Luận văn Thạc sĩ Kinh tế: Lựa chọn mô hình dự báo xác suất vỡ nợ của doanh nghiệp vừa và nhỏ tại các ngân hàng thương mại Việt Nam dựa trên các chỉ số tài chính

Chia sẻ: _ _ | Ngày: | Loại File: PDF | Số trang:66

Thêm vào BST

Báo xấu

30
lượt xem 7
download

Download Vui lòng tải xuống để xem tài liệu đầy đủ

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

Chủ đề:

Bình luận(0) Đăng nhập để gửi bình luận!

Lưu

Nội dung Text: Luận văn Thạc sĩ Kinh tế: Lựa chọn mô hình dự báo xác suất vỡ nợ của doanh nghiệp vừa và nhỏ tại các ngân hàng thương mại Việt Nam dựa trên các chỉ số tài chính

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO NGÂN HÀNG NHÀ NƯỚC VIỆT NAM TRƯỜNG ĐẠI HỌC NGÂN HÀNG TP.HỒ CHÍ MINH NGUYỄN LỆ ĐOAN TRANG LỰA CHỌN MÔ HÌNH DỰ BÁO XÁC SUẤT VỠ NỢ CỦA DOANH NGHIỆP VỪA VÀ NHỎ TẠI CÁC NGÂN HÀNG THƯƠNG MẠI VIỆT NAM DỰA TRÊN CÁC CHỈ SỐ TÀI CHÍNH LUẬN VĂN THẠC SĨ KINH TẾ TP. HỒ CHÍ MINH - NĂM 2019
BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO NGÂN HÀNG NHÀ NƯỚC VIỆT NAM TRƯỜNG ĐẠI HỌC NGÂN HÀNG TP.HỒ CHÍ MINH NGUYỄN LỆ ĐOAN TRANG LỰA CHỌN MÔ HÌNH DỰ BÁO XÁC SUẤT VỠ NỢ CỦA DOANH NGHIỆP VỪA VÀ NHỎ TẠI CÁC NGÂN HÀNG THƯƠNG MẠI VIỆT NAM DỰA TRÊN CÁC CHỈ SỐ TÀI CHÍNH LUẬN VĂN THẠC SĨ KINH TẾ Chuyên ngành: Tài chính - Ngân hàng Mã số: 8 34 02 01 Người hướng dẫn khoa học: TS. NGÔ VI TRỌNG TP. HỒ CHÍ MINH - NĂM 2019
LỜI CAM ĐOAN Luận văn này chưa từng được trình nộp để lấy học vị thạc sĩ tại bất cứ một trường đại học nào. Luận văn này là công trình nghiên cứu riêng của tác giả, kết quả nghiên cứu là trung thực, trong đó không có các nội dung đã được công bố trước đây hoặc các nội dung do người khác thực hiện ngoại trừ các trích dẫn được dẫn nguồn đầy đủ trong luận văn. TP Hồ Chí Minh ngày …. Tháng …. năm 2019 Tác giả luận văn Nguyễn Lệ Đoan Trang i
LỜI CẢM ƠN Để hoàn thành luận văn thạc sĩ kinh tế này, tôi xin gửi lời cảm ơn sâu sắc đến giảng viên hướng dẫn khoa học: Tiến sĩ Ngô Vi Trọng, đã tận tình hướng dẫn tôi trong suốt quá trình hoàn thiện luận văn. Đồng thời tôi cũng xin gửi lời cảm ơn trân trọng đến các thầy cô giáo Trường Đại học Ngân hàng TP Hồ Chí Minh đã tận tình truyền đạt kiến thức trong 2 năm học tập, vốn kiến thức được trang bị trong quá trình học là kiến thức nền tảng cho quá trình nghiên cứu đề tài. Cuối cùng kính chúc các thầy cô sức khỏe và thành công trong sự nghiệp cao quý. Xin chân thành cảm ơn! ii
TÓM TẮT Hệ thống xếp hạng tín dụng nội bộ luôn đóng vai trò quan trọng tại các NHTM trong việc đánh giá mức độ rủi ro tín dụng của khách hàng đồng thời hỗ trợ ngân hàng trong việc ra quyết định tín dụng cũng như trong các hoạt động quản trị rủi ro tại ngân hàng. Đồng thời, Chính Phủ đã và đang xây dựng hành lang pháp lý đối với lĩnh vực XHTN nhằm nâng cao tính công khai minh bạch thông tin hỗ trợ cho các ngân hàng kiểm soát được rủi ro tín dụng ngay từ đầu cũng như hỗ trợ thị trường chứng khoán, thị trường trái phiếu thúc đẩy huy động vốn thông qua thị trường chứng khoán, bảo vệ quyền và lợi ích của nhà đầu tư. Việc nghiên cứu và lựa chọn các mô hình xếp hạng phù hợp sẽ đóng góp rất nhiều đến sự phát triển của hoạt động xếp hạng tín nhiệm ở Việt Nam. Tuy