Luận văn Thạc sĩ Kinh tế: Rủi ro tín dụng của các ngân hàng thương mại trong cho vay các công ty kinh doanh bất động sản tại Việt Nam

Chia sẻ: _ _ | Ngày: | Loại File: PDF | Số trang:116

Thêm vào BST

Báo xấu

34
lượt xem 3
download

Download Vui lòng tải xuống để xem tài liệu đầy đủ

Mục tiêu của nghiên cứu này là tìm hiểu, phân tích những khó khăn và hạn chế của thị trường kinh doanh BĐS nói chung và hoạt động cho vay các công ty kinh doanh BĐS của ngân hàng nói riêng. Từ đó đưa ra những giải pháp nhằm giúp các ngân hàng hạn chế rủi ro khi cho các công ty kinh doanh BĐS vay.

Chủ đề:

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

Lưu

Nội dung Text: Luận văn Thạc sĩ Kinh tế: Rủi ro tín dụng của các ngân hàng thương mại trong cho vay các công ty kinh doanh bất động sản tại Việt Nam

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ TP.HCM ---------------------------- NGUYỄN THỊ NGỌC QUẾ THANH RỦI RO TÍN DỤNG CỦA CÁC NGÂN HÀNG THƯƠNG MẠI TRONG CHO VAY CÁC CÔNG TY KINH DOANH BẤT ĐỘNG SẢN TẠI VIỆT NAM Chuyên ngành : Kinh tế tài chính – Ngân hàng Mã số : 60.31.12 LUẬN VĂN THẠC SĨ KINH TẾ NGƯỜI HƯỚNG DẪN KHOA HỌC: PGS.TS. PHẠM VĂN NĂNG TP. HỒ CHÍ MINH – NĂM 2013
LỜI CAM ĐOAN Tôi xin cam đoan luận văn này là do chính tôi nghiên cứu và thực hiện. Các thông tin và số liệu được sử dụng trong luận văn này được trích dẫn đầy đủ nguồn tài liệu tại danh mục tài liệu tham khảo là hoàn toàn trung thực. TP.Hồ Chí Minh, tháng 9 năm 2013 Nguyễn Thị Ngọc Quế Thanh Học viên cao học khóa 21 Chuyên ngành: Kinh tế tài chính- Ngân hàng Trường Đại học Kinh tế TP.Hồ Chí Minh
MỤC LỤC Trang TRANG PHỤ BÌA LỜI CAM ĐOAN MỤC LỤC DANH MỤC CÁC BẢNG, BIỂU DANH MỤC CÁC HÌNH VẼ, ĐỒ THỊ MỞ ĐẦU _________________________________________________________ 1 1. Lý do chọn đề tài ______________________________________________ 1 2. Mục tiêu nghiên cứu ___________________________________________ 2 3. Đối tượng và phương pháp nghiên cứu_____________________________ 3 3.1 Đối tượng nghiên cứu ______________________________________ 3 3.2 Phương pháp nghiên cứu ____________________________________ 3 4. Ý nghĩa của đề tài _____________________________________________ 3 5. Kết cấu của đề tài _____________________________________________ 3 CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN VỀ RỦI RO TÍN DỤNG CỦA CÁC NGÂN HÀNG THƯƠNG MẠI TRONG CHO VAY CÁC CÔNG TY KINH DOANH BẤT ĐỘNG SẢN _______________________________________________________ 5 1.1 Tổng quan về rủi ro tín dụng _____________________________________ 5 1.1.1 Khái niệm rủi ro tín dụng ___________________________________ 5 1.1.2 Các hình thức của rủi ro tín dụng _____________________________ 6 1.1.3 Phương pháp đo lường rủi ro tín dụng _________________________ 7 1.1.4 Một số mô hình đo lường rủi ro tín dụng _______________________ 8 1.1.4.1 Mô hình điểm số Z ____________________________________ 8 1.1.4.2 Mô hình rủi ro tín dụng Zeta® ____________________________ 9 1.1.4.3 Mô hình Hồi quy Logistic ______________________________ 11 1.1.4.4 Mô hình xếp hạng của Standard & Poor’s, Fitch và Moody’s ___ 12 1.2 Tổng quan về cho vay các công ty kinh doanh BĐS _________________ 13 1.2.1 Một số vấn đề chung về bất động sản và kinh doanh bất động sản ___ 13 1.2.1.1 Bất động sản _________________________________________ 13 1.2.1.2 Kinh doanh bất động sản _______________________________ 14 1.2.2 Một số vấn đề chung về cho vay các công ty kinh doanh BĐS _____ 16 1.2.2.1 Khái quát về cho vay công ty kinh doanh BĐS ______________ 16 1.2.2.2 Đặc điểm của cho vay công ty kinh doanh BĐS _____________ 16 1.2.2.3 Các nhân tố dẫn đến rủi ro tín dụng của NHTM trong cho vay các công ty kinh doanh BĐS _______________________________________ 17 KẾT LUẬN CHƯƠNG 1____________________________________________ 21
