Luận văn Thạc sĩ Kinh tế: Phân tích rủi ro tín dụng doanh nghiệp bằng mô hình hồi quy logistic - Nghiên cứu trường hợp ngân hàng thương mại cổ phần Sài Gòn Thương Tín

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO

TRƯỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ TP. HỒ CHÍ MINH

---------------------

TRẦN MINH DUY

PHÂN TÍCH RỦI RO TÍN DỤNG DOANH NGHIỆP

BẰNG MÔ HÌNH HỒI QUY LOGISTIC: NGHIÊN CỨU

TRƯỜNG HỢP NGÂN HÀNG THƯƠNG MẠI

CỔ PHẦN SÀI GÒN THƯƠNG TÍN

LUẬN VĂN THẠC SĨ KINH TẾ

TP. HỒ CHÍ MINH - 2013

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

---------------------

TRẦN MINH DUY

PHÂN TÍCH RỦI RO TÍN DỤNG DOANH NGHIỆP

BẰNG MÔ HÌNH HỒI QUY LOGISTIC: NGHIÊN CỨU

TRƯỜNG HỢP NGÂN HÀNG THƯƠNG MẠI

CỔ PHẦN SÀI GÒN THƯƠNG TÍN

Chuyên ngành: Kinh tế tài chính – Ngân hàng

Mã số: 60340201

LUẬN VĂN THẠC SĨ KINH TẾ

NGƯỜI HƯỚNG DẪN KHOA HỌC

PGS.TS SỬ ĐÌNH THÀNH

TP. HỒ CHÍ MINH – 2013

LỜI CAM ĐOAN

Tôi cam đoan rằng luận văn “Phân tích rủi ro tín dụng doanh nghiệp bằng mô

***

hình hồi quy logistic: Nghiên cứu trường hợp của Sacombank” là bài nghiên cứu

của chính tôi.

Ngoại trừ những tài liệu tham khảo được trích dẫn trong luận văn này, tôi cam

đoan rằng toàn phần hay những phần nhỏ của luận văn này chưa từng được công bố

hoặc được sử dụng để nhận bằng cấp ở những nơi khác.

Không có sản phẩm nghiên cứu nào của người khác được sử dụng trong luận

văn này mà không được trích dẫn theo đúng quy định.

Luận văn này chưa bao giờ được nộp để nhận bất kỳ bằng cấp nào tại các

trường đại học hoặc cơ sở đào tạo khác.

TP.Hồ Chí Minh, tháng 09 năm 2013

Tác giả

Trần Minh Duy

MỤC LỤC

Trang phụ bìa

Lời cam đoan

Mục lục

Danh mục các chữ viết tắt

Danh mục các bảng biểu

Danh mục sơ đồ

Lời mở đầu

CHƯƠNG 1: CƠ SỞ LÝ THUYẾT ............................................................................ 1

1.1.Thông tin bất cân xứng trong hoạt động tín dụng ngân hàng ................................... 1

1.1.1. Khái quát lý thuyết về thông tin bất cân xứng ................................................. 2

1.1.2.Ảnh hưởng của môi trường thông tin bất cân xứng đến quản trị rủi ro của ngân

hàng thương mại ......................................................................................................... 3

1.1.3.Các cơ sở hạ tầng và điều kiện cần thiết trong hoạt động tín dụng .................. 5

1.2. Rủi ro và Rủi ro tín dụng ......................................................................................... 6

1.2.1. Khái niệm rủi ro ............................................................................................... 6

1.2.2. Rủi ro tín dụng trong hoạt động kinh doanh ngân hàng thương mại ............... 7

1.2.3. Các loại rủi ro tín dụng ..................................................................................... 9

1.2.4. Rủi ro tín dụng theo đánh giá của hệ thống ngân hàng thương mại Việt Nam ......... 12

CHƯƠNG 2 : THỰC TRẠNG RỦI TO TÍN DỤNG TẠI NGÂN HÀNG

THƯƠNG MẠI CỔ PHẦN SÀI GÒN THƯƠNG TÍN .......................................... 18

2.1. Giới thiệu về Ngân hàng Thương mại cổ phần Sài Gòn Thương Tín ................... 18

2.1.1. Quá trình phát triển ........................................................................................ 19

2.1.2. Hoạt động tín dụng tại Ngân hàng Thương mại cổ phần Sài Gòn Thương Tín ......... 23

2.2. Đánh giá chất lượng tín dụng tại Ngân hàng Thương mại cổ phần Sài Gòn Thương Tín 28

2.3. Công tác quản trị rủi ro tín dụng tại Sacombank ................................................... 31

CHƯƠNG 3 : PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU VÀ KẾT QUẢ KIỂM ĐỊNH .. 34

3.1. Mô hình kiểm định ................................................................................................ 34

