là 13.75.

Trong số các doanh nghiệp, vẫn còn một số doanh nghiệp có ROE nhỏ hơn 1 cho

thấy vốn chủ sở hữu không có khả năng sinh lời, sự hoạt động thiếu hiệu quả.

Biến tỷ số sinh lời trên tài sản ROA, có giá trị nhỏ nhất là -15.86 và giá trị

lớn nhất là 69.91, với giá trị trung bình là 86.53, độ lệch chuẩn là 9.48. Ta thấy,

ROA của các doanh nghiệp khảo sát là khá tốt, tuy nhiên vẫn còn một số doanh

nghiệp có ROA thấp, thậm chí là nhỏ hơn 1 cho thấy sự thiếu hiệu quả của việc

47 chuyển vốn đầu tư thành lợi nhuận.

Xét về năm kinh nghiệm trong lĩnh vực chính của các doanh nghiệp, kinh

nghiệm trong nghề của các doanh nghiệp ngắn nhất là 3 năm và dài nhất là 40 năm,

với giá trị trung bình là 13.1 năm và độ lệch chuẩn là 5.60. Ta thấy, mặt bằng chung

các doanh nghiệp là đối tượng vay vốn tại ngân hàng thương mai đều có kinh

nghiệm hoạt động trong lĩnh vực, ngành nghề chính, cho thấy sự ổn định và an toàn

trong kinh doanh hơn.

Xét biến năm phát sinh quan hệ vay vốn với ngân hàng, ta thấy giá trị trung

bình của biến này là 4.27, với khoảng biến thiên từ 0 cho đến 12 năm và độ lệch

chuẩn là 3.6. Điểm đáng chú ý ở đây là ngân hàng phát sinh quan hệ với rất nhiều

doanh nghiệp mới, chưa từng giao dịch trước đây, nếu không đánh giá kỹ càng thì

rất dễ dẫn đến rủi ro cho hoạt động của ngân hàng.

Xét biến năm hoạt động của doanh nghiệp, ta thấy thời gian hoạt động của

các doanh nghiệp ngắn nhất là 1 năm và dài nhất là 47 năm, với giá trị trung bình là

10.92 và độ lệch chuẩn là 3.60. Ta thấy rằng, các doanh nghiệp tham gia vay vốn tại

ngân hàng hầu hết đều có số năm hoạt động khá dài, rất ít doanh nghiệp trẻ được

tham gia vay vốn, điều này phản ánh sự chặt chẽ về điều kiện yêu cầu của ngân

Xét về khả năng trả nợ của doanh nghiệp, biến này được quy đinh hai mức giá

hàng trong quy trình cho vay đối với đối tượng là doanh nghiệp.

trị là 0 và 1, 0 có nghĩa là doanh nghiệp không có khả năng trả nợ vay và 1 phản ánh

rằng doanh nghiệp có khả năng trả nợ vay cho ngân hàng. Mặt bằng chung cho thấy,

đa phần các doanh nghiệp đều có khả năng tài chính để đáp ứng việc hoàn trả các

khoản vay, tuy nhiên vẫn còn đến 26 doanh nghiệp đang được đánh giá là không có

khả năng trả nợ vay

4.2. Kết quả phân tích hồi quy

Bảng 4.4 Kết quả phân tích hồi quy

Lần 1 Lần 2 Lần 3 Lần 4 Biến độc lập B Sig. B Sig. B Sig. B Sig.

Quymo -0.44 0.15 -0.44 0.12 -0.42 0.06 -0.35 0.07

Tthienhanh 0.36 0.96

Ttnhanh 5.88 0.42 6.19 0.16 5.81 0.08 4.14 0.06

48

Ttucthoi -1.98 0.86 -1.49 0.89

VQVLD 0.20 0.93

VQHTK 0.50 0.34 0.51 0.15 0.51 0.14 0.41 0.16

Vqphaithu 0.58 0.36 0.63 0.12 0.61 0.10 0.59 0.07

Tysono 0.12 0.22 0.12 0.23 0.12 0.17 0.06 0.25

NoDHTrenVCSH -0.02 0.28 -0.03 0.24 -0.02 0.23 -0.02 0.28

ROE -0.25 0.35 -0.26 0.34 -0.24 0.32

ROA 3.03 0.13 3.09 0.12 2.97 0.10 1.64 0.01

NamKN 0.35 0.26 0.36 0.19 0.34 0.13 0.33 0.13

NamQH 0.58 0.07 0.59 0.06 0.60 0.06 0.58 0.04

NamHD 0.52 0.17 0.52 0.16 0.50 0.12 0.32 0.12

Constant -21.70 0.10 -21.60 0.10 -20.76 0.07 -14.10 0.05

Lần 5 Lần 6 Lần 7 Biến độc lập B Sig. B Sig. B Sig.

Quymo -0.39 0.02 -0.35 0.02 -0.32 0.02

Tthienhanh

Ttnhanh 2.25 0.05 2.00 0.06 1.61 0.09

Ttucthoi

VQVLD

VQHTK 0.81 0.03 0.67 0.01 0.64 0.01

Vqphaithu 0.56 0.04 0.53 0.04 0.59 0.02

Tysono 0.03 0.46

NoDHTrenVCSH

ROE

ROA 1.60 0.00 1.44 0.00 1.36 0.00

NamKN 0.34 0.08 0.30 0.09 0.35 0.03

NamQH 0.62 0.02 0.58 0.01 0.67 0.00

NamHD 0.26 0.10 0.22 0.13

Constant -11.07 0.07 -7.86 0.03 -6.82 0.03

49 Kết quả này cho thấy, các yếu tố không thể hiện sự ảnh hưởng có ý nghĩa

thống kê tới khả năng phát sinh nợ ở nhóm nợ xấu của các doanh nghiệp, qua mô

hình, có thể thấy, các yếu tố đó là thanh toán hiện hành, thanh toán tức thời, vòng

quay vốn lưu động, tỷ số nợ, nợ dài hạn trên vốn chủ sở hữu, ROE, Năm hoạt động,

vì mức ý nghĩa thống kê đối với sự ảnh hưởng của các biến này đều lớn hơn 0.05,

và là các biến lần lượt được loại bỏ khỏi mô hình hồi quy.

Tại lần phân tích thứ 7, các biến còn lại trong mô hình đều thể hiện sự ảnh

hưởng có mức ý nghĩa thống kê tới việc phát sinh nợ xấu của doanh nghiệp, do đó,

các phân tích dưới đây sẽ được tiến hành để xem xét mức độ phù hợp của mô hình

với các biến còn lại trong lần phân tích thứ 7 này.

Bảng 4.5 Kiểm định Omnibus

Omnibus Tests of Model Coefficients

Chi-square df Sig.

Step 108.164 7 0.000

Step Block 108.164 7 0.000 1

Ở bảng này, kiểm định H0: 1 = 2 = … = k = 0 được đưa ra. Kiểm định này

Model 108.164 7 0.000

xem xét khả năng giải thích biến phụ thuộc của tổ hợp biến độc lập.

Kết quả ở bảng trên cho thấy độ phù hợp tổng quát có mức ý nghĩa quan sát

sig. = 0,000 nên ta bác bỏ H0. Nghĩa là tổ hợp liên hệ tuyến tính của toàn bộ các hệ

số trong mô hình có ý nghĩa trong việc giải thích cho biến phụ thuộc.

Bảng 4.6 Sự phù hợp của mô hình hồi quy

Model Summary

-2 Log Cox & Snell R Nagelkerke R Step likelihood Square Square

1 32.411a 0.5 0.842

a. Estimation terminated at iteration number 11 because parameter

estimates changed by less than .001.

50 Bảng 4.6 thể hiện kết quả độ phù hợp của mô hình cho thấy giá trị của -2LL =

34.411 không cao lắm, như vậy nó thể hiện một độ phù hợp khá tốt của mô hình

tổng thể. Đồng thời giá trị Nagelkerke R Square bằng 0.842 cũng cho thấy mô hình

có thể giải thích khá tốt sự biến thiên của biến phụ thuộc là khả năng phát sinh nợ

xấu cho doanh nghiệp.

Bảng 4.7 Khả năng dự báo của hàm hồi quy

Classification Tablea

Predicted

YTN

Observed

Percentag

Có

phát

Không phát

e Correct

sinh nợ xấu

sinh nợ xấu

Có phát sinh

24

2

92.3

nợ xấu

YT

N

Step 1

Không phát

5

125

96.2

sinh nợ xấu

Overall Percentage

95.5

Kết quả cho thấy, với hàm hồi quy này, khả năng dự báo được việc phát sinh

nợ của các doanh nghiệp đối với mô hình hồi quy là 95.5%, trong đó, khả năng dự

báo đúng doanh nghiệp có nợ xấu là 92.3%, và doanh nghiệp không có nợ xấu là

96.2%, cụ thể hơn, có 2 doanh nghiệp có nợ xấu mà mô hình giải thích sai, và 5

doanh nghiệp không có nợ xấu mà mô hình giải thích sai, điều này thể hiện sự phù

hợp của mô hình nghiên cứu.

Nói tóm lại, mô hình hồi quy phân tích ở lần thứ 7, có đầy đủ các yếu tố đảm

bảo được độ tin cậy của mô hình, khả năng giải thích và biểu diễn đối với biến phụ

thuộc là khả năng phát sinh nợ, các biến trong mô hình đều ảnh hưởng tới khả năng

phát sinh nợ với độ tin cậy cao (mức ý nghĩa đều nhỏ hơn 0.1-tương đương với 10%

sai số khi kết luận rằng các biến này có ảnh hưởng tới khả năng phát sinh nợ xấu

cho doanh nghiệp).

51

Bảng 4.8 Kết quả hồi quy lần thứ 7

B S.E. Wald df Sig. Exp(B)

Quymo -0.321 0.142 5.144 0.023 0.725 1

Ttnhanh 1.606 0.96 2.801 0.094 4.982 1

VQHTK 0.642 0.247 6.743 0.009 1.901 1

Vqphaithu 0.587 0.241 5.937 0.015 1.798 1

ROA 1.355 0.393 11.872 0.001 3.876 1

NamKN 0.348 0.157 4.899 0.027 1.416 1

NamQH 0.665 0.227 8.601 0.003 1.945 1

Constant -6.823 3.039 5.041 0.025 0.001 1

Bảng 4.8 thể hiện kết quả của kiểm định Wald (kiểm định giả thuyết hồi quy

khác không). Nếu hệ số hồi quy B0 và B1 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

mô hình hồi quy không có tác dụng dự đoán. Trường hợp này, có thể thấy các giá trị

Wald đều khác 1, cho thấy mô hình hồi quy là phù hợp.