nhiên, các mô hình dự báo xác suất vỡ nợ hiện nay đều có những hạn chế nhất định và đang có nhiều tranh luận, không thống nhất về mức độ tin cậy của các mô hình này dẫn đến sự khó khăn trong việc lựa chọn mô hình phù hợp để dự báo xác suất vỡ nợ của doanh nghiệp. Bên cạnh đó, việc xác định các chỉ số tài chính nào thực sự tác động đến kết quả xếp hạng luôn là mục tiêu, vấn đề cần nghiên cứu trong các công trình nghiên cứu về dự báo xác suất vỡ nợ. Cho đến nay, hiện vẫn chưa có nhiều nghiên cứu được công bố tại Việt Nam về việc lựa chọn mô hình dự báo xác suất vỡ nợ của các doanh nghiệp dựa trên các chỉ số tài chính. Trên cơ sở của tầm quan trọng và mức độ cần thiết, mục tiêu của nghiên cứu này nhằm: (i) xác định các tiêu chí của một mô hình dự báo phù hợp; (ii) cách lựa chọn mô hình có khả năng dự báo xác suất vỡ nợ của doanh nghiệp vừa và nhỏ tại các NHTM Việt Nam dựa trên các chỉ số tài chính. Kết quả đạt được từ nghiên cứu này hướng đến việc cung cấp thêm những bằng chứng khoa học định lượng nhằm trả lời câu hỏi mô hình dự báo nào mang lại kết quả tốt nhất trong việc dự báo xác suất vỡ nợ của các doanh nghiệp vừa và nhỏ tại các NHTM Việt Nam. iii
Đóng góp quan trọng nhất của nghiên cứu này là đề ra ý tưởng cơ bản trong việc sử dụng các chỉ tiêu tài chính để dự báo xác suất vỡ nợ của các doanh nghiệp vừa và nhỏ, qua đó góp phần nâng cao hiệu quả trong công tác kiểm soát rủi ro tín dụng của các NHTM ở Việt Nam trong thời gian tới. iv
MỤC LỤC DANH MỤC CÁC BẢNG..................................................................................... viii DANH MỤC HÌNH ..................................................................................................ix DANH MỤC TỪ VIẾT TẮT .................................................................................... x CHƯƠNG 1: GIỚI THIỆU TỔNG QUAN ............................................................. 1 1.1 Tính cấp thiết của đề tài .............................................................................. 1 1.2 Vấn đề nghiên cứu ....................................................................................... 3 1.3 Mục tiêu nghiên cứu .................................................................................... 3 1.4 Câu hỏi nghiên cứu ...................................................................................... 4 1.5 Đối tượng và phạm vi nghiên cứu .............................................................. 4 1.6 Phương pháp nghiên cứu ............................................................................ 4 1.7 Đóng góp của đề tài ...................................................................................... 5 1.8 Cấu trúc của luận văn.................................................................................. 5 CHƯƠNG 2: CƠ SỞ LÝ THUYẾT VÀ CÁC NGHIÊN CỨU TRƯỚC ĐÂY ... 8 2.1 Xếp hạng tín nhiệm .......................................................................................... 8 2.2 Xác suất vỡ nợ (PD) ......................................................................................... 9 2.3 Khảo lược các mô hình dự báo xác suất vỡ nợ của doanh nghiệp ............ 10 2.4 Tổng quan các nghiên cứu trước .................................................................. 16 2.4.1 Các nghiên cứu trên thế giới ...................................................................... 16 2.3.2 Các nghiên cứu tại Việt Nam..................................................................... 18 v