3.2. Phương pháp nghiên cứu ....................................................................................... 36

3.2.1. Hồi quy Logistic ............................................................................................. 36

3.2.2. Các kiểm định liên quan mô hình hồi quy logistic ........................................ 39

3.3.Thu thập và mô tả dữ liệu ....................................................................................... 40

3.4. Kết quả kiểm định mô hình nghiên cứu ................................................................ 43

3.4.1. Ma trận tương quan các biến trong mô hình .................................................. 43

3.4.2. Kết quả mô hình hồi quy Logit (Binary logistic) ........................................... 44

3.4.3. Kiểm định tính phù hợp của mô hình ............................................................. 47

3.4.4. Nhận định kết quả nghiên cứu ....................................................................... 51

CHƯƠNG 4 : KẾT LUẬN VÀ KHUYẾN NGHỊ CHÍNH SÁCH ......................... 55

4.1. Kết luận .................................................................................................................. 55

4.2. Hàm ý và khuyến nghị chính sách ......................................................................... 56

4.2.1. Nhóm giải pháp đề xuất từ mô hình ............................................................... 56

4.2.1.1. Về phía các doanh nghiệp .................................................................... 56

4.2.1.2. Về phía Ngân hàng ................................................................................ 57

4.2.1.3. Nhóm giải pháp vĩ mô ........................................................................... 58

4.3. Hạn chế của đề tài .................................................................................................. 59

Tài liệu tham khảo

Phụ lục

DANH MỤC CÁC CHỮ VIẾT TẮT

Association of Southeast Asian Nations –Hiệp hội các Quốc ASEAN gia Đông Nam Á

BASEL Hiệp ước về giám sát hoạt động ngân hàng

CIC Trung tâm thông tin tín dụng của NHNN

E&Y Công ty TNHH Ernst & Young Việt Nam

GDP Gross Domestic Product – Tổng sản phẩm Quốc nội

HĐQT Hội đồng quản trị

MOODY’S Moody’s Investors Service

NHNN Ngân hàng Nhà nước

NHTM Ngân hàng Thương mại

SACOMBANK Ngân hàng Thương mại cổ phần Sài Gòn Thương Tín

Mã niêm yết cổ phiếu Sacombank STB

S&P Standard & Poor

TCTD Tổ chức tín dụng

TTCK Thị trường chứng khoán

USD Đồng Đô la Mỹ

VND Việt Nam Đồng

DANH MỤC BẢNG

Bảng Trang Nội dung

Bảng 2.1 Tốc độ tăng trưởng nghiệp vụ sử dụng vốn qua các năm 24

Bảng 2.2 Tỷ trọng dư nợ cho vay so với nguồn vốn huy động 26

Bảng 2.3 Dư nợ cho vay theo thành phần kinh tế 27

Bảng 2.4 Dư nợ cho vay theo khu vực địa lý 28

Bảng 2.5 Tình hình dư nợ quá hạn của Sacombank qua các năm 29

Bảng 2.6 Tình hình nợ quá hạn tại Sacombank 30

Bảng 3.1 Ký hiệu các biến 34

Bảng 3.2 Thống kê mô tả dữ liệu 41

Mô tả các chỉ tiêu về khả năng tài chính và tính hiệu quả 43 Bảng 3.3 trong hoạt động của các doanh nghiệp

Bảng 3.4 Ma trận hệ số tương quan 44

Bảng 3.5 Kết quả hồi quy Logit 45

Tổng hợp kết quả xếp hạng rủi ro tín dụng theo phương 46 Bảng 3.6 pháp của Standard & Poor’s

Kiểm định sự phù hợp của mô hình theo kiểm định 48 Bảng 3.7 Omnibus

Kiểm định sự phù hợp của mô hình theo kiểm định 49 Bảng 3.8 Hosmer và Lemershow

Kiểm định sự phù hợp của mô hình theo kiểm định 49 Bảng 3.9 Cox&Snelll và Nagelkerke

Bảng 3.10 Kiểm định tính phù hợp của mô hình 50

Bảng 3.11 Khả năng dự đoán của mô hình 50

Bảng 3.12 Kết luận kết quả mô hình 51

DANH MỤC SƠ ĐỒ Nội dung

Sơ đồ

Trang

Sơ đồ 1.1 Phân loại rủi ro tín dụng

Sơ đồ 1.2 Các hình thức của rủi ro tín dụng

LỜI MỞ ĐẦU

1. Đặt vấn đề nghiên cứu

Với nợ xấu, các ngân hàng không chỉ phải tìm cách xử lý tình hình hiện

tại, mà quan trọng hơn, phải làm thế nào để đảm bảo nợ xấu không lặp lại trong

tương lai. Thật dễ dàng để đổ lỗi cho việc giá bất động sản giảm hay tình hình

suy thoái kinh tế toàn cầu và ở Việt Nam là những tác nhân chính gây tỷ lệ nợ

xấu cao. Thế nhưng các yếu tố này nằm ngoài tầm kiểm soát của các ngân hàng,

do đó cần chú trọng tới những yếu tố chủ quan, nằm trong tầm kiểm soát của

ngân hàng.