Kết quả bảng 4.8 cũng cho thấy các biến độc lập trong mô hình đều có hệ số

sig nhỏ hơn mức ý nghĩa sig = 0,1, chính vì thế các biến độc lập được kết luận là có

sự tương quan với biến phụ thuộc. Như vậy các hệ số hồi quy tìm được có ý nghĩa

và mô hình được sử dụng tốt.

Phương trình hồi quy được viết như sau:

Y = Ln [Pi/(1 – Pi)] = -6.823 -0.321* Quymo + 1.606* Ttnhanh +

0.642*VQHTK + 0.587* Vqphaithu + 1.355* ROA + 0.348*NamKN +

0.665*NamQH

Kết quả này cho thấy, trong số các nhân tố có ảnh hưởng tới khả năng phát

sinh nợ của doanh nghiệp, thì yếu tố Quy mô là yếu tố có sự ảnh hưởng ngược

Kết quả này cũng cho thấy hệ số thanh toán nhanh có ảnh hưởng lớn nhất đến

chiều, tức là các doanh nghiệp có quy mô càng lớn, thì khả năng trả nợ càng thấp.

khả năng trả nợ của khách hàng, nếu các doanh nghiệp có hệ số thanh toán nhanh

càng lớn, thì khả năng phát sinh nợ là càng nhỏ, tỷ số này càng cao sẽ biểu hiện khả

năng thanh toán trong ngắn hạn của doanh nghiệp càng lớn. Với việc hệ số này tăng

lên 1 đơn vị trở lên, có thể khiến cho xác xuất doanh nghiệp trả được nợ tăng lên.

52 Tương tự, nếu doanh nghiệp có vòng quay hàng tồn kho lớn, thì khả năng luân

chuyển hàng tồn kho của công ty tốt, doanh nghiệp bán hàng nhanh và hàng tồn kho

không bị ứ đọng nhiều, do đó công ty có khả năng trả nợ cao hơn.

Vòng quay khoản phải thu lớn thì doanh nghiệp được khách hàng trả nợ càng

nhanh, chứng tỏ tốc độ thu hồi nợ của doanh nghiệp càng nhanh, khả năng chuyển

đổi các khoản nợ phải thu sang tiền mặt cao, điều này giúp cho doanh nghiệp nâng

cao luồng tiền mặt, tạo ra sự chủ động trong việc trả nợ.

ROA có tác động dương tới khả năng trả được nợ của doanh nghiệp, rõ ràng

rằng, với các doanh nghiệp có tỷ suất lợi nhuận trên tài sản cao, nghĩa là lợi nhuận

thu được tốt thì kéo theo khả năng tài chính tốt và càng đảm bảo năng lực thanh

toán các khoản nợ của ngân hàng.

Số năm kinh nghiệm trong lĩnh vực chính của doanh nghiệp cũng cho thấy tác

động tích cực, các doanh nghiệp càng có số năm kinh nghiệm lớn, thì khả năng trả

nợ càng cao. Điều này cho thấy kinh nghiệm của nhà quản lý càng lâu thì sẽ giúp

doanh nghiệp ứng phó tốt với nền kinh tế vĩ mô, ngoài ra vị thế của doanh nghiệp sẽ

ngày càng tăng theo thời gian hoạt động

Số năm quan hệ với ngân hàng, cũng thể hiện sự tương quan dương tới khả

năng trả được nợ của doanh nghiệp, tức là các doanh nghiệp càng có thời gian làm

việc với ngân hàng nhiều, thì càng có khả năng đảm bảo việc trả nợ cho ngân hàng

tốt. Doanh nghiệp cũng nắm rõ hơn các sản phẩm của ngân hàng từ đó vận dụng

linh hoạt vào hoạt động kinh doanh, bên cạnh đó sẽ được hưởng những sản phẩm

ưu đãi dành cho khách hàng có thời gian quan hệ lâu dài.

4.3. So sánh, ứng dụng kết quả nghiên cứu trong trường hợp thực tế

Hiện tại phòng khách hàng doanh nghiệp tại chi nhánh Tây Sài Gòn đang tiếp

nhận 1 số hồ sơ khách hàng mới đề nghị thẩm định để vay vốn và các khách hàng

đã quan hệ vay vốn. Học viên đã tiến hành lựa chọn 5 khách hàng cũ để ứng dụng

kết quả nghiên cứu trên, chi tiết như sau :

Công ty cổ phần Sản xuất Nhựa Duy Tân đang vay vốn tại Vietinbank Tây Sài

Gòn. Dựa theo báo cáo tài chính riêng đã kiểm toán 2017 của công ty, ta có thể tính

toán được các chỉ tiêu sau:

53

Bảng 4.9 Các chỉ tiêu chính của công ty Duy Tân năm 2017

Chỉ tiêu Vòng quay hàng tồn kho Giá trị Chỉ tiêu 3.3631 Quy mô

Giá trị 26 6 0.0615 Tỷ số thanh toán nhanh

25 Vòng quay khoản phải thu 2.5792

0.062

Số năm quan hệ với ngân hàng Số năm kinh nghiệp của nhà quản lý. ROA Nguồn: Tính toán từ báo cáo tài chính đã kiểm toán 2017 của công ty Duy Tân.

Công ty Duy Tân được thành lập vào năm 2002, có ông Trần Duy Hy làm chủ

tịch HĐQT và quản lý điều hành từ khi công ty thành lập đến nay và công ty đã có

quan hệ giao dịch với Vietinbank 6 năm. Từ đó ta tính được số năm kinh nghiệm

của nhà quản lý đến thời điểm hiện tại của công ty là 25 năm.

Áp dụng công thức tính xác xuất khả năng trả nợ, ta tính được xác xuất trả nợ

= 0.825

của công ty Duy Tân như sau:

Kết quả từ mô hình cho thấy công ty Duy Tân có 82.5% trả được nợ, kết quả

này có mức độ chính xác là 95.5%. Điểm trên hệ thống XHTDNB của công ty Duy

Tân là 83.08 điểm, xếp loại A.

Tiếp theo, công ty cổ phần Kim Loại Màu và Nhựa Đồng Việt đang vay vốn

tại Vietinbank Tây Sài Gòn. Dựa theo báo cáo tài chính riêng đã kiểm toán 2017

của công ty, ta có thể tính toán được các chỉ tiêu sau:

Bảng 4.10 Các chỉ tiêu chính của công ty Đồng Việt năm 2017

Chỉ tiêu Chỉ tiêu

Vòng quay hàng tồn kho Giá trị 14.63 Quy mô

Giá trị 32 1 Tỷ số thanh toán nhanh 0.110

4 Vòng quay khoản phải thu 12.11 Số năm quan hệ với ngân hàng Số năm kinh nghiệp của nhà quản lý.

ROA 0.063

Nguồn: Tính toán từ báo cáo tài chính đã kiểm toán 2017 của công ty Đồng Việt.

Công ty Đồng Việt được thành lập vào năm 2010, có ông Võ Tấn Nhựt làm

Tổng giám đốc và quản lý từ năm 2013 và công ty đã có quan hệ giao dịch với

Vietinbank 1 năm. Từ đó ta tính được số năm kinh nghiệm của nhà quản lý đến thời

54 điểm hiện tại của công ty là 4 năm.

Áp dụng công thức tính xác xuất khả năng trả nợ, ta tính được xác xuất trả nợ

= 0.849

của công ty Đồng Việt như sau:

Kết quả từ mô hình cho thấy công ty Đồng Việt có 84.9% trả được nợ, kết

quả này có mức độ chính xác là 95.5%. Điểm trên hệ thống XHTDNB của công ty

Đồng Việt là 82.5 điểm, xếp loại A

Tiếp theo, công ty TNHH Sản Xuất Thương Mại Thiên Long Long Thành

đang vay vốn tại Vietinbank Tây Sài Gòn. Dựa theo báo cáo tài chính riêng đã kiểm

toán năm 2017 của công ty, ta có thể tính toán được các chỉ tiêu sau

Bảng 4.11 Các chỉ tiêu chính của công ty Thiên Long Long Thành năm 2017

Chỉ tiêu Giá trị

Vòng quay hàng tồn kho Chỉ tiêu 4.5878 Quy mô

Giá trị 18 6 Tỷ số thanh toán nhanh 0.082

15 Vòng quay khoản phải thu 3.4831 Số năm quan hệ với ngân hàng Số năm kinh nghiệp của nhà quản lý.

ROA 0.2894

Nguồn: Tính toán từ báo cáo tài chính đã kiểm toán 2017 của công ty

Thiên Long Long Thành

Công ty Thiên Long Long Thành được thành lập vào năm 2002, có ông Tạ

Quang Thiên làm Tổng giám đốc và quản lý từ khi công ty thành lập, hiện tại công

ty đã quan hệ giao dịch với Vietinbank 6 năm. Từ đó ta tính được số năm kinh

nghiệm của nhà quản lý đến thời điểm hiện tại của công ty là 15 năm.

Áp dụng công thức tính xác xuất khả năng trả nợ, ta tính được xác xuất trả nợ

= 0.893

Kết quả từ mô hình cho thấy công ty Thiên Long Long Thành có 89.3% trả

của công ty Thiên Long Long Thành như sau:

được nợ, kết quả này có mức độ chính xác là 95.5%. Điểm trên hệ thống XHTDNB

của công ty Thiên Long Long Thành là 90.23 điểm, xếp loại AA.

55 Tiếp theo, công ty TNHH SX TM Thuận Phát hiện đang vay vốn tại

Vietinbank Tây Sài Gòn. Dựa theo báo cáo tài chính riêng đã nộp cơ quan thuế năm

2017 của công ty, ta có thể tính toán được các chỉ tiêu sau

Bảng 4.12 Các chỉ tiêu chính của công ty Thuận Phát năm 2017

Chỉ tiêu Vòng quay hàng tồn kho

Giá trị 12 2 Tỷ số thanh toán nhanh 0.102

15 Vòng quay khoản phải thu 4.669 Giá trị Chỉ tiêu Quy mô 3.990 Số năm quan hệ với ngân hàng Số năm kinh nghiệp của nhà quản lý.