CHƯƠNG 3: MÔ HÌNH VÀ PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU ........................ 21 3.1 Phương pháp xây dựng các mô hình ............................................................ 21 3.2 Thu thập và xử lý dữ liệu............................................................................... 22 3.3 Lựa chọn các biến đầu vào trong mô hình dự báo xác suất vỡ nợ ............ 24 3.4 Các mô hình dự báo xác suất vỡ nợ được nghiên cứu ................................ 27 3.4.1 Mô hình tham số ........................................................................................ 27 3.4.2 Mô hình phi tham số .................................................................................. 29 3.5 Phương pháp lựa chọn mô hình dự báo xác suất vỡ nợ ............................. 31 3.5.1 Ma trận Confussion.................................................................................... 31 3.5.2 Điểm số F1 (F1-score) ............................................................................... 34 CHƯƠNG 4: KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU .............................................................. 35 4.1 Kết quả thống kê mô tả .................................................................................. 35 4.2. Kết quả hồi quy ............................................................................................. 37 4.2.1 Kết quả hồi quy của các mô hình tham số ................................................. 37 4.2.2 Kết quả hồi quy của mô hình phi tham số ................................................. 42 CHƯƠNG 5: KẾT LUẬN ....................................................................................... 45 5.1 Ứng dụng mô hình để dự báo khả năng trả nợ của các khách hàng doanh nghiệp vừa và nhỏ tại các ngân hàng thương mại ở Việt Nam ........................ 46 5.1.1 Công cụ hỗ trợ trong việc xác định nhóm đối tượng khách hàng tiềm năng ............................................................................................................................ 46 5.1.2 Kết quả mô hình là cơ sở định hướng chính sách tín dụng ....................... 46 5.1.3 Vận dụng kết quả mô hình nhằm nâng cao hiệu quả quản lý rủi ro tín dụng ở các ngân hàng thương mại ............................................................................... 48 vi
5.2 Hạn chế của đề tài và hướng nghiên cứu tiếp theo ..................................... 48 5.2.1 Hạn chế của đề tài ...................................................................................... 48 5.2.2 Hướng nghiên cứu trong tương lai ............................................................ 49 TÀI LIỆU THAM KHẢO....................................................................................... 50 PHỤ LỤC vii