Trong số những nguyên nhân chủ quan dẫn đến tỷ lệ nợ xấu cao hiện nay

có thể kể ra như phương pháp xếp hạng tín dụng nội bộ chủ yếu dựa vào các

nhân tố định tính, xếp hạng tín dụng không được đánh giá và cập nhật thường

xuyên, cơ cấu quản trị nội bộ và chức năng kiểm toán nội bộ còn yếu kém, giá

trị tài sản thế chấp bị phóng đại và thiếu quy trình định giá độc lập và liên tục,

thiếu hệ thống cảnh báo sớm để chỉ ra dấu hiệu của nợ có vấn đề…

Các ngân hàng trên thế giới sử dụng các mô hình xếp hạng tín dụng nội

bộ để đánh giá tín dụng, khả năng thu hồi vốn của khách hàng để đưa ra các định

giá đối với việc cho vay một cách thích hợp nhất. Ngân hàng ở các thị trường

phát triển thường áp dụng tỷ lệ 70/30 đối với công tác đánh giá tín dụng cho vay

doanh nghiệp, trong đó khả năng hồi vốn của doanh nghiệp (hay sử dụng các

nhân tố định lượng) chiếm 70% trọng số và 30% còn lại dựa vào các nhân tố

định tính, như môi trường quản trị doanh nghiệp, kiểm soát nội bộ và khả năng

của ban giám đốc doanh nghiệp.

Các mô hình được xây dựng theo tỷ lệ trên, bởi mục đích cuối cùng của

ngân hàng là thu hồi khoản cho vay/nợ. Mặc dù kiểm soát nội bộ và quản trị

doanh nghiệp tốt là các tiền đề cơ bản để doanh nghiệp tiếp cận vay vốn, nhưng

năng lực và tình hình tài chính vững chắc của doanh nghiệp mới là nhân tố quyết

định đảm bảo khả năng thu hồi vốn. Một quy tắc đơn giản là: “càng phụ thuộc

nhiều vào các nhân tố định tính trong quy trình thẩm định tín dụng thì càng có

nhiều rủi ro và ngân hàng càng có ít khả năng thu hồi nợ”.

Trước đây ở Việt Nam, các ngân hàng ít phụ thuộc vào chất lượng thông

tin của báo cáo tài chính do khách hàng cung cấp. Các mô hình xếp hạng tín

dụng đã được “may đo” theo tỷ lệ 35/65 (định lượng/định tính). Phương pháp này

chưa hẳn là còn phù hợp với tình hình hiện tại. Nói chung, một quyết định được

đưa ra dựa vào càng nhiều chỉ tiêu chủ quan, thì việc đảm bảo thu hồi vốn và lãi

của khoản cho vay càng thấp.

Một thực tế khác tại Việt Nam là, có một mô hình được sử dụng để đánh

giá cho nhiều loại khách hàng khác nhau. Tuy nhiên, những cách thức trên đã đi

vào dĩ vãng. Các ngân hàng Việt Nam đang tìm kiếm các mô hình mới, các mô

hình xếp hạng “liên tục” có thể áp dụng qua các chu kỳ kinh tế. Vì vậy, vấn đề

Quản trị rủi ro tín dụng của những ngân hàng này cần có những thay đổi phù

hợp cho những phương pháp đang được áp dụng. Thông tư 02/2013/TT-NHNN

mới ban hành là quy định mới của Ngân hàng Nhà nước Việt Nam để quản lý

hoạt động tín dụng ngân hàng. Thông tư yêu cầu, cùng với những quy định khác,

các ngân hàng phải xây dựng một phương pháp xếp hạng nội bộ cho mỗi loại

đơn vị xin vay vốn, phương pháp phải được HĐQT chấp thuận, được tích hợp

với các hệ thống ngân hàng và thông báo cách tiếp cận lên Ngân hàng Nhà nước.

Đây là một bước tiến đúng hướng để có được quản trị rủi ro tín dụng đáng tin

cậy. Những ngân hàng củng cố quy trình tín dụng và phương pháp xếp hạng tín

dụng có khả năng thu hút nhiều vốn đầu tư hơn và có vị trí vững chắc hơn khi

tiến hành hợp nhất, sáp nhập.

Chính vì vậy, tác giả chọn đề tài “Phân tích rủi ro tín dụng doanh nghiệp

bằng mô hình hồi quy logistic: Nghiên cứu trường hợp của Sacombank”.