ROA 0.0002

Nguồn: Tính toán từ báo cáo tài chính thuế năm 2017 của công ty Thuận Phát.

Công ty Thuận Phát được thành lập vào năm 2002, có ông Phan Văn Nguyên

làm giám đốc từ khi công ty thành lập và công ty hiện đã có quan hệ giao dịch với

Vietinbank 2 năm. Từ đó ta tính được số năm kinh nghiệm của nhà quản lý đến thời

điểm hiện tại của công ty là 15 năm.

Áp dụng công thức tính xác xuất khả năng trả nợ, ta tính được xác xuất trả nợ

= 0.79373

của công ty Thuận Phát như sau:

Kết quả từ mô hình cho thấy công ty Thuận Phát có 79.37% trả được nợ, kết

quả này có mức độ chính xác là 95.5%. Điểm trên hệ thống XHTDNB của công ty

Thuận Phát là 79.02 điểm, xếp loại A.

Tiếp theo, công ty CP Thiết Bị Điện Sài Gòn hiện đang vay vốn tại

Vietinbank Tây Sài Gòn. Dựa theo báo cáo tài chính riêng đã kiểm toán năm 2017

của công ty, ta có thể tính toán được các chỉ tiêu sau:

Bảng 4.13 Các chỉ tiêu chính của công ty Thiết Bị Điện Sài Gòn năm 2017

Chỉ tiêu Chỉ tiêu Giá trị

Vòng quay hàng tồn kho 5.739 Quy mô

Giá trị 17 2 Tỷ số thanh toán nhanh 0.212

20 Vòng quay khoản phải thu 2.698 Số năm quan hệ với ngân hàng Số năm kinh nghiệp của nhà quản lý.

ROA 0.067

Nguồn: Tính toán từ báo cáo tài chính thuế năm 2017 của công ty Thiết Bị Điện SG

56 Công ty Thiết Bị Điện Sài Gòn được thành lập vào năm 1994, có ông Nguyễn

Thành Thuận làm giám đốc từ khi năm 1997 và công ty hiện đã có quan hệ giao

dịch với Vietinbank 2 năm. Từ đó ta tính được số năm kinh nghiệm của nhà quản lý

đến thời điểm hiện tại của công ty là 20 năm.

Áp dụng công thức tính xác xuất khả năng trả nợ, ta tính được xác xuất trả nợ

= 0.846

của công ty Thiết Bị Điện Sài Gòn như sau:

Kết quả từ mô hình cho thấy công ty Thiết Bị Điện Sài Gòn có 84.6% trả

được nợ, kết quả này có mức độ chính xác là 95.5%. Điểm trên hệ thống XHTDNB

của công ty Thiết Bị Điện Sài Gòn là 81.2 điểm, xếp loại A.

57

Bảng tổng hợp kết quả ứng dụng:

CT Duy CT Đồng CT Thiên CT CT TBĐ

Tân Việt Long LT Thuận Sài Gòn

Phát

Điểm 83.08 82.5 90.23 79.02 81.2 XHTDNB

Xác suất 82.5% 84.9% 89.3% 79.37% 84.6% trả nợ

26 32 18 12 17 Quy mô

Tỷ số

0.061 0.110 0.082 0.102 0.212 thanh toán

nhanh

Vòng quay

3.636 14.630 4.587 3.990 5.739 hàng tồn

kho

Vòng quay

khoản phải 2.579 12.115 3.483 4.669 2.698

thu

ROA 0.062 0.063 0.289 0.0002 0.067

Số năm

kinh

25 4 15 15 20 nghiệp của

nhà quản

lý

Số năm

quan hệ với 6 1 6 2 2

ngân hàng

58

TỔNG KẾT CHƯƠNG 4

Thông qua phương pháp phân tích nhân tố và hồi quy logistic, học viên đã xây

dựng được mô hình logistic dự đoán khả năng trả nợ cho 156 doanh nghiệp trong

giai đoạn 2013-2016. Căn cứ trên độ chính xác và mức độ phù hợp của mô hình và

các lý thuyết về XHTD, học viên đã vận dụng kết quả mô hình để tính xác suất trả

nợ của 3 KHDN đang đề nghị quan hệ tín dụng và 2 KHDN đang quan hệ tín dụng

tại chi nhánh.

Từ các phân tích và kết quả của mô hình học viên tìm hiểu những ưu điểm và

hạn chế của mô hình và đề xuất các giải pháp ứng dụng mô hình trong dự đoán khả

năng trả nợ của KHDN nhằm nâng cao chất lượng xếp hạng tín dụng tại ngân hàng

Vietinbank chi nhánh Tây Sài Gòn tại chương 5.

59

CHƯƠNG 5: KẾT LUẬN NGHIÊN CỨU VÀ CÁC GIẢI PHÁP ỨNG DỤNG MÔ HÌNH LOGISTIC ĐỂ ĐO LƯỜNG KHẢ NĂNG TRẢ NỢ KHÁCH HÀNG TẠI NGÂN HÀNG VIETINBANK – CHI NHÁNH TÂY SÀI GÒN

5.1. Đánh giá về mô hình nghiên cứu

Các biến có ý nghĩa nhất lần lượt là khả năng thanh toán nhanh, ROA, số năm

5.1.1. Nhận xét về kết quả mô hình

quan hệ với Vietinbank, vòng quay hàng tồn kho, vòng quay các khoản phải thu,

kinh nghiệm của người quản lý doanh nghiệp.

Biến trái dấu với giả thiết là quy mô: tức là các doanh nghiệp có quy mô càng

lớn, thì khả năng trả nợ càng thấp. Điều này có thể giải thích là do Vietinbank Tây

Sài Gòn tập trung chủ yếu ở mảng KHDN quy mô vừa và nhỏ. Hầu hết các KHDN

có khoản vay trên đều có dư nợ tín dụng thấp nhưng đều yêu cầu có tài sản bảo đảm

kèm theo nên khả năng trả nợ tốt hơn.

Các biến không có ý nghĩa thống kê hay không có ảnh hưởng đến khả năng trả

nợ là khả năng thanh toán hiện hành, khả năng thanh toán tức thời, vòng quay vốn

lưu động, tổng nợ phải trả/Tổng tài sản, lợi nhuận sau thuế/Vốn CSH bình quân, Số

năm hoạt động của doanh nghiệp.

Kết quả tóm tắt đưa các biến độc lập hồi qui như sau:

Bảng 5.1 Bảng tóm tắt kết qủa các biến đốc lập

Kết quả STT Chỉ tiêu Kí hiệu

Thang đo Điểm Dấu kì vọng + Quymo

1 2

Quy mô Khả năng thanh toán hiện hành TThienhanh Tỷ số +

- Không ảnh hưởng + 3 TTnhanh Tỷ số +

4 Khả năng thanh toán nhanh Khả năng thanh toán tức thời TTtucthoi Tỷ số +

5 Vòng quay vốn lưu động VQVLD Vòng +

Không ảnh hưởng Không ảnh hưởng + 6 VQHTK Vòng +

Vòng quay hàng tồn kho Vòng quay các khoản VQPT Vòng + + 7

60

8 NPTtrenTTS % phải thu Tổng nợ phải trả/Tổng tài sản -

9 Nợ dài dạn/Vốn chủ sở hữu NDHtrenVCSH % -

10 ROE % +

11 Không ảnh hưởng Không ảnh hưởng Không ảnh hưởng + ROA % + Lợi nhuận sau thuế/Vốn CSH bình quân Lợi nhuận sau thuế/Tổng tài sản bình quân

+ NamKN Năm +

13 + NamQH Năm +

14 NamHD Năm 12 Kinh nghiệm của người quản lý doanh nghiệp Số năm quan hệ với Vietinbank Số năm hoạt động của doanh nghiệp + Không ảnh hưởng

5.1.2. Những kết quả đạt được của mô hình

Mô hình logistic khắc phục được nhược điểm của phương pháp chuyên gia,

hạn chế hoàn toàn những đánh giá chủ quan của cán bộ tín dụng, do đó sẽ góp phần

tích cực trong việc kiểm soát rủi ro tín dụng và ra quyết định chính xác hơn tại

Vietinbank Tây Sài Gòn.

Mô hình đã định lượng được các nhóm nhân tố, các biến yếu tố tài chính ảnh

hưởng đến khả năng trả nợ của khách hàng doanh nghiệp tại chi nhánh, phù hợp với

phân khúc thị trường khách hàng doanh nghiệp mà chi nhánh hướng đến. Điều này

sẽ giúp chi nhánh có chính sách sản phẩm và marketing phù hợp hơn nếu mô hình

được đầu tư nghiên cứu mở rộng.

Mô hình có mức độ chính xác tương đối 95.5%, cao hơn hệ thống XHTD tại

chi nhánh, chưa xét đến các thông tin phi tài chính, các dự đoán vĩ mô. Nếu được áp

dụng, chi nhánh có thể nghiên cứu, lượng hóa các thông tin này từ đó tăng độ chính

xác của mô hình hơn nữa.

5.1.3 Những hạn chế của mô hình

Do hạn chế về mặt dữ liệu, nên mô hình chỉ tập trung vào các biến tài chính

chưa xem xét đến phân loại theo ngành/nhóm kinh tế và còn thiếu sót nhiều các

61 biến phi tài chính. Bên cạnh đó, mô hình chưa có các chỉ tiêu đánh giá dòng tiền,

đánh giá doanh nghiệp có liên quan, 2 yếu tố được coi là sự khác nhau rất lớn trong

việc XHTD giữa các tổ chức uy tín thế giới và Vietinbank. Do đó, mô hình hiện tại

chỉ đạt mức phù hợp tương đối và có tỷ lệ chính xác chưa cao trong việc dự đoán

Mô hình chưa xét đến tác động của báo cáo tài chính có được kiểm toán hay

khách hàng không trả được nợ rất thấp.

không, bện cạnh đó chưa xét đến các yếu tố vĩ mô tác động vào doanh nghiệp. Mô

hình cần được nghiên cứu mở rộng nghiên cứu trong tương lai để đạt độ chính xác

cao hơn nữa

5.2. Các giải pháp và đề xuất kiến nghị ứng dụng mô hình Logistic

5.2.1. Mục tiêu của ứng dụng mô hình logistic

5.2.1.1. Trở thành công cụ hỗ trợ trong việc kiểm định chất lượng hệ

Mô hình hỗ trợ đảm bảo chất lượng tăng trưởng, giảm thiểu nợ xấu phát sinh.

thống xếp hạng tín dụng nội bộ

Mặc dù chịu ảnh hưởng của nền kinh tế còn khó khăn, thị trường biến động nhưng

những KHDN được XHTD đạt điểm cao kết hợp với kết quả đo lường khả năng trả

nợ tốt theo mô hình có tỷ lệ nợ xấu rất thấp, rủi ro tín dụng đối với nhóm KHDN

này nhỏ.