DANH MỤC CÁC BẢNG Số thứ tự Tên bảng Trang Bảng 2.1 Khảo lược các mô hình xếp hạng tín nhiệm dự báo xác suất vỡ nợ 11 Bảng 3.1 Tổng hợp số lượng doanh nghiệp – ngành nghề kinh doanh 24 Bảng 3.2 Phân tách các công ty phá sản và không phá sản 25 Bảng 3.3 Các biến độc lập trong mô hình dự báo xác suất vỡ nợ 29 Bảng 3.4 Cấu trúc dữ liệu các biến trong mô hình Logit 30 Bảng 3.5 Ma trận Confussion 34 Bảng 4.1 Thống kê mô tả các biến độc lập 38 Bảng 4.2 Ma trận tương quan 39 Bảng 4.3 Kết quả hồi quy của các mô hình tham số 40 Bảng 4.4 Ma trận Confussion của mô hình logit 43 Bảng 4.5 Ma trận Confusion của mô hình probit 43 Bảng 4.6 Ma trận Confusion của mô hình Complementary log-log 44 Bảng 4.7 Ma trận Confusion của mô hình cây quyết định(Decision Tree) 46 Bảng 4.8 Ma trận Confusion của mô hình Random forest 47 viii
DANH MỤC HÌNH Số thứ tự Nội dung Trang Hình 3.1 Mô phỏng mô hình cây quyết định 32 Hình 3.2 Mô phỏng mô hình random forest 33 Hình 4.1 Kết quả hồi quy của mô hình cây quyết định (Decision Tree) 45 Hình 4.2 Kết quả của mô hình Random Forest 46 ix
DANH MỤC TỪ VIẾT TẮT BCTC Báo cáo tài chính BLĐ Ban lãnh đạo HCM Hồ Chí Minh KHDN Khách hàng doanh nghiệp NHNN Ngân hàng nhà nước NHTM Ngân hàng thương mại TCTD Tổ chức tín dụng TP Thành phố XHTN Xếp hạng tín nhiêm VCSH Vốn chủ sở hữu VN Việt Nam VVN Vừa và nhỏ x
CHƯƠNG 1: GIỚI THIỆU TỔNG QUAN 1.1 Tính cấp thiết của đề tài Hệ thống xếp hạng tín dụng nội bộ luôn đóng vai trò quan trọng tại các NHTM trong việc đánh giá mức độ rủi ro tín dụng của khách hàng đồng thời hỗ trợ ngân hàng trong việc ra quyết định tín dụng cũng như trong các hoạt động quản trị rủi ro tại ngân hàng. Tại Việt Nam, các NHTM đang ngày càng nhận thấy tầm quan trọng của hệ thống này trong hoạt động tín dụng và quản trị rủi ro của ngân hàng, đặc biệt trong giai đoạn các NHTM Việt Nam đang cố gắng để đáp ứng các tiêu chuẩn của Basel II. Trong bối cảnh đó, tính cấp thiết của đề tài nghiên cứu này được thể hiện ở các khía cạnh cụ thể như sau: Thứ nhất, các mô hình XHTN hiện nay đều có những hạn chế nhất định và đang có nhiều tranh luận, không thống nhất về mức độ tin cậy của các mô hình XHTN dẫn đến sự khó khăn trong việc lựa chọn mô hình XHTN phù hợp để dự báo xác suất vỡ nợ của doanh nghiệp (Huseyin &Bora, 2009). Theo nghiên cứu của Aysegul Iscanoglu, 2005 cũng như Hayden& Daniel, 2010 đã nêu ra nhiều mô hình nghiên cứu trong lĩnh vực XHTN như mô hình phân tích phân biệt (discriminant analysis), mô hình Logit (logistic regression), mô hình hình cây (decision tree), mô hình mạng thần kinh nhân tạo (artificial neural networks – ANN), mô hình Probit regression... với các ưu và nhược điểm của từng mô hình. Thực tế, đã có nhiều phân tích chuyên sâu về các mô hình nêu trên. Platt (1991) đã sử dụng mô hình Logit trong kiểm định, lựa chọn các biến tài chính và cho rằng việc sử dụng các biến tài chính trung bình của ngành tốt hơn sử dụng những biến tài chính của một doanh nghiệp đơn lẻ trong dự báo phá sản của doanh nghiệp. Lawrence (1992) sử dụng mô hình Logit dự báo xác suất vỡ nợ của những khoản vay có thế chấp. Altman (1968) đã sử dụng mô hình phân tích phân biệt tìm một hàm tuyến tính của các biến tài chính và thị trường để có thể phân biệt một cách tốt nhất giữa 2 loại doanh nghiệp vỡ nợ và không vỡ nợ… Thứ hai, việc xác định các chỉ số tài chính nào thực sự tác động đến kết quả xếp hạng luôn là mục tiêu, vấn đề cần nghiên cứu trong các công trình nghiên cứu về dự báo xác 1