2. Mục tiêu nghiên cứu

Đề tài tập trung vào khám phá các yếu tố tác động đến rủi ro tín dụng của

các doanh nghiệp tiếp cận và vay vốn tín dụng tại Ngân hàng TMCP Sài Gòn

Thương Tín.

Đề xuất, gợi ý hệ thống giải pháp giảm thiểu rủi ro tín dụng đối với các

doanh nghiệp.

Để giải quyết đạt được các mục tiêu trên, đề tài tập trung vào nghiên cứu

các đối tượng và phạm vi nghiên cứu sau.

3. Đối tượng và phạm vi nghiên cứu

Đối tượng nghiên cứu là các doanh nghiệp hiện đang có quan hệ tín dụng

với các ngân hàng thương mại tại Việt Nam từ năm 2011 đến tháng 6 năm 2013.

Phạm vi nghiên cứu là các rủi ro liên quan đến vay vốn tín dụng của các

doanh nghiệp.

4. Phương pháp nghiên cứu

Để trả lời câu hỏi nghiên cứu, đề tài sử dụng phương pháp nghiên cứu

định lượng bằng việc phân tích mô hình hồi quy Binary logistic (Logit) được

chọn với biến phụ thuộc là biến nhị phân (1.Doanh nghiệp rơi vào tình trạng rủi

ro, 0.Doanh nghiệp không rơi vào tình trạng rủi ro).

5. Ý nghĩa nghiên cứu

Kết quả nghiên cứu của đề tài sẽ góp thêm cơ sở khoa học cho các tổ chức

tài chính và các cá nhân liên quan; đặc biệt là Ngân hàng TMCP Sacombank

trong quá trình hoạt động kinh doanh và quản trị rủi ro của ngân hàng.

6. Kết cấu của luận văn

Ngoài các danh mục, phụ lục kèm theo; luận văn gồm 4 chương:

Chương 1: Cơ sở lý thuyết

Chương 2: Thực trạng rủi ro tín dụng tại Ngân hàng Thương mại cổ phần

Sài Gòn Thương Tín

Chương 3: Phương pháp nghiên cứu và kết quả kiểm định

Chương 4: Kết luận, kiến nghị.

CHƯƠNG 1

CƠ SỞ LÝ THUYẾT

Chương này giới thiệu một cách khái quát nhất về thông tin bất cân xứng

trong hoạt động tín dụng ngân hàng cũng như những ảnh hưởng của môi trường

thông tin bất cân xứng đến quản trị rủi ro của ngân hàng thương mại. Chỉ ra các cơ

sở hạ tầng và điều kiện cần thiết trong hoạt động tín dụng. Khái niệm rủi ro, rủi ro

tín dụng theo nhiều quan điểm khác nhau, phân loại rủi ro tín dụng. Trên cơ sở các

nghiên cứu trong và ngoài nước, tác giả lựa chọn mô hình phân tích rủi ro tín dụng.

1.1.Thông tin bất cân xứng trong hoạt động tín dụng ngân hàng

Mặc dù hoạt động tín dụng là nghiệp vụ kinh doanh chính của các ngân

hàng thương mại Việt Nam, đem lại hơn 80% doanh thu nhưng dường như nó có trục trặc mà được thể hiện rõ nét nhất là qua khối lượng nợ xấu tương đối cao1.

“Theo kinh nghiệm của nhiều nước và từ nhiều nghiên cứu, trừ những cú

sốc bất ngờ như khủng hoảng kinh tế, thiên tai…nguyên nhân gây ra tình trạng

nợ xấu nhiều nhất là do các ngân hàng không có đầy đủ thông tin từ phía khách

hàng của mình mặc dù đã có rất nhiều nỗ lực trong công tác thẩm định. Nói một

cách đơn giản, là do cơ chế sàng lọc (screening) chưa đủ hiệu lực nên các ngân

hàng đã để "lọt" những khách hàng có khả năng che đậy hành vi và thông tin của

họ trong giao dịch vay vốn để thực hiện những dự án có rủi ro cao”(Huỳnh Thế

Du và Cộng sự, 2005).

1Theo số liệu của NHNN, nợ xấu cuối năm 2010 là 2.16%, cuối năm 2011 là 3.10%, và đến tháng 30/06/2012 là 4.47%. Tuy nhiên, những con số này lại bị không ít chuyên gia và các tổ chức nghi ngờ là còn quá nhỏ so với thực tế. Trước sức ép đó, vào 13/07/2012, NHNN chính thức công bố con số nợ xấu vào thời điểm 31/03/2012 theo tính toán của NHNN lên tới 8.6%, tương đương 202 nghìn tỷ đồng. Sau đó, NHNN cho biết các ngân hàng đã tái cấu trúc được 36 nghìn tỷ đồng và tỷ lệ nợ xấu theo khảo sát của NHNN vào cuối tháng 9 vẫn còn vào khoảng 8-10%. Trước đó, Uỷ ban Giám sát Tài chính quốc gia tính toán nợ xấu tính đến ngày 31/12/2011 là 11.48%, tương đương 320 nghìn tỷ đồng. Con số này gần sát với con số mà các tổ chức độc lập trong và ngoài nước ước tính vào thời điểm đó. Tại thời điểm 03/12/2012, nhiều chuyên gia ước tính con số nợ xấu thực tế của Việt Nam có thể lên đến 15% nếu tính theo tiêu chuẩn quốc tế.