CHƯƠNG 2: THỰC TRẠNG RỦI RO TÍN DỤNG CỦA CÁC NGÂN HÀNG THƯƠNG MẠI TRONG CHO VAY CÁC CÔNG TY KINH DOANH BẤT ĐỘNG SẢN TẠI VIỆT NAM ________________________________________ 22 2.1 Thực trạng rủi ro tín dụng của NHTM trong vay các công ty kinh doanh BĐS tại Việt Nam ____________________________________________________ 22 2.1.1 Thực trạng ngành kinh doanh BĐS tại Việt Nam ________________ 22 2.1.2 Thực trạng cho vay các công ty kinh doanh BĐS và đo lường rủi ro tín dụng của NHTM _______________________________________________ 26 2.1.2.1 Thực trạng cho vay các công ty kinh doanh BĐS ____________ 26 2.1.2.2 Thực trạng đo lường rủi ro tín dụng của NHTM trong cho vay các công ty kinh doanh BĐS _______________________________________ 30 2.2 Ứng dụng Hồi quy Logistic xây dựng mô hình đo lường rủi ro tín dụng__ 36 2.2.1 Các tiêu chuẩn đo lường cần xem xét trong mô hình _____________ 39 2.2.1.1 Độ phù hợp của mô hình _______________________________ 39 2.2.1.2 Kiểm định ý nghĩa của các hệ số _________________________ 39 2.2.1.3 Kiểm định độ phù hợp tổng quát _________________________ 39 2.2.2 Giới thiệu các nghiên cứu thực nghiệm _________________________ 40 2.2.2.1 Nghiên cứu của Hoàng Tùng-Trường đại học kinh tế về phân tích rủi ro tín dụng doanh nghiệp bằng mô hình Logistic. _________________ 40 2.2.2.2 Nghiên cứu của Hoàng Thị Minh Châm “Ứng dụng mô hình Hồi quy Logistic trong xếp hạng khách hàng tại ngân hàng TMCP Kỹ thương Việt Nam - Chi nhánh Hà Nội”. _________________________________ 41 2.2.2.3 Nghiên cứu của Lê Tất Thành “Ứng dụng Logistic phân loại tín dụng các doanh nghiệp sản xuất Việt Nam”. _______________________ 42 2.2.3 Thiết kế mô hình _________________________________________ 43 2.2.3.1 Lựa chọn và định nghĩa biến ____________________________ 43 2.2.3.2 Chọn mẫu ___________________________________________ 47 2.2.3.3 Xây dựng mô hình ____________________________________ 50 KẾT LUẬN CHƯƠNG 2____________________________________________ 63 CHƯƠNG 3: GIẢI PHÁP NHẰM HẠN CHẾ RỦI RO TÍN DỤNG CỦA CÁC NGÂN HÀNG THƯƠNG MẠI TRONG CHO VAY CÁC CÔNG TY KINH DOANH BẤT ĐỘNG SẢN TẠI VIỆT NAM____________________________ 64 3.1 Giải pháp hạn chế rủi ro tín dụng của NHTM trong cho vay các công ty kinh doanh BĐS 64 3.1.1 Giải pháp về phía các cơ quan quản lý nhà nước. _______________ 64 3.1.2 Giải pháp về phía NHNN __________________________________ 65 3.1.3 Giải pháp về phía NHTM __________________________________ 65 3.1.3.1 Xây dựng chiến lược cho vay các công ty kinh doanh BĐS phù hợp với từng thời kỳ. _____________________________________________ 65 3.1.3.2. Xây dựng quy chế cho vay riêng đối với lĩnh vực BĐS ________ 67 3.1.3.3. Hoàn thiện qui trình định giá BĐS gắn với thị trường _________ 67
3.1.3.4 Thực hiện liên kết giữa ngân hàng với các tổ chức kinh tế và các tổ chức tín dụng khác. ___________________________________________ 68 3.1.3.5 Nâng cao và đào tạo cán bộ chuyên trách về lĩnh vực BĐS ______ 69 3.1.3.6 Cân bằng giữa chính sách kích thích cung và cầu BĐS _________ 69 3.1.3.7 Hoàn thiện và nâng cao hoạt động quản trị rủi ro ______________ 70 3.1.3 Giải pháp về phía các công ty kinh doanh BĐS _________________ 65 3.2 Một số kiến nghị rút ra từ mô hình đo lường nhằm hạn chế rủi ro tín dụng của NHTM trong cho vay các công ty kinh doanh BĐS _____________________ 77 3.2.1 Đối với NHTM __________________________________________ 72 3.2.2 Đối với các công ty kinh doanh BĐS _________________________ 75 3.2.2.1 Quản lý và sử dụng hiệu quả tài sản của doanh nghiệp ________ 75 3.2.2.2 Nâng cao hiệu quả hoạt động sản xuất kinh doanh của doanh nghiệp ___________________________________________________ 76 KẾT LUẬN CHƯƠNG 3____________________________________________ 77 KẾT LUẬN ______________________________________________________ 78 TÀI LIỆU THAM KHẢO PHỤ LỤC