suất vỡ nợ. Trong giai đoạn 1926 – 1936, các nhà nghiên cứu chỉ sử dụng chỉ số tài chính cơ bản để xếp hạng kèm một số chỉ số khác như Ramser &Foster (1931) với chỉ số vốn chủ sở hữu/tổng doanh thu thuần hay Fitzpatrick (1932) sử dụng chỉ số vốn chủ sở hữu/tài sản cố định. Giai đoạn tiếp theo, Altman (1968) sử dụng 5 chỉ số tài chính trong mô hình phân tích phân biệt để dự báo khả năng vỡ nợ của các doanh nghiệp gồm vốn chủ sở hữu/giá trị sổ sách của các khoản nợ, doanh thu thuần/tổng tài sản, thu nhập hoạt động kinh doanh/tổng tài sản, lợi nhuận sau thuế/tổng tài sản và vốn lưu động/tổng tài sản. Cũng sử dụng mô hình phân tích phân biệt nhưng Deakin (1972) lại chọn 14 biến tài chính sau: tiền mặt/nợ ngắn hạn, dòng tiền thực/tổng nợ, tiền mặt/doanh thu thuần, tiền mặt/tài sản cố định, hệ số khả năng thanh toán hiện hành, tài sản ngắn hạn/doanh thu thuần, tài sản ngắn hạn/tổng tài sản, thu nhập/tổng tài sản, tài sản có tính thanh khoản cao/nợ ngắn hạn, tài sản có tính thanh khoản cao/doanh thu thuần, tài sản có tính thanh khoản cao/tổng tài sản, tổng nợ phải trả/tổng tài sản, vốn lưu động/doanh thu thuần, vốn lưu động/tổng tài sản. Theo thời gian, các nhà khoa học đã tìm thêm nhiều chỉ số tài chính có khả năng tác động đến kết quả XHTN như Blum (1974) sử dụng các biến tài chính gồm tỷ suất lợi nhuận của thị trường, hệ số khả năng thanh toán nhanh, tài sản có tính thanh khoản cao/hàng tồn kho,dòng tiền/tổng nợ phải trả, giá trị sổ sách của tài sản/tổng nợ phải trả, xu hướng giảm của lợi nhuận, xu hướng giảm của tài sản có tính thanh khoản cao/hàng tồn kho hay Back, Laitinen, Sere & Wesel (1996) sử dụng 31 chỉ số khác nhau. Thứ ba, hiện tại phương pháp xếp hạng tại các ngân hàng ở Việt Nam còn mang tính chủ quan, định tính, dựa trên đánh giá – kinh nghiệm của các cán bộ tín dụng trực tiếp quản lý khách hàng (phương pháp chuyên gia), do đó chỉ hỗ trợ cho việc ra quyết định cấp tín dụng, không phải là cơ sở để ra quyết định, vì chưa có cơ sở khoa học có độ tin cậy cao để dự báo khả năng phá sản của các doanh nghiệp. Cho đến nay, hiện vẫn chưa có nhiều nghiên cứu được công bố tại Việt Nam về việc lựa chọn mô hình dự báo xác suất vỡ nợ của các doanh nghiệp dựa trên các chỉ số tài chính. Thứ tư, Chính Phủ đã và đang xây dựng hành lang pháp lý đối với lĩnh vực XHTN nhằm nâng cao tính công khai minh bạch thông tin hỗ trợ cho các ngân hàng kiểm soát được rủi 2
ro tín dụng ngay từ đầu cũng như hỗ trợ thị trường chứng khoán, thị trường trái phiếu thúc đẩy huy động vốn thông qua thị trường chứng khoán, bảo vệ quyền và lợi ích của nhà đầu tư. Việc nghiên cứu và lựa chọn các mô hình xếp hạng phù hợp sẽ đóng góp rất nhiều đến sự phát triển của hoạt động xếp hạng tín nhiệm ở Việt Nam. Cụ thể,Chính Phủ đã ban hành Nghị định số 88/2014/NĐ-CP ngày 26/09/2014 quy định về dịch vụ XHTN, điều kiện hoạt động của doanh nghiệp XHTN được thành lập và hoạt động tại Việt Nam; đồng thời theo Quyết định phê duyệt quy