Việc chuẩn đoán không tốt vấn đề thông tin bất cân xứng có thể là nguyên

nhân gây ra những trục trặc trong hoạt động tín dụng hệ thống ngân hàng Việt Nam2 và điều đó chính là rủi ro tiềm ẩn mà ngân hàng sẽ gặp phải.

1.1.1. Khái quát lý thuyết về thông tin bất cân xứng

Lý thuyết thông tin bất cân xứng (Asymmetric Information) lần đầu tiên

xuất hiện vào những năm 1970 và khẳng định được vị trí của mình trong nền kinh

tế học hiện đại bằng sự kiện năm 2001, các nhà khoa học nghiên cứu lý thuyết

này là George Akerlof, Michael Spence và Joseph Stiglitz cùng được vinh dự

nhận giải Nobel kinh tế.

“Thông tin bất cân xứng xuất hiện khi người mua và người bán có các

thông tin khác nhau; nó có thể xảy ra trước khi tiến hành ký kết hợp đồng. Các

bên tham gia giao dịch cố tình che đậy thông tin, người mua không có thông tin

xác thực, đầy đủ và kịp thời nên trả giá thấp hơn giá trị đích thực của hàng hóa.

Hậu quả là người bán cũng không còn động lực để sản xuất hàng có giá trị và có

xu hướng cung cấp những sản phẩm có chất lượng thấp hơn chất lượng trung bình

trên thị trường. Rốt cuộc trên thị trường chỉ còn lại những sản phẩm chất lượng

xấu- những "trái chanh" bỏ đi, hàng tốt bị loại bỏ, dẫn đến lựa chọn bất lợi

(adverse selection) cho cả hai bên. Như vậy, hiện tượng lựa chọn bất lợi đã cản

trở việc giao dịch trên cơ sở hai bên cùng có lợi. Thông tin bất cân xứng còn gây

ra hiện tượng rủi ro đạo đức (moral hazard) sau khi hợp đồng đã được giao kết

nhưng một bên có hành động che đậy thông tin mà bên kia khó lòng kiểm soát,

hoặc muốn kiểm soát thì cũng phải tốn kém chi phí. Từ đó một câu hỏi sẽ được

đặt ra là làm thế nào để hạn chế tình trạng thông tin bất cân xứng?

Michael Spence chỉ ra được cơ chế phát tín hiệu (signaling): Bên có

nhiều thông tin có thể phát tín hiệu đến những bên ít thông tin một cách trung

thực và tin cậy. Với việc phát tín hiệu này, người bán những sản phẩm chất

2Theo Luật các tổ chức tín dụng Việt Nam, các tổ chức hoạt động theo luật này được gọi là tổ chức tín dụng. Tuy nhiên, để đơn giản, trong tình huống nghiên cứu này gọi là ngân hàng.

lượng cao phải sử dụng những biện pháp được coi là quá tốn kém với người

bán hàng hóa chất lượng thấp. Spence lấy ví dụ bằng thị trường lao động:

Người bán là những ứng viên đi xin việc và người mua là nhà tuyển dụng. Nhà

tuyển dụng không thể trực tiếp quan sát các khả năng của ứng viên mà chỉ có

thể đánh giá gián tiếp thông qua bằng cấp của họ. Nếu những người kém năng

lực phải mất nhiều thời gian và nỗ lực hơn những người có năng lực để đạt

được cùng trình độ học vấn thì những người có năng lực có thể phát tín hiệu

bằng cách đạt được những bằng cấp mà người kém năng lực không thể đạt

được. Hay một số ví dụ khác, việc triển khai các chương trình quảng cáo đắt

tiền, việc duy trì chế độ bảo hành cho sản phẩm, việc chia cổ tức cho cổ đông...