Với độ tin cậy cao, mô hình đo lường khả năng trả nợ phối hợp với mô hình

XHTD nội bộ là công cụ hỗ trợ cho Vietinbank chi nhánh Tây Sài Gòn trong quá

trình mở rộng và tăng trưởng tín dụng không chỉ về quy mô tín dụng, quy mô đầu tư

mà còn đảm bảo chất lượng tín dụng, chất lượng khoản vay, tạo điều kiện cho quá

trình mở rộng và tăng trưởng tín dụng hiệu quả, an toàn và bền vững.

Mô hình giúp duy trì và phát triển một cơ cấu KHDN bền vững, từ đó phát

triển mạng lưới khách hàng có uy tín và chất lượng, phát triển chiến lược marketing

nhằm hướng tới các khách hàng có ít rủi ro. Từ đó góp phần nâng cao hiệu quả hoạt

động và kích thích các hoạt động dịch vụ khác của Vietinbank phát triển, đặc biệt

đối với nhóm KHDN có khả năng trả nợ tốt.

Cụ thể đối với trường hợp của công ty Thiết Bị Điện Sài Gòn khi ứng dụng mô

hình như sau:

+ Điểm xếp hạng theo hệ thống XHTD nội bộ của Vietinbank: 81.2, xếp hạng

A.

62 + Điểm xếp hạng theo kết quả mô hình logistic: 84.6

Công ty Thiết Bị Điện Sài Gòn hoạt động trong ngành cung cấp máy biến áp

và thiết bị điện hơn 20 năm, báo cáo tài chính của công ty thể hiện doanh thu tăng

trưởng qua các năm, đồng thời công ty luôn có lợi nhuận tốt. Trong thời gian sắp

tới, công ty có định hướng mở rộng sản lượng tại thị trường xuất khẩu và có nhu

cầu tăng thêm vốn lưu động. Công ty đã quan hệ tại Vietinbank chi nhánh Tây Sài

Gòn từ năm 2015 và luôn có uy tín trong việc thanh toán nợ gốc và lãi vay đầy đủ,

đúng hạn. Loại xếp hạng của công ty là A và điểm xếp hạng theo mô hình logistic

đạt 84.6 điểm với độ chính xác là 95.5% cho thấy khả năng trả nợ của công ty tốt.

Với kết quả chấm điểm như trên, Vietinbank chi nhánh Tây Sài Gòn có thể xem xét

cấp tăng hạn mức tín dụng cho công ty để mở rộng quy mô tín dụng mà vẫn đảm

bảo an toàn và hiệu quả.

5.2.1.2. Kết quả mô hình là cơ sở định hướng chính sách tín dụng

Kết quả mô hình là cơ sở để Vietinbank chi nhánh Tây Sài Gòn định hướng và

có kế hoạch tín dụng tốt hơn trong quá trình mở rộng và tăng trưởng tín dụng hiệu

quả đối với nhóm KHDN hoạt động tốt hoặc thu hẹp tín dụng đối với nhóm KHDN

yếu kém. Xây dựng chính sách, biện pháp phù hợp với từng loại KHDN về các điều

kiện tín dụng, biện pháp bảo đảm cho khoản tín dụng…nhằm đảm bảo chất lượng,

an toàn cho hoạt động tín dụng đầu tư của Nhà nước.

Mặt khác, thông tin đo lường khả năng trả nợ phản ánh nhiều vấn đề liên quan

đến tình hình hoạt động KHDN; ngành lĩnh vực sản xuất kinh doanh. Hình thành hệ

thống thông tin quản lý, cung cấp đầy đủ thông tin về cơ cấu và chất lượng danh

mục tín dụng. Mô hình trở thành nguồn thông tin cung cấp cho hoạt động phân tích,

đánh giá, dự báo và điều hành chính sách tín dụng trong tương lai.

5.2.2 Các giải pháp ứng dụng mô hình logistic

5.2.2.1. Giải pháp xây dựng tiêu chuẩn xếp hạng doanh nghiệp theo xác

suất trả được nợ của khách hàng

Hiện tại như đã đề cập tại cơ sở lý thuyết tại chương 2, Vietinbank Tây Sài

Gòn sử dụng hệ thống chấm điểm XHTD nội bộ để xếp hạng khách hàng doanh

nghiệp theo mức điểm phân loại xếp hạng tín dụng tại bảng 2.1 và từ đó thực hiện

đánh giá mức độ rủi ro tín dụng theo các hạng tín dụng này tại bảng 2.3.

Mô hình dự báo khả năng trả nợ của khách hàng doanh nghiệp đã xây dựng ở

63 chương 4 có tính chính xác cao hơn hệ thống XHTD hiện tại được áp dụng tại chi

nhánh. Do đó Vietinbank Tây Sài Gòn có thể áp dụng mô hình này để thực hiện

XHTD và phân loại nợ khách hàng.

Học viên xin đề xuất bảng XHTD doanh nghiệp theo xác suất trả nợ của

khách hàng căn cứ trên mức độ chính xác của mô hình và hệ thống XHTD nội bộ tại

Vietinbank như sau:

Bảng 5.2 Đề xuất phân loại xếp hạng doanh nghiệp theo xác suất trả được

nợ của khách hàng.

Quyết định tín dụng Xác suất khách Kí hiệu STT hàng trả được Khách hàng xếp loại Khách hàng mới nợ. hiện hữu

Duy trì/Tăng AAA 0.95 – 1 1 Cấp tín dụng với mức cấp tín AA 0.85 – 0.95 2 các mức lãi suất dụng với các ưu đãi tương mức lãi suất ưu A 0.75 – 0.85 3 ứng đãi tương ứng

Duy trì/Giảm BBB 0.65 – 0.75 4 Cấp tín dụng có dần mức cấp tín điều kiện bổ dụng với điều BB 0.55 – 0.65 5 sung kiện bổ sung

B 0.45 – 0.55 6

CCC 0.35 – 0.45 7 Từ chối cấp tín Chấm dứt tín

dụng dụng 0.25 – 0.35 CC 8

C 0.15 – 0.25 9

Nguồn: tác giả.

Nhóm phân loại từ AAA đến A, đây là nhóm khách hàng có khách hàng tốt,

tình hình hoạt động kinh doanh hiệu quả và tăng trưởng, tình hình tài chính ổn định,

ít bị tác động bởi các điều kiện ngoại cảnh, khả năng thu hồi nợ gốc và lãi cao. Đối

với nhóm khách hàng mới này, thực hiện xem xét cấp tín dụng, hưởng lãi suất ưu

đãi tương ứng với từng hạng. Đối với nhóm khách hàng hiện hữu, thực hiện duy trì

hoặc tăng mức cấp tín dụng, hưởng lãi suất ưu đãi tương ứng với từng hạng.

64 Nhóm phân loại BBB và BB, đây là nhóm khách hàng có tình hình hoạt động

kinh doanh tương đối tốt, dễ bị tác động bởi các điều kiện ngoại cảnh, có những yếu

điểm về tài chính. Nhóm khách hàng có dấu hiệu suy giảm khả năng trả nợ, do đó

thực hiện cấp tín dụng đối với khách hàng mới và duy trì tín dụng đối với khách

hàng hiện hữu nếu khách hàng đồng ý và đáp ứng đầy đủ các điều kiện khắt khe

hơn về tài sảnđảm bảo, phương án kinh doanh, mua bảo hiểm tài sản, thời hạn vay

và lãi suất áp dụng. Đối với các khách hàng hiện hữu không đáp ứng các điều kiện

bổ sung này thì xem xét giảm dần mức cấp tín dụng.

Nhóm phân loại từ B đến C, đây là nhóm khách hàng có xác xuất trả nợ rất

thấp nên không thực hiện cấp tín dụng hoặc chấm dứt tín dụng đối với các khách

hàng hiện hữu.

5.2.2.2. Giải pháp sử dụng mô hình logistic kiểm tra, so sánh kết quả với

hệ thống xếp hạng hiện tại.

Sau khi xây dựng tiêu chuẩn xếp hạng theo mô hình logistic, Vietinbank Tây

Sài Gòn có thể sử dụng mô hình logistic như một công cụ quản trị tín dụng, kiểm tra

kết quả xếp hạng của cán bộ tín dụng nhằm nâng cao chất lượng của kết quả.

Sơ đồ 5.1: Quy trình đề xuất ứng dụng mô hình logistic.

Cán bộ CĐTD Kết quả xếp hạng logistic

Sử dụng mô hình logistic

So sánh, đối chiếu Tổ thu thập thông tin Kết quả xếp hạng cuối cùng hoặc xếp hạng lại

Cán bộ

CĐTD Sử dụng hệ thống XHTD Kết quả xếp hạng lần từ hệ thống

Nguồn: tác giả.

Theo đó, cán bộ chấm điểm tín dụng được cung cấp thông tin từ tổ thu thập dữ

liệu để xếp hạng doanh nghiệp theo mô hình logistic, từ đó so sánh, đáng giá với kết

65 quả xếp hạng của hệ thống hiện tại. Nếu 2 kết quả không sai biệt nhiều, có thể chấp

nhập kết quả của hệ thống hiện tại (do mô hình logistic vẫn chưa thật sự hoàn hiện),

tuy nhiên đã loại bỏ được đánh giá chủ quan của cán bộ tín dụng). Nếu có sai khác

quá lớn thì cán bộ chấm điểm tín dụng cần thực hiện xếp hạng lại.

Vietinbank Tây Sài Gòn cần thường xuyên tổng hợp kết quả xếp hạng giữa 2

mô hình, tính toán mức độ chính xác và từng bước áp dụng mô hình logistic để đưa

ra quyết định cho vay. Bước đầu áp dụng cho các doanh nghiệp có quy mô nhỏ, dần

dần triển khai thử nghiệm ở các khách hàng doanh nghiệp có quy mô lớn hơn.