hoạch phát triển dịch vụ xếp hạng tín nhiệm đến 2020 và tầm nhìn đến 2030 của Thủ tướng Chính phủ số 507/QĐ-TTg ngày 17/04/2015, việc phát hành trái phiếu doanh nghiệp sẽ phải được xếp hạng tín nhiệm kể từ năm 2020. Rõ ràng, việc lựa chọn được mô hình dự đoán xác suất vỡ nợ doanh nghiệp dựa trên các chỉ số tài chính phù hợp được đề cập là một trong những biện pháp quản lý kiểm soát rủi ro tín dụng của các NHTM Việt Nam nhằm phân loại sàng lọc khách hàng ngay từ đầu và kiểm soát rủi ro vỡ nợ của ngân hàng theo khuyến cáo của Ủy ban Basel (Basel II, 2004). Chính vì vậy, bài luận văn tập trung nghiên cứu vấn đề “Lựa chọn mô hình dự báo xác suất vỡ nợ của doanh nghiệp vừa và nhỏ tại các ngân hàng thương mại Việt Nam dựa trên các chỉ số tài chính” nhằm cung cấp cho các NHTM một cách có hệ thống cơ sở lý luận và minh chứng thực nghiệm liên quan đến việc lựa chọn mô hình dự báo khả năng phá sản doanh nghiệp phù hợp để góp phần nâng cao hiệu quả trong công tác kiểm soát rủi ro tín dụng của ngân hàng trong thời gian tới. 1.2 Vấn đề nghiên cứu Lựa chọn mô hình phù hợp dự báo xác suất vỡ nợ của các doanh nghiệp vừa và nhỏ tại các NHTM Việt Nam dựa trên các chỉ số tài chính trong giai đoạn từ năm 2016 – 2018. 1.3 Mục tiêu nghiên cứu Trên cơ sở xác định các tiêu chí của một mô hình dự báo phù hợp và cách lựa chọn mô hình, từ đó bài nghiên cứu sẽ tiến hành lựa chọn mô hình có khả năng dự báo xác suất vỡ nợ của doanh nghiệp vừa và nhỏ tại các NHTM Việt Nam dựa trên các chỉ số tài chính trong giai đoạn từ năm 2016 – 2018. Thông qua đó giúp các ngân hàng thương mại sàng lọc khách hàng và kiểm soát rủi ro tín dụng tốt hơn. 3
1.4 Câu hỏi nghiên cứu Nhằm đạt được mục tiêu nêu trên, bài nghiên cứu đã đặt ra các câu hỏi nghiên cứu sau: (i) Các chỉ số tài chính nào ảnh hưởng lớn đến việc lựa chọn mô hình dự báo xác suất vỡ nợ của các doanh nghiệp vừa và nhỏ? (ii) Mô hình nào mang lại kết quả tốt nhất trong việc dự báo xác suất vỡ nợ của các doanh nghiệp vừa và nhỏ? 1.5 Đối tượng và phạm vi nghiên cứu Đối tượng nghiên cứu của luận văn là xác suất vỡ nợ của khách hàng doanh nghiệp vừa và nhỏ tại các NHTM Việt Nam.Doanh nghiệp vừa và nhỏ là doanh nghiệp đáp ứng một trong hai tiêu chí sau: (i) tổng nguồn vốn không quá 100 tỷ đồng; (ii) tổng doanh thu của năm trước liền kề không quá 500 tỷ đồng. Phạm vi nghiên cứu: bài nghiên cứu thu thập các chỉ số tài chính từ các báo cáo tài chính của các doanh nghiệp vừa và nhỏ tại các NHTM Việt Nam trong giai đoạn từ 2016 – 2018. 1.6 Phương pháp nghiên cứu Luận văn sử dụng phương pháp kết hợp phương pháp nghiên cứu định tính và nghiên cứu định lượng. Trong đó: Phương pháp nghiên cứu định tính: Thảo luận về quan điểm, nhận thức đánh giá của các NHTM về vấn đề XHTN khách hàng doanh nghiệp vừa và nhỏ tại các NHTM ở Việt Nam. Tìm hiểu và nghiên cứu các yếu tố ảnh hưởng đến kết quả XHTN khách hàng doanh nghiệp vừa và nhỏ ở các NHTM tại Việt Nam. Từ đó xây dựng các thang đo lường để thực hiện nghiên cứu định lượng. Phương pháp nghiên cứu định lượng: xác định lại các yếu tố tài chính ảnh hưởng và đo lường mức độ tác động của từng yếu tố đến kết quả XHTN khách hàng doanh nghiệp vừa và nhỏ tại các NHTM ở Việt Nam. Sử dụng phương pháp hồi quy để xây dựng mô hình XHTN bao gồm các phương pháp logit, probit. Bên cạnh đó, luận văn cũng sử dụng mô 4