DANH MỤC CÁC KÝ HIỆU, CHỮ VIẾT TẮT - BĐS: bất động sản - NHNN: ngân hàng nhà nước - NHTM: ngân hàng thương mại - TCTD: tổ chức tín dụng - TP.HCM: thành phố Hồ Chí Minh - VCSH: vốn chủ sở hữu - XHTD: xếp hạng tín dụng
DANH MỤC CÁC BẢNG, BIỂU Bảng 1.1 So sánh độ chính xác giữa Zeta® và Z ...................................................... 9 Bảng 2.1 Các giai đoạn của ngành kinh doanh BĐS Việt Nam .............................. 22 Bảng 2.2 Giá trị hàng tồn kho các loại hình bất động sản ....................................... 24 Bảng 2.3 Dư nợ cho vay các loại hình bất động sản ............................................... 27 Bảng 2.4 Nợ xấu cho vay kinh doanh BĐS ............................................................. 28 Bảng 2.5 Tiêu chuẩn đánh giá chỉ tiêu tài chính của doanh nghiệp thuộc ngành thương mại dịch vụ theo Vietcombank ................................................................... 32 Bảng 2.6 Trọng số hệ thống chỉ tiêu phi tài chính của Vietcombank ..................... 33 Bảng 2.7 Trọng số chỉ tiêu tài chính và chỉ tiêu phi tài chính của Vietcombank .... 34 Bảng 2.8 Một số chỉ tiêu tài chính trung bình của ngành kinh doanh BĐS và thương mại dịch vụ .................................................................................................. 35 Bảng 2.9 Bảng các chỉ số tài chính trong nghiên cứu của Hoàng Tùng.................. 40 Bảng 2.10 Bảng các chỉ số tài chính đề xuất trong nghiên cứu............................... 46 Bảng 2.11 Bảng thống kê dữ liệu ............................................................................ 49 Bảng 2.12 Bảng tác động của từng biến Xi đến biến Y .......................................... 51 Bảng 2.13 Kết quả hồi quy Y với biến X1, X3, X4, X6, X7, X8, X9, X11, X14 ... 54 Bảng 2.14 Tương quan giữa các biến X3, X6, X8, X11 ......................................... 56 Bảng 2.15 Bảng thang đo phân loại rủi ro ............................................................... 58
DANH MỤC CÁC HÌNH VẼ, ĐỒ THỊ Hình 2.1 Thống kê t của các thước đo tín dụng. ..................................................... 38
1 MỞ ĐẦU 1. Lý do chọn đề tài Hiện nay thị trường kinh doanh BĐS của Việt Nam đang trong giai đoạn trầm lắng, từ đó dẫn đến tình hình kinh doanh của các công ty kinh doanh BĐS gặp rất nhiều khó khăn. Nhiều doanh nghiệp không thể bán hàng cũng như không có vốn để tiếp tục thực hiện các hoạt động kinh doanh dỡ dang của mình. Ngân hàng sẽ gặp rủi ro tín dụng khi cho những doanh nghiệp này vay. Ngân hàng không thể thu hồi vốn, đồng thời không thể giải ngân vốn mới giúp các doanh nghiệp vượt qua khó khăn và trả được nợ cũ của ngân hàng. Để hạn chế rủi ro trên, một trong những biện pháp quản trị của các NHTM hiện nay là sử dụng các mô hình xếp hạng nội bộ để chấm điểm về chất lượng, uy tín tín dụng của khách hàng. Những mô hình xếp hạng nội bộ đó có thể giúp chọn lọc các khách hàng tốt và có chính sách phù hợp đối với từng đối tượng khách hàng để hạn chế rủi ro trong hoạt động tín dụng. Tuy nhiên, những mô hình này không dự báo, tìm được các chỉ tiêu đóng vai trò then chốt, ảnh hưởng đến kết quả XHTD của khách hàng. Mặc khác những mô hình này cũng không đo lường được vai trò của các yếu tố đến hạng tín nhiệm của khách hàng. Vì vậy các mô hình đó không cung cấp được các công cụ hữu hiệu giúp khách hàng cũng như ngân hàng kiểm soát, điều chỉnh kết quả xếp hạng một cách độc lập và khách quan. Do vậy, đối với các Ngân hàng, ngoài việc xây dựng một mô hình xếp hạng có chất lượng cao và ổn định, việc tìm ra cách thức và cơ chế kiểm soát tính xác thực của kết quả xếp hạng đó sẽ giúp đánh giá chính xác chất lượng khoản nợ và khả năng xảy ra tổn thất trong hoạt động tín dụng. Ngoài ra, ngân hàng cũng cần phải phát hiện sớm các khoản nợ có vấn đề, đánh giá đúng mức độ rủi ro của các khoản nợ để chuyển sang