Điều kiện cần thiết để có thể ứng dụng mô hình Logistic vào quy trình trên tại

Vietinbank Tây Sài Gòn:

 Nâng cao chất lượng thông tin đầu vào

Vấn đề chất lượng của thông tin đầu vào rất quan trọng đối với hệ thống

XHTD. Để giải quyết vấn đề này, học viên xin đề xuất các giải pháp sau:

Yêu cầu khách hàng cung cấp đầy đủ thông tin và kết hợp với cơ quan thuế.

Vietinbank Tây Sài Gòn cần yêu cầu khách hàng cung cấp đầy đủ các thông tin về

tài chính và phi tài chính. Khách hàng cần phải nộp báo cáo tài chính đi kèm với

các tài liệu như: hóa đơn giá trị gia tăng, phiếu thu, phiếu xuất kho, các hợp đồng

kinh tế… để cán bộ tín dụng có nhiều thông tin đánh giá khả năng hoạt động của

khách hàng. Ngoài ra, Vietinbank Tây Sài Gòn cần kết hợp với cơ quan thuế để đối

chiếu so sánh báo cáo thuế của doanh nghiệp và báo cáo tài chính doanh nghiệp

cung cấp cho ngân hàng để xem xét mức độ chính xác, thiện chí và tính trung thực

của khách hàng.

Quy định nguồn thông tin đáng tin cậy. Vietinbank Tây Sài Gòn cần phổ biến,

quy định nguồn thông tin đáng tin cậy (tổng cục thống kê, World Bank, cơ quan

thuế,…) cho các cán bộ, tránh hiện tượng thu thập các thông tin sai lệch. Các thông

tin đưa vào báo cáo đề xuất cần trích nguồn cụ thể.

Thành lập tổ thu thập thông tin. Vietinbank Tây Sài Gòn có thể thành lập tổ

“Thu thập và lưu trữ thông tin” trực thuộc phòng kế hoạch – tổng hợp với nhiệm vụ

tìm kiếm, lưu trữ, cập nhật thông tin thị trường, thông tin doanh nghiệp, thông tin vĩ

mô phục vụ cho công tác xếp hạng được chính xác hơn. Về cách hoạt động của bộ

phận này, học viên có đề xuất như sau:

66 Sơ đồ 5.2: Đề xuất quy trình hoạt động của tổ thu thập và lưu trữ thông tin

8 1

Thông tin từ các nguồn đáng tin cậy. Tổ thu thập và lưu trữ thông tin Phòng quản trị rủi ro và quản trị tín dụng

7 3 9 4

Xếp hạng Khách hàng 2 6a Cán bộ quan hệ khách hàng 5 Thực hiện so sánh và đối chiếu thông tin

6b

Nguồn: tác giả

(1): Tổ thu thập thông tin luôn thực hiện cập nhật tin tức thị trường, thông tin

về ngành/nhóm ngành kinh tế, thông tin về thị trường mà chi nhánh đang hướng

đến, thông tin về nền kinh tế vĩ mô,… từ các nguồn đáng tin cậy và thực hiện lưu

trữ thông tin.

(2): Cán bộ quan hệ khách hàng nhận thông tin từ khách hàng có nhu cầu vay

vốn.

(3): Cán bộ quan hệ khách hàng thông báo, yêu cầu tổ thu thập cung cấp các

thông tin có liên quan đến ngành nghề kinh doanh của khách hàng, thông tin về thị

trường của khách hàng, thông tin từ nền kinh tế vĩ mô, các dự đoán, triển vọng

ngành… để thực hiện so sánh.

(4): Tổ thu thập rà soát thông tin và có thể thu thập thêm thông tin phù hợp để

cung cấp cho cán bộ quan hệ khách hàng.

(5) Cán bộ quan hệ khách hàng thực hiện so sánh, đối chiếu các thông tin được

cung cấp từ phía khách hàng và thông tin từ tổ thu thập cung cấp.

(6a): Cán bộ quan hệ khách hàng thực hiện XHTD dựa trên các thông tin thu

thập được.

(6b): Cán bộ quan hệ khách hàng phản hồi với khách hàng nếu thông tin thu

thập sai lệch quá lớn với thông tin khách hàng cung cấp, và quy trình sẽ thực hiện

lại các bước trên.

67 (7): Cán bộ tín dụng cung cấp lại thông tin các thông tin về tài chính, thông tin

doanh nghiệp cho tổ thu thập đối chiếu và lưu trữ.

(8): Tổ thu thập cung cấp thông tin cần thiết cho cán bộ phòng quản trị rủi ro

và quản trị tín dụng.

(9): Cán bộ tín dụng, cán bộ quản trị rủi ro thực hiện rà soát độc lập kết quả

xếp hạng của cán bộ tín dụng.

Việc thành lập với quy trình hoạt động như trên tuy gia tăng chi phí quản lí

nhưng sẽ đảm bảo thông tin thu thập được có tính khách quan, đáng tin cậy. Tránh

hiện tượng cán bộ tín dụng thu thập thông tin không tốt hoặc chỉ sử dụng các thông

tin do khách hàng cung cấp. Kết quả xếp hạng được kiểm tra bởi 2 phòng quản trị

bằng các thông tin khách quan, từ đó nâng cao chất lượng XHTD và công tác quản

trị rủi ro tại chi nhánh.

 Nghiên cứu hoàn thiện hệ thống xếp hạng tín dụng nội bộ

Việc hoàn thiện hệ thống XHTD hiện đại và tiệm cận với các tiêu chuẩn quốc

tế là điều rất cần thiết để nâng cao chất lượng XHTD tại Vietinbank Tây Sài Gòn

nói riêng và toàn hệ thống nói chung. Dựa vào các vấn đề đã phân tích, học viên xin

đề xuất các vấn đề mà hệ thống XHTD hiện tại cần hướng đến:

Phù hợp với quy định hiện hành. hệ thống XHTD cần phù hợp với thông tư

02/2013/TT-NHNN và văn bản sửa đổi thông tư 09/2014/TT-NHNN, nhằm giúp

việc phân loại nợ, trích lập và sử dụng dự phòng của Vietinbank phù hợp với quy

định hiện hành. Ngoài ra, hệ thống xếp hạng cần xây dựng lại hệ thống ngành/nhóm

ngành phù hợp với quyết định 10/2007/QĐ – TTg của Thủ Tướng Chính Phủ và

quyết định 337/QĐ-BKH của bộ kế hoạch đầu tư (hiện tại quy định 22 nhóm ngành

thay vì 35 nhóm như trước đây), nhằm giúp Vietinbank đánh giá được mức độ rủi

ro, chính sách tín dụng với từng ngành theo quy định.

Khắc phục lỗi mất dữ liệu. Hệ thống XHTD cần khắc phục lỗi mất dữ liệu

mục “quan hệ với ngân hàng” nhằm giúp cán bộ tín dụng có thể tham khảo lại các

lần đánh giá trước, nắm rõ hơn tình quan hệ của khách hàng với ngân hàng. Bên

cạnh đó cần giới hạn số lần nhập và tính lỗi nhập sai của cán bộ tín dụng đối với

mỗi kỳ định hạn nhằm hạn chế việc cán bộ tín dụng tự ý chính sửa các chỉ tiêu trong

quá trình xếp hạng.

Bổ sung thêm các chỉ tiêu. Hệ thống xếp hạng cần gia tăng thêm số lượng các

68 chỉ tiêu đánh giá, tiệm cận với cách đánh giá của các tổ chức xếp hạng như Fitch và

S&P. Vietinbank cần chú trọng và tăng thêm để đánh giá dòng tiền vì đây là yếu tố

đảm bảo cho doanh nghiệp duy trì hoạt động, tăng trưởng, giúp doanh nghiệp thực

hiện nghĩa vụ nợ được cam kết. Bổ sung các chỉ tiêu tính toán vòng quay khoản

phải trả, tốc độ tăng trưởng về doanh thu thuần, tốc độ tăng trưởng tổng tài sản –

nguồn vốn, tốc độ tăng trưởng lợi nhuận…Bổ sung chỉ tiêu phi tài chính cấu trúc

của doanh nghiệp có liên quan để đánh giá được mức độ rủi ro của nhóm doanh

nghiệp và chỉ tiêu chính sách kế toán để phục vụ cho việc mở rộng kinh doanh sang

thị trường nước ngoài của Vietinbank.

Nghiên cứu phương pháp xếp hạng mới. Vietinbank Tây Sài Gòn cần thường

xuyên rà soát, đánh giá lại hệ thống xếp hạng với kết quả trả nợ thực tế của khách

hàng để xem xét mức độ chính xác của hệ thống. Từ đó nghiên cứu áp dụng,

đề xuất hội sở các phương pháp xếp hạng theo mô hình toán học, hoặc phương

pháp kết hợp để phát huy tối đa tính chính xác của kết quả xếp hạng.

 Nâng cao tính liên tục của xếp hạng tín dụng

Vietinbank Tây Sài Gòn cần yêu cầu khách hàng nộp báo cáo tài chính hàng

quý, hàng năm để phục vụ cho công tác xếp hạng định kỳ. Nếu doanh nghiệp không

hạch toán hàng quý, phải có các tài liệu khác như hợp đồng kinh tế, hóa đơn… để

cán bộ tín dụng có cơ sở đánh giá định kỳ. Nếu khách hàng cố ý không cung cấp

thông tin thì sẽ không được hưởng các ưu đãi về lãi suất, phí dịch vụ, hoặc sẽ bị

đánh giá giảm điểm các chỉ tiêu xếp hạng từ đó xem xét giảm hạn mức cho vay.

5.2.3 Các kiến nghị để mô hình Logistic được triển khai

5.2.3.1. Phổ biến kiến thức về mô hình logistic cho cán bộ tín dụng và cấp

lãnh đạo trong chi nhánh.

Việc sử dụng mô hình logistic đo lường khả năng trả nợ của khách hàng là rất

cần thiết vì nó hạn chế được các đánh giá chủ quan của cán bộ tín dụng. Tuy nhiên

việc vận dụng mô hình đòi hỏi các kiến thức căn bản về mô hình logistic và kinh tế

lượng.