đó đều là những cách phát tín hiệu trên thương trường. Joseph Stiglitz đã tiếp

tục bổ sung vào công trình nghiên cứu của Akerlof và Spence. Stiglitz đặt ra

vấn đề là bản thân những người có ít thông tin hơn cũng có thể tự cải thiện tình

trạng của mình thông qua cơ chế sàng lọc. Ông đã chỉ ra rằng bên có ít thông

tin hơn có thể thu thập thông tin từ bên kia bằng cách đưa ra các điều kiện giao

dịch hợp đồng khác nhau. Ví dụ điển hình là các công ty bảo hiểm thường cung

cấp những loại hợp đồng bảo hiểm với các mức phí bảo hiểm khác nhau, tương

ứng với mức bồi thường khác nhau. Các khách hàng sẽ tự lựa chọn loại hợp

đồng bảo hiểm phù hợp với mình, do đó tự phân hóa thành các loại khách hàng

khác nhau. Những khách hàng có rủi ro thấp thường thích loại hợp đồng có phí

bảo hiểm thấp trong khi khách hàng có rủi ro cao lại lựa chọn hợp đồng có phí

bảo hiểm cao” (Văn Cập Huy , 2007).

Trải qua hơn ba thập kỷ, lý thuyết về thị trường có thông tin bất cân xứng

đã trở nên vô cùng quan trọng và là trọng tâm nghiên cứu của kinh tế học hiện

đại. Thông tin bất cân xứng càng trở nên phổ biến và trầm trọng khi tính minh

bạch của thông tin, khả năng tiếp cận thông tin và cơ sở hạ tầng thông tin yếu

kém.

1.1.2.Ảnh hưởng của môi trường thông tin bất cân xứng đến quản trị

rủi ro của ngân hàng thương mại

“Ngân hàng là một tổ chức kinh doanh vì mục tiêu lợi nhuận. Cấp tín

dụng là một trong những nghiệp vụ kinh doanh chính của các ngân hàng. Có thể

hiểu cấp tín dụng một cách đơn giản là việc ngân hàng cho khách hàng "vay"

một khoản tiền hoặc uy tín của mình trong một khoảng thời gian nhất định. Sau

đó khách hàng có nghĩa vụ hoàn trả "khoản vay" nêu trên cho ngân hàng cộng với khoản "lãi" kèm theo3.

Việc "vay mượn" giữa ngân hàng và khách hàng được lập thành hợp đồng

tín dụng. Cũng giống như các hợp đồng tài chính khác, hợp đồng tín dụng là một

dạng hợp đồng không hoàn chỉnh (incomplete contract). Để một hợp đồng được

thực hiện đầy đủ thì các bên liên quan trong hợp đồng phải thực hiện đúng

nghĩa vụ của mình. Tuy nhiên, không giống như các hợp đồng hoàn chỉnh

(complete contract), việc thực hiện các hợp đồng không hoàn chỉnh gặp nhiều

khó khăn hơn vì có rất nhiều tình huống có thể xảy ra trong quá trình thực thi hợp

đồng mà các bên không lường trước được. Cũng do chính vấn đề này mà trong

quá trình thực hiện hợp đồng, nếu một bên có nhiều thông tin hơn có thể có những

hành vi gây tổn hại đến bên có ít thông tin hơn. Đây chính là vấn đề bất cân xứng

về thông tin trong các hoạt động của nền kinh tế.

Hai hành vi phổ biến nhất do thông tin bất cân xứng gây ra là lựa chọn bất

lợi (adverse selection) và rủi ro đạo đức (moral hazard). Lựa chọn bất lợi là hành

động xảy ra trước khi ký kết hợp đồng của bên có nhiều thông tin có thể gây tổn

hại cho bên ít thông tin hơn. Rủi ro đạo đức là hành động của bên có nhiều

thông tin hơn thực hiện sau khi ký kết hợp đồng có thể gây tổn hại cho bên có ít

thông tin hơn” (Huỳnh Thế Du và Cộng sự, 2005).

Trong hoạt động tín dụng, các ngân hàng luôn là người có ít thông tin về

dự án, về mục đích sử dụng khoản tín dụng được cấp hơn khách hàng. Do đó, để

3Luật các tổ chức tín dụng định nghĩa "Cấp tín dụng là việc tổ chức tín dụng thoả thuận để khách hàng sử dụng một khoản tiền với nguyên tắc có hoàn trả bằng các nghiệp vụ cho vay, chiết khấu, cho thuê tài chính, bảo lãnh ngân hàng và các nghiệp vụ khác".

đảm bảo an toàn trong hoạt động của mình, bản thân các tổ chức tín dụng phải

xử lý thông tin bất cân xứng để hạn chế lựa chọn bất lợi và rủi ro đạo đức nhằm

cho vay đúng người, đúng đối tượng và giám sát chặt chẽ để khách hàng vay

vốn có hành vi đúng đắn nhằm đảm việc thu hồi cả gốc và lãi khoản tín dụng đã

cấp ra.

Trong một nền kinh tế, hầu như không một ngân hàng nào có đủ khả năng

tự mình xử lý được vấn đề thông tin bất cân xứng mà cần phải có một cơ sở hạ

tầng và những điều kiện cần thiết cho nền kinh tế đó nhằm tránh xảy ra những

vấn đề về hệ thống ảnh hưởng tiêu cực đến toàn bộ nền kinh tế.