2 nhóm nợ thích hợp; xác định số dự phòng rủi ro cần trích lập cho những tổn thất có thể xảy ra do khách hàng không thực hiện hoặc thực hiện không đầy đủ nghĩa vụ theo cam kết. Từ những hạn chế trên, bài nghiên cứu từ số liệu thực tế các chỉ tiêu tài chính của các công ty kinh doanh BĐS và trên cơ sở tiếp cận mô hình Hồi quy Logistic, bài viết sẽ thiết lập một mô hình nhằm đo lường và dự báo rủi ro tín dụng của các ngân hàng trong cho vay các công ty kinh doanh BĐS tại Việt Nam. 2. Mục tiêu nghiên cứu Mục tiêu của nghiên cứu này là tìm hiểu, phân tích những khó khăn và hạn chế của thị trường kinh doanh BĐS nói chung và hoạt động cho vay các công ty kinh doanh BĐS của ngân hàng nói riêng. Từ đó đưa ra những giải pháp nhằm giúp các ngân hàng hạn chế rủi ro khi cho các công ty kinh doanh BĐS vay. Đồng thời nghiên cứu cũng tiếp cận phương pháp hồi quy Logistic nhằm để xây dựng được một mô hình đo lường rủi ro tín dụng của các ngân hàng khi cho các công ty kinh doanh BĐS vay, cụ thể đó là: - Xác định các yếu tố dùng để nhận biết khả năng trả nợ của các công ty kinh doanh BĐS. - Xây dựng và hoàn thiện mô hình dự báo bằng phương pháp hồi quy Logistic. - Đánh giá mức độ phù hợp của mô hình bằng cách so sánh với thực tế. - Xác định mức độ ảnh hưởng của những yếu tố nhận biết khả năng trả nợ. - Đưa ra các kiến nghị cho các doanh nghiệp cũng như ngân hàng nhằm nâng cao chất lượng, hạn chế rủi ro tín dụng.
3 3. Đối tượng và phương pháp nghiên cứu 3.1 Đối tượng nghiên cứu Đối tượng nghiên cứu là các chỉ số tài chính và khả năng trả nợ của các công ty kinh doanh BĐS hiện đang niêm yết trên thị trường chứng khoán Việt Nam. 3.2 Phương pháp nghiên cứu Đề tài áp dụng phương pháp nghiên cứu định tính để làm rõ thực trạng về hoạt động cho vay các công ty kinh doanh BĐS của các NHTM. Đồng thời, đề tài cũng áp dụng phương pháp nghiên cứu định lượng, sử dụng phương pháp thống kê mô tả và hồi quy Logistic để phân tích dữ liệu và xây dựng mô hình nghiên cứu. Dữ liệu nghiên cứu được thu thập từ các báo cáo tài chính và tình hình hoạt động của các công ty kinh doanh BĐS niêm yết trên thị trường chứng khoán Việt Nam trong hai năm gần nhất. 4. Ý nghĩa của đề tài Kết quả nghiên cứu sẽ đưa ra được những giải pháp nhằm hạn chế rủi ro tín dụng và cung cấp một công cụ hữu hiệu cho các NHTM trong việc đo lường rủi ro tín dụng khi cho các công ty kinh doanh BĐS vay. Đây cũng là cơ sở để đưa ra một số đề xuất nhằm góp phần nâng cao hiệu quả quản trị rủi ro tín dụng trong hoạt động kinh doanh ngân hàng, đồng thời giúp cho các doanh nghiệp kinh doanh BĐS tập trung vào những hoạt động của mình nhằm giảm thiểu rủi ro tín dụng. 5. Kết cấu của đề tài Kết cấu của đề tài bao gồm các phần sau:
4 - Chương 1: Tổng quan về rủi ro tín dụng của các ngân hàng thương mại trong cho vay các công ty kinh doanh bất động sản. - Chương 2: Thực trạng rủi ro tín dụng của các ngân hàng thương mại trong cho vay các công ty kinh doanh bất động sản tại Việt Nam. - Chương 3: Giải pháp nhằm hạn chế rủi ro tín dụng của các ngân hàng thương mại trong cho vay các công ty kinh doanh bất động sản tại Việt Nam.