hình xếp hạng theo phương pháp cây quyết định (Decision tree) và phương pháp Random Forest để đánh giá hạng tín nhiệm của các doanh nghiệp vừa và nhỏ. Ngoài ra, luận văn sử dụng kết hợp các phương pháp bao gồm: Phương pháp thống kê mô tả nhằm tổ chức dữ liệu theo các đặc tính cần mô tả; Phương pháp so sánh đối chiếu giữa mô hình và thực tiễn để để đưa ra kết luận; Phương pháp phân tích tổng hợp để tổng hợp và phân tích dữ liệu liên quan trong quá trình nghiên cứu. 1.7 Đóng góp của đề tài Kết quả nghiên cứu của luận văn có ý nghĩa khoa học và thực tiễn được thể hiện trên các khía cạnh chủ yếu sau: Phân tích một cách có hệ thống và đầy đủ những lý luận cơ bản, hệ thống các lý thuyết nền liên quan đến các mô hình dự báo xác suất vỡ nợ và tiêu chí lựa chọn mô hình phù hợp. Trên cơ sở đó, bài nghiên cứu cung cấp một cách khá đầy đủ và toàn diện những công trình nghiên cứu đã được công bố để thấy rõ những khoảng trống trong các nghiên cứu trước đây liên quan đến việc lựa chọn mô hình phù hợp nhất để dự báo khả năng phá sản của các doanh nghiệp vừa và nhỏ tại các NHTM Việt Nam dựa trên các chỉ số tài chính. Đây chính là cơ sở quan trọng giúp các nhà nghiên cứu có thể tiếp tục triển khai các nghiên cứu có liên quan khác. Trên cơ sở các vấn đề và kết quả nghiên cứu được tìm thấy, bài nghiên cứu đề xuất lựa chọn mô hình XHTN phù hợp, có khả năng dự báo xác suất vỡ nợ cho các doanh nghiệp vừa và nhỏ tại các NHTM Việt Nam dựa trên các chỉ số tài chính góp phần nâng cao hiệu quả trong công tác kiểm soát rủi ro tín dụng của các NHTM ở Việt Nam trong thời gian tới. 1.8 Cấu trúc của luận văn Cấu trúc luận văn gồm 5 chương từ giới thiệu tổng quan, đưa ra cở sở lý thuyết và các nghiên cứu trước đây, mô hình xếp hạng tín nhiệm, sau đó tiến hành phân tích kết quả và cuối cùng là một số trao đổi kèm kiến nghị, chi tiết cụ thể như sau: 5
Chương 1 (Giới thiệu tổng quan) trình bày về tính cấp thiết của đề tài, vấn đề nghiện cứu, mục tiêu nghiên cứu, câu hỏi nghiên cứu, đối tượng và phạm vi nghiên cứu, phương pháp nghiên cứu, đóng góp của đề tài và cấu trúc của luận văn nhằm cung cấp cho người đọc một bức tranh tổng thể về toàn bộ bài nghiên cứu. Chương 2 (Cơ sở lý thuyết và các nghiên cứu trước đây) trình bày những lý luận cơ bản và các lý thuyết nền liên quan đến xếp hạng tín dụng, xác suất vỡ nợ của các doanh nghiệp và phương pháp đo lường, dự báo các nội dung này cũng như kết quả đánh giá các nghiên cứu trước đây đã được công bố để làm rõ tính cấp thiết của đề tài, đồng thời cung cấp cơ sở cho việc tiến hành đề xuất mô hình nghiên cứu và phân tích kết quả nghiên cứu được trình bày ở các chương tiếp theo. Chương 3 (Mô hình và phương pháp nghiên cứu) trình bày chi tiết nội dung của mô hình nghiên cứu – mô hình dự báo xác suất vỡ nợ được đề xuất, mô tả chi tiết các dữ liệu đã thu thập và các phương pháp nghiên cứu được sử dụng để cho thấy mức độ tin cậy của kết quả nghiên cứu được trình bày ở chương tiếp theo. Mô hình dự báo xác suất vỡ nợ được đề xuất sử dụng bao gồm mô