1.1.3.Các cơ sở hạ tầng và điều kiện cần thiết trong hoạt động tín dụng

Để giúp các ngân hàng tìm được "đúng" khách hàng, "đúng" dự án và

khách hàng thực hiện "đúng" những hành động như đã cam kết thì một nền kinh

tế cần phải có các cơ sở hạ tầng và điều kiện cần thiết gồm: Các quy định pháp lý

rõ ràng và chặt chẽ; Hệ thống kế toán và báo cáo tài chính minh bạch, đủ độ tin

cậy phản ánh đúng năng lực tài chính của khách hàng; Hệ thống thông tin đầy

đủ, có độ tin cậy và tính chính xác cao; Các tiêu chuẩn đánh giá xếp loại rõ ràng,

minh bạch, dễ áp dụng; Tổ chức đánh giá, xếp loại tín dụng độc lập; Hệ thống đăng

ký tài sản.

Bên cạnh đó, văn hoá kinh doanh của doanh nghiệp cũng ảnh hưởng rất

nhiều đến hoạt động tín dụng ngân hàng. Nếu cộng đồng các doanh nghiệp có

một văn hoá kinh doanh tốt, trên cơ sở chiến lược phát triển dài hạn sẽ là một

thuận lợi rất lớn cho hoạt động tín dụng ngân hàng. Vì khi đó, các doanh nghiệp

rất coi trọng chữ tín của mình. Việc xây dựng, bảo vệ và phát triển thương hiệu

là một trong những mục tiêu sống còn của doanh nghiệp. Ngược lại, nếu các

doanh nghiệp không có chiến lược phát triển dài hạn mà kinh doanh theo kiểu

"đánh quả" sẽ gây khó khăn rất lớn cho hoạt động tín dụng ngân hàng. Vì khi

đó, các mối quan hệ dài hạn dựa trên uy tín dường như ít được thiết lập và các

ngân hàng buộc phải sử dụng những giải pháp phòng ngừa rủi ro khác.

“Đối với Việt Nam, do những điều kiện thực tiễn cộng với thời gian

chuyển sang kinh tế thị trường chỉ mới khoảng hơn hai thập kỷ; văn hoá, tập

quán kinh doanh của doanh nghiệp chưa được hình thành. Nhiều doanh nghiệp

có tư tưởng kinh doanh theo kiểu "đánh quả". Do đó, đây là một khó khăn rất

lớn đối với các ngân hàng trong việc sàng lọc, lựa chọn khách hàng” (Huỳnh

Thế Du và Cộng sự, 2005).

Và cuối cùng, kết quả thẩm định doanh nghiệp, dự án, giám sát hoạt động

của doanh nghiệp phụ thuộc rất nhiều vào năng lực và trình độ của đội ngũ cán bộ

tín dụng.

1.2. Rủi ro và Rủi ro tín dụng

1.2.1. Khái niệm rủi ro

Hiện nay, có rất nhiều quan điểm về rủi ro khác nhau:

“Theo quan điểm truyền thống: Rủi ro là những thiệt hại, mất mát, nguy

hiểm hoặc các yếu tố liên quan đến nguy hiểm, khó khăn, hoặc đến điều không

chắc chắn có thể xảy ra cho con người.

Theo quan điểm trung hòa: Rủi ro là một sự không chắc chắn, một tình

trạng bất ổn hay sự biến động tiềm ẩn ở kết quả. Tuy nhiên, không phải bất

cứ sự không chắc chắn nào cũng là rủi ro. Chỉ có những tình trạng không

chắc chắn nào có thể được ước đoán được xác suất xảy ra mới được xem là

rủi ro. Những tình trạng không chắc chắn nào chưa từng xảy ra và không thể

ước đoán được xác suất xảy ra được xem là sự bất trắc chứ không phải là rủi

ro. Rủi ro là sự bất trắc có thể đo lường được.

Rủi ro được xem là sự khác biệt giữa giá trị thực tế và giá trị kỳ vọng. Giá

trị kỳ vọng chính là giá trị trung bình có trọng số của một biến nào đó với trọng

số chính là xác suất xảy ra giá trị của biến đó. Sự khác biệt giữa giá trị thực tế so

với giá trị kỳ vọng được đo lường bởi độ lệch chuẩn. Do vậy, độ lệch chuẩn hay

phương sai (bình phương độ lệch chuẩn) chính là thước đo của rủi ro4” (Trần

Huy Hoàng, 2011)

Có rất nhiều cách quan niệm khác nhau về rủi ro tuỳ thuộc vào chủ thể và

hoạt động của chủ thể đó trong mối quan hệ với các yếu tố khác của môi trường.