Vietinbank Tây Sài Gòn cần phối hợp với trung tâm đào tạo nội bộ tổ chức các

khóa đào tạo về mô hình logistic và kinh tế lượng, đào tạo kỹ thuật phân tích và xử

lí dữ liệu. Ngoài ra cần phổ biến kiến thức và cách sử dụng các phần mềm hồi qui

mô hình logistic như SPSS, Eview, Stata nhằm giúp cán bộ chi nhánh hiểu rõ mô

69 hình, vận dụng, sử dụng dữ liệu chính xác, thực hiện đầy đủ các kiểm định cần

thiết, cũng như hiểu rõ ý nghĩa của kết quả hồi qui

5.2.3.2. Nghiên cứu hoàn thiện mô hình logistic.

Mô hình logistic đã xây dựng ở chương 4 đã xác định được các chỉ tiêu ảnh

hưởng đến khả năng trả nợ của các khách hàng doanh nghiệp mà chi nhánh đã và

đang thực hiện cấp tín dụng. Tuy nhiên để mô hình ngày càng có độ chính xác cao

hơn chi nhánh cần phải thực hiện nghiên cứu chuyên sâu.

Vietinbank Tây Sài Gòn có thể thành lập tổ nghiên cứu sau khi đã phổ biến

kiến thức về mô hình cho nhân viên trong chi nhánh. Tổ nghiên cứu có nhiệm vụ

cập nhật, tìm hiểu các bài nghiên cứu về mô hình logistic đánh giá khả năng trả nợ

của khách hàng, tìm hiểu phương pháp xây dựng mô hình để XHTD của các tổ chức

xếp hạng uy tín trên thế giới; từ đó kết hợp với về chính sách, sản phẩm tín dụng tại

ngân hàng, các ngành/nhóm ngành của doanh nghiệp để xây dựng mô hình phù hợp

hơn.

Từ hạn chế của mô hình, học viên xin đề xuất bổ sung một số vấn đề cần xem

xét khi xây dựng mô hình như sau:

 Các yếu tố về khoản vay của khách hàng như: lãi suất, thời gian vay, giá trị

khoản vay, tỷ lệ tài sản đảm bảo.

 Các yếu tố về vĩ mô: lạm phát, tỷ giá, mức cung cầu sản phẩm của doanh

nghiệp.

Các yếu tố về phía khách hàng: chỉ tiêu về dòng tiền, cơ cấu doanh nghiệp có

liên quan, ngành/nhóm ngành, tốc độ tăng trưởng doanh thu, lợi nhuận….

5.2.3.3. Nâng cao chất lượng dữ liệu đầu vào cho mô hình.

Khi sử dụng phương pháp mô hình toán học, số lượng và chất lượng của bộ dữ

liệu đầu rất quan trọng. Do đó cần có bộ phận thực hiện lưu trữ dữ liệu trong thời

gian dài và thu thập dữ liệu từ các nguồn tin cậy.

Như đã đề xuất ở sơ đồ 5.2, bộ phận thu thập và lưu trữ sẽ chịu trách nhiệm về

vấn đề này. Tổ sẽ thu thập thông tin từ nền kinh tế từ các nguồn đang tin cậy, thông

tin về doanh nghiệp, báo cáo tài chính doanh nghiệp… Tập hợp và lưu trữ thường

xuyên vào bằng chương trình excel phục vụ cho công tác nghiên cứu. Ngoài ra, tổ

thu thập thông tin cần thực hiện kết hợp với tổ nghiên cứu cần các dữ liệu gì cho mô

hình để quá trình tổng hợp được đầy đủ, chính xác.

70

TỔNG KẾT CHƯƠNG 5

Dựa trên kết quả mô hình đo lường khả năng trả nợ của KHDN tại Vietinbank

Tây Sài Gòn đã xây dựng tại chương 4, bài nghiên cứu chỉ ra ưu điểm và hạn chế

của mô hình, từ đó đề xuất các nhóm giải pháp nhằm ứng dụng mô hình thiết kế

trong hoạt động tín dụng tại Vietinbank Tây Sài Gòn: nhóm giải pháp xây dựng quy

trình ứng dụng mô hình, nhóm giải pháp liên quan đến điều kiện cần thiết để xây

dựng mô hình và nhóm giải pháp hỗ trợ khác.

Đối với hệ thống xếp hạng tín dụng hiện tại, Vietinbank chi nhánh Tây Sài

Gòn cần quan tâm đến việc nâng cao chất lượng nguồn thông tin đầu vào bằng cách

thành lập tổ thu thập thông tin, nghiên cứu và hoàn thiện hệ thống xếp hạng với đầy

đủ chỉ tiêu, phù hợp với quy định hiện hành và nâng cao tính liên tục của hệ thống

xếp hạng.

Đối với giải pháp áp dụng mô hình logistic, trước hết Vietinbank chi nhánh

Tây Sài Gòn cần phổ biến kiến thức về mô hình cho nhân viên trong chi nhánh, thực

hiện thành lập tổ nghiên cứu kết hợp với tổ lưu trữ thông tin để hoàn thiện mô hình,

đồng thời xây dựng hệ thống xếp hạng theo xác suất trả nợ của khách hàng để áp

dụng cho việc XHTD tại chi nhánh.

71 KẾT LUẬN

Xếp hạng tín dụng đã trở thành một công cụ quan trọng trong việc đánh giá và

phòng ngừa rủi ro của các ngân hàng thương mại. Phương pháp xếp hạng tín dụng

tại các ngân hàng thương mại Việt Nam được xây dựng dựa trên phương pháp

chuyên gia của các tổ chức xếp hạng lớn trên thế giới. Tuy nhiên phương pháp này

không hoàn toàn chính xác do các đánh giá chủ quan của người phân tích. Thông

qua việc phân tích thực trạng xếp hạng tín dụng tại Vietinbank Tây Sài Gòn, có thể

thấy vấn đề minh bạch hóa thông tin, tính ổn định của hệ thống xếp hạng, tần suất

xếp hạng cũng ảnh hưởng đến sự chính xác của kết quả xếp hạng.

Bài nghiên cứu đã xây dựng được mô hình logistic dự báo khả năng trả nợ của

khách hàng doanh nghiệp. Tuy còn một số thiếu sót về các biến tài chính, yếu tố vĩ

mô nhưng mô hình đã xác định các nhóm nhân tố tài chính ảnh hưởng đến khả năng

trả nợ khách hàng, hạn chế những đánh giá chủ quan của cán bộ tín dụng và có độ

chính xác cao hơn so với hệ thống xếp hạng hiện tại. Giúp chi nhánh thực hiện kiểm

soát rủi ro tín dụng dễ dàng hơn. Đồng thời, dựa trên các hạn chế của hệ thống

XHTD hiện tại và của mô hình logistic, bài nghiên cứu đã đưa ra được những giải

pháp khắc phục nhằm nâng cao chất lượng xếp hạng tín dụng tại Vietinbank Tây

Sài Gòn nói riêng và toàn hệ thống nói chung.

Qua các vấn đề đã tìm hiểu, có thể thấy việc xây dựng một mô hình logistic dự

báo khả năng trả nợ của khách hàng có thể áp dụng rộng rãi ở các ngân hàng và phù

hợp với nền kinh tế Việt Nam là một vấn đề cần phải nghiên cứu nhằm hạn chế rủi

ro tín dụng trong hoạt động ngân hàng, đảm bảo an toàn tài chính quốc gia.

72

TÀI LIỆU THAM KHẢO

TÀI LIỆU THAM KHẢO TIẾNG VIỆT.

Vietinbank (2010). Quyết định 1020/TGĐ-NHCT52-3 ngày 20/03/2010. Quy trình

chấm điểm xếp hạng tín dụng nội bộ. Hà Nội: Ngân hàng TMCP Công Thương

Việt Nam

Vietinbank Tây Sài Gòn. (2013 - 2017). Báo cáo tình hình hoạt động kinh doanh

năm. Hồ Chí Minh: Ngân hàng TMCP Công Thương Việt Nam - Chi nhánh Tây

Sài Gòn.

Bộ kế hoạch và đầu tư. (2007). Quyết định 337/QĐ-BKH về việc ban hành quy định

nội dung hệ thống ngành kinh tế của Việt Nam. Hà Nội: Bộ kế hoạch và đầu tư.

Công ty cổ phần Sản xuất Nhựa Duy Tân. (2017). Báo cáo tài chính riêng. Hồ Chí

Minh: Công ty cổ phần Sản Xuất Nhựa Duy Tân.

Công ty TNHH Sản Xuất Thương Mại Thiên Long Long Thành. (2017). Báo cáo

tài chính riêng. Hồ Chí Minh: Công ty TNHH Sản Xuất Thương Mại Thiên Long

Long Thành.

Công ty cổ phần Kim Loại Màu và Nhựa Đồng Việt. (2017). Báo cáo tài chính

riêng. Hồ Chí Minh: Công ty cổ phần Kim Loại Màu và Nhựa Đồng Việt.

Công ty cổ phần Thiết Bị Điện Sài Gòn. (2017). Báo cáo tài chính. Hồ Chí Minh:

Công ty cổ phần Thiết Bị Điện Sài Gòn.

Công ty TNHH Sản Xuất Thương Mại Thuận Phát. (2017). Báo cáo tài chính. Hồ

Chí Minh: Công ty TNHH Sản Xuất Thương Mại Thuận Phát.

Đinh Thị Thanh Vân. (2012). So sánh nợ xấu, phân loại nợ và trích lập dự phòng rủi

ro tín dụng của Việt Nam và thông lệ quốc tế. Tạp chí ngân hàng, 12, 5-12.

Đoàn Thị Xuân Duyên. (2013). Ứng dụng mô hình logit đo lường khả năng trả nợ

của khách hàng tại ngân hàng TMCP Á Châu. Luận văn Thạc sĩ. Đại học Kinh tế

Thành phố Hồ Chí Minh.

Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc. (2008). Hồi qui Binary Logistic. Trong

Phân tích dữ liệu nghiên cứu với SPSS (Tập 2, trang 1-41). Nhà xuất bản Hồng

Đức.

Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc. (2008). Phân tích dữ liệu nghiên cứu với

SPSS (Tập 1). Nhà xuất bản Hồng Đức.

Hoàng Tùng. (2011). Phân tích rủi ro tín dụng doanh nghiệp bằng mô hình logistic.

73 Trong Tạp chí khoa học và công nghệ (Tập 2, trang 193-199). Đà Nẵng: Đại học

Đà Nẵng.

Khánh Duy. (2007). Phân tích nhân tố khám phá (Exploratory Factor Analysis)

bằng SPSS. Chương trình giảng dạy kinh tế Fulright.