5 CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN VỀ RỦI RO TÍN DỤNG CỦA CÁC NGÂN HÀNG THƯƠNG MẠI TRONG CHO VAY CÁC CÔNG TY KINH DOANH BẤT ĐỘNG SẢN 1.1 Tổng quan về rủi ro tín dụng 1.1.1 Khái niệm rủi ro tín dụng Trong hoạt động kinh doanh, ngân hàng phải đối mặt với nhiều rủi ro, đó là những biến cố không mong đợi mà khi xảy ra sẽ dẫn đến tổn thất về tài sản của ngân hàng, giảm sút lợi nhuận thực tế so với dự kiến hoặc phải bỏ ra thêm một khoản chi phí để có thể hoàn thành được một nghiệp vụ tài chính nhất định. Các loại rủi ro trong kinh doanh của ngân hàng có thể kế đến là: rủi ro tín dụng, rủi ro thanh khoản, rủi ro tỷ giá hối đoái, rủi ro lãi suất. Rủi ro tín dụng là rủi ro thất thoát tài sản có thể phát sinh khi một bên đối tác không thực hiện một nghĩa vụ tài chính hoặc nghĩa vụ theo hợp đồng đối với ngân hàng, bao gồm cả việc không thực hiện thanh toán nợ cho dù đấy là nợ gốc hay nợ lãi khi đến hạn. Hiểu một cách khác thì rủi ro tín dụng là rủi ro không thu hồi được nợ khi đến hạn do người vay không thực hiện đúng cam kết vay vốn theo hợp đồng tín dụng, không tuân thủ nguyên tắc hoàn trả khi đáo hạn. Đây là rủi ro gắn liền hoạt động cấp tín dụng của ngân hàng. Theo quyết định số 493/2005/QĐ-NHNN ngày 22/04/2005 thì “Rủi ro tín dụng trong hoạt động ngân hàng của tổ chức tín dụng” (sau đây gọi tắt là “rủi ro”) là khả năng xảy ra tổn thất trong hoạt động ngân hàng của tổ chức tín dụng do khách hàng không thực hiện hoặc không có khả năng thực hiện nghĩa vụ của mình theo cam kết; và theo thông tư 02/2013/TT-NHNN ngày 21/01/2013 thì “Rủi ro tín dụng trong hoạt động ngân hàng là tổn thất có khả năng xảy ra với nợ của ngân hàng khi khách hàng
6 không thực hiện hoặc không có khả năng thực hiện một phần hoặc toàn bộ nghĩa vụ của mình theo cam kết”. Như vậy có thể kết luận “Rủi ro tín dụng là loại rủi ro phát sinh trong quá trình cấp tín dụng của ngân hàng, biểu hiện trên thực tế qua việc khách hàng không trả được nợ hoặc trả nợ không đúng hạn cho ngân hàng”. Rủi ro này diễn ra trong quá trình cho vay, chiết khấu công cụ chuyển nhượng và giấy tờ có giá, cho thuê tài chính, bảo lãnh, bao thanh toán,… của ngân hàng và kể cả việc ngân hàng mua các loại trái phiếu của doanh nghiệp. Rủi ro tín dụng còn được gọi là rủi ro mất khả năng chi trả và rủi ro sai hẹn, là rủi ro liên quan đến chất lượng hoạt động tín dụng của ngân hàng. Có thể thấy rằng rủi ro tín dụng có 2 cấp độ: - Khách hàng trả nợ không đúng hạn. - Khách hàng không trả được nợ cho ngân hàng. 1.1.2 Các hình thức của rủi ro tín dụng Rủi ro tín dụng có thể xảy ra ở 4 trường hợp: đó là việc không thu được lãi đúng hạn hoặc không thu đủ lãi, không thu được vốn đúng hạn hoặc không thu đủ vốn. - Khi không thu được lãi đúng hạn, nguy cơ rủi ro đang ở mức thấp và chỉ cần đưa vào khoản mục lãi treo phát sinh. Nếu ngân hàng không thể thu đủ lãi thì sẽ có khoản mục lãi treo đóng băng, trừ những trường hợp ngân hàng miễn giảm lãi đó cho khách hàng. - Còn khi không thu được vốn đúng hạn, ngân hàng sẽ có khoản nợ quá hạn phát sinh. Tuy nhiên, khoản này vẫn chưa coi là khoản mất mát hoàn toàn của ngân hàng vì có thể vì lý do nào đó, khách hàng chậm trả nợ gốc và sẽ trả sau hạn cam kết trong hợp đồng. Nếu như khoản này ngân hàng không thể thu hồi được