hình tham số (với các mô hình logit, probit, complementary log-log) và mô hình phi tham số (gồm mô hình cây quyết định decision tree, mô hình random forest). Chương 4 (Kết quả nghiên cứu) phân tích kết quả hồi quy từ các mô hình tham số và phi tham số, đồng thời dựa trên các chỉ tiêu được tính toán từ ma trận confusion (Accuracy, Sensitivity, Specificity, Precision, F1 - Score) để so sánh và đánh giá khả năng dự báo xác suất vỡ nợ của từng mô hình. Chương 5 (Kết luận và kiến nghị) tổng kết các kết quả đạt được của bài luận văn, từ đó đề xuất các giải pháp giúp các ngân hàng thương mại nâng cao khả năng dự báo xác suất vỡ nợ của các doanh nghiệp vừa và nhỏ, theo đó kịp thời có các chính sách định hướng cũng như điều chỉnh hoạt động cấp tín dụng của các NHTM để đạt hiệu quả cao hơn và giảm thiểu rủi ro tín dụng, đảm bảo an toàn vốn. Ngoài ra, bài luận văn cũng gợi ý một số hàm ý chính sách quản trị cho chính các doanh nghiệp để giảm thiểu rủi ro phá 6
sản. Thêm vào đó, bài luận văn cũng đưa ra những hạn chế và các vấn đề còn tồn tại, từ đó đề xuất các hướng nghiên cứu tiếp theo. 7
CHƯƠNG 2: CƠ SỞ LÝ THUYẾT VÀ CÁC NGHIÊN CỨU TRƯỚC ĐÂY 2.1 Xếp hạng tín nhiệm Thuật ngữ “xếp hạng tín nhiệm” (XHTN) lần đầu tiên được đưa ra bởi John Moody năm 1900 trong ấn phẩm “Moody’s Manual of Industrial and Miscellaneous Securities” khi cho rằng XHTN là ý kiến về khả năng và sự sẵn sàng của một đơn vị trong việc thanh toán đúng hạn cho một khoản nợ nhất định trong suốt thời hạn tồn tại của khoản nợ. Hệ thống xếp hạng trình bày trong báo cáo này được ký hiệu gồm 3 chữ cái ABC được xếp hạng lần lượt là AAA (mức ổn định cao nhất) đến C (mức rủi ro cao nhất). Kể từ đó đến nay, việc sử dụng XHTN trở nên rất phổ biến và đa dạng về mục đích cũng như đối tượng xếp hạng, theo đó cách nhìn nhận cũng như quan điểm về XHTN đã có nhiều thay đổi. Theo Michael K.Ong (2003), XHTN là một tiến trình đánh giá và phân loại mức độ tín nhiệm tương ứng với các cấp độ rủi ro khác nhau, mỗi kết quả xếp hạng là một sự phản ánh rõ ràng và ngắn gọn về khả năng thanh toán nợ của công ty được xếp hạng, đồng thời XHTN còn là quá trình sử dụng các thông tin đã biết và thông tin hiện thời để dự báo kết quả tương lai. Với quan điểm của Standard & Poor’s thì XHTN là đánh giá khả năng tín dụng của bên phải thực hiện nghĩa vụ tài chính trong tương lai dựa trên những yếu tố hiện tại và quan điểm của người đánh giá. Nói cách khác, XHTN là trình bày các ý kiến về rủi ro tín dụng. Cụ thể là thể hiện ý kiến về khả năng và và sự sẵn sàng của tổ chức phát hành (Rating issuers) - chẳng hạn như một tổng công ty hoặc chính phủ tiểu bang hoặc thành phố - để đáp ứng các nghĩa vụ tài chính đầy đủ và đúng hạn. XHTN cũng có thể đề cập tới chất lượng tín dụng của một khoản nợ riêng lẻ (Rating issues) - chẳng hạn như trái phiếu công ty hoặc trái phiếu chính phủ - hoặc đánh giá nguy cơ liên quan có thể dẫn đến bị tổn thất. Fitch Ratings khẳng định theo quan điểm của họ, XHTN là đánh giá mức độ khả năng thực hiện các nghĩa vụ nợ như lãi suất, cổ tức ưu đãi, các khoản bảo hiểm hay các khoản phải trả khác của một đối tượng được xếp hạng. Phương pháp XHTN của Fitch là sự kết 8