Ngân hàng Nhà Nước Việt Nam. (2013). Thông tư 02/2013/TT - NHNN Quy định về

phân loại tài sản có, mức trích, phương pháp trích lập dự phòng rủi ro và việc sử

dụng dự phòng để xử lý rủi ro trong hoạt động. Hà Nội: Ngân hàng Nhà Nước

Việt Nam.

Ngân hàng Nhà Nước Việt Nam. (2014). Thông tư 09/2014/TT - NHNN về việc sửa

đổi thông tư 02/2013/TT - NHNN. Hà Nội: Ngân hàng Nhà Nước Việt Nam.

Nguyễn Đức Hưởng. (2012). Xếp hạng tín dụng góp phần đảm bảo an toàn hoạt

động tín dụng tại các ngân hàng thương mại. Trung tâm thông tin tín dụng quốc

gia Việt Nam.

Thủ Tướng Chính Phủ. (2007). Quyết định 10/2007/QĐ - TTg ban hành hệ thống

ngành kinh tế Việt Nam. Hà Nội.

Trầm Thị Xuân Hương và cộng sự. (2012). Thẩm định năng lực tài chính của khách

hàng doanh nghiệp. Trong Giáo trình thẩm định tín dụng (trang 54 - 88). Hồ Chí

Minh: Nhà xuất bản kinh tế TP. Hồ Chí Minh.

TÀI LIỆU THAM KHẢO TIẾNG ANH

Alessi Christopher. (2013). The Credit Rating Controversy. New York: Council on

Foreign Relations.

Basel. (2006). Definition of default . In International convergence of capital

measurement and capital standards (p. 96). Basel Committee on Banking

Supervision.

Concepción Bartual và cộng sự. (2013). Default Prediction of Spanish Companies:

A Logistic Analysis. Intellectual Economics, 7, 333-343.

Fitch. (2010). Corporate Rating Methodology. Fitch Rating.

Fitch. (2014). International issuer and credit rating scales. In Definitions of Ratings

and Other Forms of Opinion (pp. 12 - 20). New York: Fitch Rating.

IMF. (2006). Accounting framework and sectoral. In Financial Soundness

Indicators (p. 46). International Monetary Fund.

74 International Business Machines Corporation. (2011). IBM SPSS Statistics 20 Core

System - User’s Guide. International Business Machines Corporation.

Joseph F.Hair và cộng sự. (2009). Explaonatory Factor Analysis. Trong

Multivariate data analysis (Tập 7, trang 90-121).

Lawrence J. White. (2010). The credit rating agencies. Journal of Economic

Perspectives, 24, 211-226.

Moody's. (2007). Moody’s Corporate Default Risk Service: Frequently Asked

Questions. Moody's Investors Service.

Moody's. (2016). Rating Symbols and Definitions. Moody's Investors Service.

Robert Eales and Edmund Bosworth. (1998). Severity of loss in the event of default

in small business and larger consumer loans. The Journal of Lending & Credit

Risk Management, 59.

Robert Zenzerović. (2011). Credit scoring models in estimating the creditworthiness

of small and medium and big enterprises. Croatian Operational Research

Review, 2, 143 - 157.

Standard & Poors. (2008). Corporate Ratings Criteria. New York: Standard &

Poor’s Financial Services LLC.

Standard & Poors. (2010). Guide to credit rating essential. New York: Standard &

Poor’s Financial Services LLC.

Standard & Poors. (2014). Definition of Default. In Default, Transition, and

Recovery: 2014 Annual global corporate default study and rating transitions (p.

65). New York: Standard & Poor’s Financial Services LLC.

Wanida Sirirattanaphonkun. (2012). Default prediction for small- medium

enterprises in emering markets: Evidence from Thailand. Seoul Journal of

Business, 18, 25 - 54.

Xiaorong Zou. (2014). Credit Risk Evaluation and Analysis on Chinese

Commercial Banks Using Logistic Model. Advances in Environmental Sciences,

Development and Chemistry, 79-86.

75 PHỤ LỤC

KẾT QUẢ MỘT SỐ NGHIÊN CỨU SỬ DỤNG MÔ HÌNH LOGISTIC ĐO

LƯỜNG KHẢ NĂNG TRẢ NỢ KHÁCH HÀNG DOANH NGHIỆP

1. Kết quả nghiên cứu của Hoàng Tùng.

LOG(Odds) = -0.749 + 0.074Hs + 2.458Ts_TSNH - 5.985Ts_No –2.060DBN

+0.992Ts_LNDT + 145.363ROA + 26.151ROE

Trong đó:

Doanh nghiệp có khả năng trả nợ Y =1 Biến phụ thuộc

Doanh nghiệp không trả được nợ Y = 0

Ts_No Nợ phải trả Tổng tài sản

ĐBN

Ts_TSNH

Biến độc lập Hs

Ts_LNDT

ROA

ROE Nợ phải trả VCSH TSNH Tổng tài sản Doanh thu Tổng tài sản Lợi nhuận Doanh thu Lợi nhuận Tổng tài sản Lợi nhuận Vốn chủ sở hữu

Nguồn: Hoàng Tùng (2011).

2. Kết quả nghiên cứu của Xiaorong Zou (2014)

Các nhân tố hồi qui logistic.

phụ Y =1 Doanh nghiệp có xác xuất vỡ nợ cao

Biến thuộc

Doanh nghiệp có xác xuất vỡ nợ thấp Y = 0

Biến độc lập X1 Lợi ích từ tài sản X6

trưởng lợi X7 X2 Lợi ích từ doanh thu

trưởng tổng X8 X3

Vòng quay hàng tồn kho Tăng nhuận Tăng tài sản Tỷ lệ cổ tức X9 X4

X10 Nhân tố quy mô X5 Khả năng thanh toán ngắn hạn Khả năng thanh toán dài hạn Vòng quay tài sản

Nguồn: Xiaorong Zou (2014)

76

Kết quả hổi quy mô hình logistic

B S.E. Wald df Sig. Exp(B)

X1 1.224 1.334 8.983 0.008 0.294 1

X2 0.339 0.245 4.135 0.032 0.713 1

X3 0.061 0.036 6.972 0.019 0.941 1

X4 1.135 0.883 7.067 0.018 0.321 1

X5 0.413 0.327 6.476 0.022 0.662 1

X6 0.742 0.609 8.087 0.015 0.476 1

X7 0.018 0.109 5.763 0.025 0.982 1

X8 1.027 0.903 8.546 0.011 0.358 1

X9 0.624 6.134 0.023 2.307 1

0.509 9.087 0.006 1.707 1

0.863 X10 0.535 C 0.924 1.012 5.070 0.027 2.519 1

Nguồn: Xiaorong Zou (2014)

3. Kết quả nghiên cứu của Concepción Bartual và cộng sự (2013)

Các biến xem xét khi hồi qui logistic

Biến phụ Y = 1 Doanh nghiệp có khả năng trả nợ

thuộc Y = 0 Doanh nghiệp không có khả năng trả nợ

Biến độc X1 Tổng tài sản X9 Lợi nhuận từ hoạt động kinh doanh

lập Tài sản ngắn hạn X10 Lợi nhuận từ hoạt động tài chính X2

Tiền mặt X11 Lợi nhuận trước thuế X3

Vốn chủ sở hữu X4 Vốn chủ sở hữu X12 Tổng tài sản

Tiền X5 Nợ ngắn hạn X13 Nợ ngắn hạn

Chi phí nhân công X6 Tổng doanh thu X14 Doanh thu

77

Chi phí nguyên Lợi nhuận từ hoạt động kinh doanh X15 X7 liệu Doanh thu

Chi phí nhân Lợi nhuận từ hoạt động kinh doanh X16 X8 công Tổng tài sản

Nguồn: Concepción Bartual và cộng sự (2013)

Kết quả hồi qui Logistic bằng phương pháp Backwald Wald

Estimate Std. Error z value Pr(>|z|)

C 3.837e-01 8.698e-02 4.411 1.03e-05

Tài sản ngắn hạn -1.842e-04 5.047e-05 -3.649 0.000263

Vốn chủ sở hữu 1.577e-04 5.179e-05 3.046 0.002320

Nợ ngắn hạn 1.764e-04 4.920e-05 3.585 0.000337

1.648e-03 4.108e-04 4.011 6.06e-05

Lợi nhuận từ hoạt động tài chính Lợi nhuận trước thuế 8.911e-04 1.832e-04 4.864 1.15e-06

5.281e+00 3.222e-01 16.391 < 2e-16

8.275e-01 2.184e-01 3.790 0.000151

5.910e+00 5.226e-01 11.309 < 2e-16 Vốn chủ sở hữu Tổng tài sản Tiền Nợ ngắn hạn Lợi nhuận từ hoạt động kinh doanh Tổng tài sản

4. Quy trình chấm điểm xếp hạng tín dụng nội bộ tại Vietinbank chi nhánh

Tây Sài Gòn

Cách thực hiện từng bước của quy trình :

 Tại Ngân hàng cấp tín dụng : Quy trình chung XHTD khách hàng doanh

nghiệp tại Vietinbank gồm 12 bước:

Bước 1: Thu thập thông tin

Thông tin sử dụng để chấm điểm và xếp hạng là thông tin tài chính cập

nhật đến thời điểm lập báo cáo năm tài chính gần nhất và thông tin phi tài chính

cập nhật đến thời điểm chấm điểm và xếp hạng.

78 Bước 2: Xác định, phân loại ngành nghề/ lĩnh vực sản xuất kinh doanh của

doanh nghiệp

Căn cứ vào ngành nghề/ lĩnh vực sản xuất kinh doanh chính đăng ký trên

giấy chứng nhận đăng ký kinh doanh và/hoặc hoạt động sản xuất kinh doanh

thực tế của doanh nghiệp, xác định, phân loại ngành nghề/lĩnh vực sản xuất kinh

doanh của doanh nghiệp theo hướng dẫn.

Bước 3: Chấm điểm và xác định quy mô của doanh nghiệp

Các tiêu chí sử dụng để chấm điểm và xác định quy mô doanh nghiệp

gồm nguồn vốn kinh doanh, lao động, doanh thu thuần và giá trị nộp NSNN,

-

trong đó:

Nguồn vốn kinh doanh: Là tổng giá trị vốn đầu tư của chủ sở hữu,

-

thặng dư vốn cổ phần và vốn khác của chủ sở hữu.