7 thì lúc này ngân hàng coi như gặp rủi ro tín dụng ở mức cao vì đã phát sinh khoản nợ không có khả năng thu hồi, trừ những trường hợp đặc biệt, doanh nghiệp vay vốn hội tụ đủ các điều kiện theo quy định về xóa nợ thì ngân hàng có thể xem xét để xóa nợ cho doanh nghiệp. Rủi ro tín dụng tồn tại dưới nhiều hình thức, các hình thức đó luôn chuyển biến cho nhau, mà mức độ cuối cùng là nợ không có khả năng thu hồi. Khi nghiên cứu về rủi ro tín dụng, các ngân hàng thường chú trọng vào các nguy cơ xảy ra rủi ro như lãi treo và đặc biệt là nợ phát sinh, còn lãi treo đóng băng và nợ quá hạn không có khả năng thu hồi được coi là các tình huống rủi ro thực sự nên thường được xem giải quyết hậu quả và rút ra bài học. 1.1.3 Phương pháp đo lường rủi ro tín dụng Đo lường rủi ro tín dụng hay lượng hóa rủi ro tín dụng là việc xây dựng mô hình thích hợp để lượng hóa mức độ rủi ro của khách hàng, từ đó xác định phần bù rủi ro và giới hạn an toàn tối đa đối với một khách hàng cũng như để trích lập dự phòng rủi ro. Hiện nay có hai phương pháp phổ biến trong việc đo lường rủi ro tín dụng là phương pháp mô hình toán học và phương pháp chuyên gia. - Phương pháp mô hình toán học: Phương pháp này chủ yếu tập trung vào các dữ liệu định lượng và kết hợp chặt chẽ với mô hình toán học để đánh giá chất lượng tài sản, khả năng sinh lời, khả năng trả nợ. Cụ thể cho phương pháp này là các mô hình như: mô hình điểm số Z, mô hình rủi ro tín dụng Zeta® và mô hình Hồi quy Logistic. - Phương pháp chuyên gia: đây là phương pháp sử dụng cả các yếu tố định lượng và định tính để đánh giá khả năng thanh toán nợ của đối tượng cần đánh giá. Trong đó, các nhà phân tích thường là một nhóm chuyên gia sẽ dựa trên thông
8 tin về tình hình tài chính, quản trị doanh nghiệp, chiến lược tài chính và chính sách quản trị rủi ro của doanh nghiệp…từ đó đánh giá đối tượng bằng một mức xếp hạng thích hợp. Cụ thể cho phương pháp này là các mô hình phân loại tín dụng doanh nghiệp của S&P, Fitch và Moody’s. 1.1.4 Một số mô hình đo lường rủi ro tín dụng 1.1.4.1 Mô hình điểm số Z Mô hình điểm số Z được công bố bởi giáo sư Edward I.Altman thuộc trường đại học New York, vào năm 1968 dựa vào việc nghiên cứu khá công phu trên số lượng nhiều công ty khác nhau tại Mỹ và được phát triển độc lập bởi giáo sư Richard Taffer và những nhà nghiên cứu khác. Đến nay, hầu hết các nước vẫn còn sử dụng mô hình này vì có độ tin cậy khá cao (Max L.Heine, 2000). Chỉ số Z này kết nối 5 tỷ số tài chính khác nhau dựa trên phương pháp thống kê với các công cụ phân tích biệt số bội (MDA), cụ thể: Z = 1.2 X1 + 1.4 X2 + 3.3 X3 + 0.64 X4 + 0.999 X5 (1.1) - Nếu Z > 2.99: Doanh nghiệp nằm trong vùng an toàn, chưa có nguy cơ phá sản. - Nếu 1.8 < Z < 2.99: Doanh nghiệp nằm trong vùng cảnh báo, có thể có nguy cơ phá sản. - Nếu Z
9 - X5 = Doanh thu/Tổng tài sản Từ một chỉ số Z ban đầu dành cho các doanh nghiệp đã cổ phần hóa và thuộc ngành sản xuất, Altman phát triển thêm Z’ và Z” để có thể áp dụng theo từng loại hình của doanh nghiệp. Có thể nói, đây là mô hình có nhiều ưu điểm như: kỹ thuật đo lường rủi ro tín dụng tương đối đơn giản; thể hiện tính nhất quán, khách quan không phụ thuộc vào ý kiến chủ quan của người đo lường. Tuy nhiên, mô hình đòi hỏi hệ thống thông tin phải cập nhật đầy đủ, hợp lý và minh bạch thông tin khách hàng- đây là yêu cầu rất khó trong điều kiện nền kinh tế thị trường không hiệu quả. Mặc khác mô hình này được xây dựng dựa trên số liệu của các công ty của Mỹ- những công ty có quy mô tài sản rất lớn (hầu hết là từ 20 đến 100 triệu USD) vì vậy khả năng để ứng dụng vào các công ty có qui mô nhỏ là không phù hợp. 1.1.4.2 Mô hình rủi ro tín dụng Zeta® Năm 1977, Altman, Haldeman, và Narayanan đã xây dựng nên mô hình rủi ro tín dụng thế hệ thứ hai cũng dựa trên phân tích biệt số bội MDA là mô hình Zeta® với một số cải tiến so với mô hình điểm số Z. Cụ thể mô hình Zeta® có khả năng dự đoán rủi ro tín dụng trong khoảng thời gian trước khi xảy ra rủi ro chính xác hơn so với mô hình điểm số Z. Bảng 1.1 So sánh độ chính xác giữa Zeta® và Z Số năm trước Zeta® Chỉ số Z khi phá sản Phá sản Không phá sản Phá sản Không phá sản 1 96.2% 89.7% 93.9% 97% 2 84.9% 93.1% 71.9% 93.9%
10 3 74.5% 91.4% 48.3% n.a 4 68.1% 89.5% 28.6% n.a 5 69.8% 82.1% 36% n.a Nguồn: Max L.Heine (2000) Cụ thể Mô hình rủi ro tín dụng Zeta® đã sử dụng 7 biến số để đo lường. - X1= Lợi nhuận trước thuế và lãi vay/Tổng tài sản. Trong đó, tổng tài sản được điều chỉnh bằng cách cộng thêm các tài sản thuê tài chính và thuê hoạt động không thể hủy ngang đã được vốn hóa nhưng không bao gồm lợi thế thương mại và các tài sản vô hình; Lợi nhuận trước thuế và lãi vay bao gồm cả lãi vay ước tính phải trả cho các tài sản thuê ngoài đã được vốn hóa thành các khoản nợ. - X2= Mức ổn định thu nhập. Chỉ tiêu này đo lường sai số chuẩn đã được chuẩn hóa các ước lượng xu hướng X1 trong vòng 5 đến 10 năm. - X3= Lợi nhuận trước thuế và lãi vay/Lãi vay. - X4= Lợi nhuận giữ lại/Tổng tài sản. - X5= Tài sản ngắn hạn/Nợ ngắn hạn. - X6= Vốn hóa cổ phần thường/Tổng vốn hóa. Trong đó vốn cổ phần thường được tính bằng giá trị thị trường bình quân trong thời gian 5 năm; Tổng vốn hóa = Vốn cổ phần thường + Cổ phần ưu đãi + Nợ dài hạn + Tài sản thuê ngoài đã được vốn hóa. - X7= Quy mô tổng tài sản. Qua đây có thể thấy bên cạnh có được những ưu điểm của mô hình điểm số Z, mô hình Zeta® còn có ưu điểm là có khả năng dự đoán rủi ro tín dụng trong khoảng thời gian trước khi xảy ra rủi ro chính xác hơn so với mô hình điểm số Z. Mặc khác mô hình này đã điều chỉnh để giúp không chỉ sử dụng cho các doanh nghiệp sản xuất mà còn phù hợp cho cả các doanh nghiệp bán lẻ. Một ưu điểm khác nữa là mô hình đã