Lao động: là số lao động thực tế sử dụng (được nêu tại thuyết minh

báo cáo tài chính, hoặc các nguồn khác) tính bình quân trong 3 năm gần nhất.

Trường hợp doanh nghiệp có thời gian thành lập và hoạt động dưới 03 năm thì

-

tính bình quân lao động cho cả thời gian hoạt động.

Giá trị nộp NSNN: Lấy theo số thực nộp vào NSNN phát sinh trong

năm (không kể số thiếu của kỳ trước nộp kỷ này) bao gồm các loại thuế và các

khoản nộp khác theo quy định của Nhà nước trong năm báo cáo (không tính các

khoản thuế xuất nhập khẩu, đóng bảo hiểm xã hội và bảo hiểm y tế, kinh phí

công đoàn, tiền phạt, phụ thu)

Sau đó tiến hành chấm điểm quy mô doanh nghiệp theo hướng dẫn. Căn

cứ kết quả chấm điểm thu được, xếp loại quy mô doanh nghiệp theo bảng điểm

sau:

Bảng 2.5 Xếp loại quy mô doanh nghiệp tại Vietinbank Tây Sài Gòn

Điểm Quy mô Ghi chú

Từ 22-32 điểm Loại 1 Lớn

Từ 12-21 điểm Loại 2 Vừa

Dưới 12 điểm Loại 3 Nhỏ

Nguồn: Quy trình chấm điểm xếp hạng tín dụng nội bộ Vietinbank

Bước 4: Chấm điểm các chỉ số tài chính

79 Tiến hành thẩm định các báo cáo tài chính, lập bảng cân đối kế toán sau

điều chỉnh theo Hướng dẫn phân tích báo cáo tài chính doanh nghiệp trong hệ

thống NHCT VN. Căn cứ vào kết quả xác định ngành nghề/ lĩnh vực sản xuất

kinh doanh và quy mô của doanh nghiệp tại bước 2 và 3; các số liệu trên cân đối

kế toán sau điều chỉnh, chấm điểm các chỉ số tài chính của doanh nghiệp theo

hướng dẫn.

Bước 5: Chấm điểm các tiêu chí phi tài chính

Chấm điểm các tiêu chí phi tài chính của doanh nghiệp theo các phụ lục

- PL05.1: Chấm điểm tín dụng theo tiêu chí lưu chuyển tiền tệ

- PL05.2: Chấm điểm tín dụng theo tiêu chí năng lực và kinh nghiệm quản lý

- PL05.3: Chấm điểm tín dụng theo tiêu chỉ uy tín trong giao dịch với ngân

sau :

- PL05.4: Chấm điểm tín dụng theo tiêu chỉ môi trường kinh doanh

- PL05.5: Chấm điếm tín dụng theo tiêu chí các đặc điểm hoạt động khác

hàng.

Sau khi hoàn tất việc chấm điểm theo các phụ lục trên, tiến hành tổng họp

điểm các tiêu chí phi tài chính dựa trên kết quả chấm điểm ở các bảng PL05.1 ->

PL05.5 và bảng PL05.6 “Bảng trọng số áp dụng cho các tiêu chí phi tài chính”

Bước 6: Tổng hợp điểm và xếp hạng doanh nghiệp

Cộng tổng số điểm tài chính và phi tài chính và nhân với trọng số trong

phụ lục 06 đế xác định điếm tổng hợp.

Bước 7: Đánh giá rủi ro tín dụng theo kết quả xếp hạng doanh nghiệp

Thực hiện xếp hạng các khách hàng là doanh nghiệp thành hạng theo quy

định của NHCT VN có mức độ rủi ro từ thấp lên cao : AAA, AA, A, BBB, BB,

B, CCC, CC, C như mô tả trong bảng sau:

Bảng 2.6 Mức độ rủi ro khách hàng theo hạng tín dụng

Tình hình tài chính lành mạnh

Loại Đặc điểm Mức độ rủi ro

Khả năng sinh lời tốt

Điểm tín dụng tốt

Hoạt động đạt hiệu quả cao, ổn

nhất dành cho các

định

khách hàng có chất

Năng lực cao trong quản trị

lượng tín dụng tốt

Thấp nhất AAA: Loại tối ưu

nhất

Khả năng cạnh tranh rất vững

vàng trước những tác động của

môi trường kinh doanh hoặc

độc quyền Nhà nước

Tình hình tài chính lành mạnh

80 Triển vọng phát triển lâu dài

Khả năng sinh lời tốt

hạn cao hơn khách

Hoạt động hiệu quả và ổn định

hàng loại AAA

Quản trị tốt

Triển vọng phát triển lâu dài

Đạo đức tín dụng tốt

Tình hình tài chính ổn định

Thấp nhưng vê dài AA: Loại ưu

nhưng có những hạn chế nhất

định

Hoạt động hiệu quả nhưng

không ổn định như khách hàng

loại AA

Quản trị tốt

Triển vọng phát triển tốt

Đạo đức tín dụng tốt

Tình hình tài chính ôn định

A: Loại tôt Thấp

trong ngăn hạn do có một số

hạn chế về tài chính và năng

lực quản lý và có thể bị tác

động mạnh bởi các điều kiện

kinh tế, tài chính trong môi

trường kinh doanh

Hoạt động hiệu quả và có triển

vọng trong ngắn hạn

Tiềm lực tài chính trung bình,

Khả năng trả nợ gốc

BBB: Loại khá Trung bình

và lãi trong tương lai

có những nguy cơ tiềm ẩn

BB: Loại trung

Hoạt động kinh doanh tốt trong

ít được đảm bảo hon

hiện tại nhưng dễ bị tổn thất

khách hàng loại BBB

bình khá

bởi những biển động lớn trong

kinh doanh do các sức ép cạnh

tranh và sức ép từ nền kinh tế

nói chung

81

dòng tiền biến động theo chiều

chủ tài chính thấp.

hướng xấu

Ngân hàng chưa có

Hiệu quả hoạt động kinh doanh

nguy cơ mất vốn

không cao, chịu nhiều sức ép

ngay nhưng về lâu

cạnh tranh mạnh mẽ hơn, dễ bị

dài sẽ khó khăn nếu

tác động lớn từ những biến

tình hình hoạt động

động kinh tế nhỏ

kinh doanh của khách

hàng không được cải

thiện

Năng lực tài chính yêu, bị thua

Cao, do khả năng tự B: Loại trung bình Khả năng tự chủ tài chính thâp,

lỗ trong một hay một số năm

CCC: Loại dưới Cao, là mức cao

tài chính gần đây và hiện tại

nhận; xác suất vi

đang vật lộn để duy trì khả

phạm hợp đồng tín

năng sinh lời

dụng cao, nếu không

Hiệu quả hoạt động thấp, kết

có những biện pháp

quả kinh doanh nhiều biến

kịp thời, ngân hàng

động

có nguy cơ mất vốn

Năng lực quản lý kém

trong ngắn hạn

Năng lực tài chính yêu kém, đã

trung bình nhất có thể chấp

có nợ quá hạn (dưới 90 ngày).

trả nợ ngân hàng

Hiệu quả hoạt động thấp

kém, nếu không có

Năng lực quản lý kém

những biện pháp kịp

thời, ngân hàng có

nguy cơ mất vốn

trong ngắn hạn

Năng lực tài chính yếu kém, đã

Rất cao, khả năng CC: Loại yếu

có nợ quá hạn.

Rất cao, ngân hàng C: Loại kém

sẽ phải mất nhiều

Hiệu quả hoạt động rất thấp, bị

thời gian và công sức

để thu hồi vốn cho

thua lỗ, không có triển vọng

vay

phục hồi.

Năng lực quản lý kém

82

Nguồn: Quy trình chấm điểm xếp hạng tín dụng nội bộ Vietinbank

Bước 8: Trình phê duyệt kết quả chấm điểm tín dụng và xếp hạng

khách hàng doanh nghiệp

Sau khi hoàn tất việc chấm điểm tín dụng và xếp hạng doanh nghiệp, lập

tờ trình báo cáo kết quả, ký và trình lãnh đạo phòng

Bước 9: Rà soát kết quả chấm điểm tín dụng và xếp hạng khách hàng

(đối với những khách hàng phải thẩm định rủi ro tín dụng độc lập)

Căn cứ hồ sơ khách hàng do phòng chấm điểm tín dụng chuyển đến, thông

- Thẩm định tính trung thực, hợp pháp, hợp lệ các thông tin làm căn cứ chấm

tin từ các nguồn khác (nếu có), rà soát theo các nội dung:

- Rà soát việc xác định các chỉ tiêu, mức điểm cho từng chỉ tiêu đảm bảo tuân

điểm.

- Rà soát việc xếp hạng khách hàng đảm bảo theo đúng quy định tại PL07.1

- Lập báo cáo rà soát (theo phụ lục 10), trình lãnh đạo phòng quản lý rủi ro.

thủ các quy định của quy trình này.

Trường hợp không nhất trí với kết quả của phòng chấm điểm tín dụng thì trong

báo cáo phải nêu rõ những điểm chưa chính xác để phòng chấm điểm tín dụng

chỉnh sửa.

Bước 10: Hoàn thiện hồ sơ kết quả chấm điểm tín dụng và xếp hạng khách

hàng (đối với những khách hàng phải thẩm định rủi ro tín dụng độc lập)

Tiếp nhận kết quả rà soát của phòng Quản lý rủi ro, hòan thiện hồ sơ chấm

điểm, xếp hạng khách hàng.

Bước 11: Phê duyệt kết quả chấm điểm tín dụng và xếp hạng khách hàng

Trên cơ sở tờ trình báo cáo kết quả của phòng chấm điểm tín dụng và báo

cáo rà soát của phòng Quản lý rủi ro (nếu có), kiểm tra, phê duyệt kết quả chấm

điểm tín dụng và xếp hạng khách hàng doanh nghiệp.

Bước 12: Cập nhật dữ liệu, lưu trữ hồ sơ

83 Sau khi tờ trình được phê duyệt, tiến hành cập nhật kết quả chấm điểm tín

dụng và xếp hạng khách hàng doanh nghiệp chính thức vào hệ thống thông tin tín

dụng của ngân hàng.

Lưu trữ toàn bộ các hồ sơ, giấy tờ liên quan đến việc chấm điểm vào hồ

sơ tín dụng chung.