11 được xây dựng dựa trên những dữ liệu phù hợp với các thay đổi về chuẩn mực và nguyên tắc kế toán gần đây nhất. Tuy nhiên mô hình này cũng không khắc phục được những nhược điểm của mô hình điểm số Z. 1.1.4.3 Mô hình Hồi quy Logistic Hồi quy Logistic là mô hình hồi quy trong đó sử dụng biến phụ thuộc dạng nhị phân để ước lượng xác suất một sự kiện sẽ xảy ra với những thông tin thu thập từ những biến độc lập. Trong mô hình hồi quy này, biến phụ thuộc là một sự kiện nào đó có xảy ra hay không, biến phụ thuộc Y lúc này có hai giá trị 0 và 1, với 0 là không xảy ra sự kiện quan tâm và 1 là có xảy ra và thu thập thông tin về những biến độc lập X. Xác suất dự đoán sự kiện xảy ra theo quy tắc là nếu xác suất được dự đoán lớn hơn 0.5 thì kết quả dự đoán sẽ cho là có xảy ra sự kiện, ngược lại thì kết quả dự đoán là không xảy ra. Mô hình hàm hồi quy Logistic như sau: Pi = E(Y=1/X)= e(Bo+ B1X1 +…+ BiXi) / (1+ e(Bo+ B1X1 +…+ BiXi)) (1.2) Trong công thức trên Pi = E(Y=1/X) = P(Y=1) gọi là xác suất để sự kiện xảy ra (Y=1) khi biến độc lập X có giá trị cụ thể là Xi. Trong mô hình hồi quy Logistic, mô hình không nghiên cứu ảnh hưởng trực tiếp của biến độc lập Xi đối với Y mà xem xét ảnh hưởng của Xi đến xác suất để Y nhận giá trị bằng 1 hay kỳ vọng của Y. Tuy nhiên nếu chỉ quan tâm đến chiều hướng của tác động thì thấy rằng bên phải của phương trình (1.2) đồng biến với Pi (tức xác suất Y=1) nên nếu hệ số Bi mang dấu dương thì tăng Xi sẽ làm tăng khả năng Y nhận giá trị bằng 1 trong khi hệ số âm làm giảm khả năng này. Và biểu thức P(1-P)Bi là tác động của biến Xi lên xác suất Y nhận giá trị bằng 1 với xác suất ban đầu là 0,5. Như vậy, mô hình hồi quy Logistic là mô hình có ưu điểm là không có bất kỳ giả thiết nào về phân phối của các biến độc lập, kiểm định thống kê không phức tạp, có
12 thể hiệu chỉnh các biến độc lập định tính thông qua việc thiết lập biến giả có thể chuyển thành định luợng. Mặc khác, theo Stone và Rasp (1991) cũng chứng minh rằng mô hình này hiệu quả hơn các mô hình hồi quy tuyến tính thông thường thông qua phương pháp bình phương nhỏ nhất- OLS, và theo Martin (1977), Press và Wilson (1978) và Wiginton (1980) cũng đã chứng minh mô hình này tốt hơn mô hình điểm số Z và mô hình Zeta® qua sử dụng phương pháp phân tích phân biệt biệt số- MDA. 1.1.4.4 Mô hình xếp hạng của Standard & Poor’s, Fitch và Moody’s Standard & Poor’s, Fitch và Moody’s là những tổ chức tín nhiệm có uy tín tại Mỹ và cũng là những tổ chức tiên phong trong lĩnh vực xếp hạng tín nhiệm trên thế giới. Các tổ chức này kết hợp sử dụng cả phân tích định tính và định lượng bằng cách phát triển một ma trận kết nối các rủi ro kinh doanh như: rủi ro quốc gia, rủi ro ngành, vị thế cạnh tranh, khả năng sinh lời so với nhóm tương đồng và rủi ro tài chính như: các chính sách tài chính và mức độ chấp nhận rủi ro, kế toán và báo cáo tài chính, dòng tiền, cấu trúc vốn và tính thanh khoản. Trong đó ở phân tích định lượng Moody’s đã sử dụng 11 tỷ số chung cho tất cả các ngành, trong đó tùy từng ngành khác nhau mà Moody’s xem xét sẽ điều chỉnh trọng số trong tổng điểm xếp hạng, cụ thể là các chỉ số sau: - Lợi nhuận trước thuế và lãi vay/Tổng tài sản bình quân - Lợi nhuận trước thuế và lãi vay/Lãi vay - Lợi nhuận trước thuế và lãi vay biên = Lợi nhuận trước thuế và lãi vay/Doanh thu thuần - (Dòng tiền trước thay đổi vốn lưu động + Lãi vay)/Lãi vay - Dòng tiền trước thay đổi vốn lưu động/Tổng nợ