Tuy nhiên, các quan niệm đó đều thống nhất một nội dung coi rủi ro là sự bất

trắc không mong đợi, gây ra thiệt hại và có thể đo lường được.

Như vậy, trong hoạt động kinh tế nói chung và trong hoạt động Ngân

hàng nói riêng thì vấn đề rủi ro là không thể tránh khỏi. Vì thế, các nhà quản trị

không thể loại bỏ được rủi ro mà chỉ có thể phát hiện kịp thời để có những biện

pháp chủ động xử lý. Trong sự cạnh tranh gay gắt của nền kinh tế thị trường

hiện nay, các nhà quản trị phải biết nhận biết và dự đoán trước các rủi ro để sớm

đưa ra các giải pháp phòng ngừa chống đỡ tác hại của nó.

1.2.2. Rủi ro tín dụng trong hoạt động kinh doanh ngân hàng thương

mại

“Tín dụng là một phạm trù kinh tế tồn tại qua các hình thái xã hội khác

nhau. Hiểu một cách thông thường nhất, tín dụng là sự vay mượn. Cho đến nay,

người ta vẫn chưa có sự thống nhất trong việc đưa ra một khái niệm đầy đủ về

tín dụng” (Trần Huy Hoàng, 2011).

Trên thị trường tài chính, rủi ro tín dụng là hình thức lâu đời nhất của rủi

ro: Đây là kết quả cuối cùng của một giao dịch tài chính, hợp đồng giữa các nhà

cung cấp ngân sách (người cấp tín dụng) và người sử dụng (người nhận tín

dụng). Trước bất kỳ kết quả tinh vi từ kỹ xảo tài chính thì hành động cho vay

một khoản tiền do một người nào đó đòi hỏi có lẽ sẽ không được hoàn trả và là

một sự không chắc chắn liên quan đến lợi nhuận. Bản chất rủi ro tín dụng có thể

được định nghĩa là rủi ro của một đối tác, trong một thỏa thuận của việc nhượng

tín dụng, không đáp ứng nghĩa vụ của mình (Figueiredo, 2001). Có nhiều cách

4 Tham khảo (Trần Ngọc Thơ và Cộng sự, 2005, Tài chính doanh nghiệp hiện đại, pp. 67-91)

tiếp cận khái niệm rủi ro tín dụng: “Rủi ro tín dụng là rủi ro thất thoát tài sản có

thể phát sinh khi một bên đối tác không thực hiện nghĩa vụ tài chính hoặc nghĩa

vụ theo hợp đồng đối với một ngân hàng, bao gồm cả việc không thực hiện

thanh toán nợ cho dù đấy là nợ gốc hay nợ lãi khi khoản nợ đến hạn. Một cách

tiếp cách tiếp cận khác; Rủi ro tín dụng trong hoạt động ngân hàng của Tổ chức

tín dụng là khả năng xảy ra tổn thất trong hoạt động ngân hàng của Tổ chức tín

dụng do khách hàng không thực hiện hoặc không có khả năng thực hiện nghĩa

vụ của mình theo cam kết hoặc 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

khách hàng không trả được nợ hoặc trả nợ không đúng hạn cho ngân hàng”

(Trần Huy Hoàng, 2011). Theo (Nguyễn Minh Kiều, 2009), “bất kỳ một khoản

tín dụng nào được cấp phát thì đều phải tuân thủ ba nguyên tắc cơ bản sau đây:

- Khoản tín dụng đó phải được sử dụng đúng mục đích và hiệu quả.

- Khoản tín dụng đó phải có tài sản đảm bảo.

- Khoản tín dụng đó phải được hoàn trả cả vốn và lãi theo đúng kỳ hạn đã

cam kết.

Tuy nhiên, trong quá trình hoạt động sản suất kinh doanh của mình, vì

một lý do nào đó (có thể chủ quan hoặc khách quan) khiến cho nguyên tắc thứ

ba bị vi phạm; tức là khoản tín dụng đó không được hoàn trả đúng thời hạn đã

cam kết. Điều này sẽ khiến cho ngân hàng sẽ phải chịu một số tổn thất như:

Thiếu vốn khả dụng, mất khả năng thanh toán…những tổn thất này được gọi là

rủi ro tín dụng”.

Như vậy, có thể hiểu:“Rủi ro tín dụng là những thiệt hại, mất mát mà

ngân hàng phải gánh chịu do người vay vốn hoặc ngưởi sử dụng vốn của ngân

hàng không trả đúng hạn, không thực hiện đúng nghĩa vụ đã cam kết trong hợp

đồng tín dụng với bất kỳ lý do nào”.

1.2.3. Các loại rủi ro tín dụng

Với cách phân loại của Ủy ban Basel về giám sát ngân hàng thì rủi ro

trong hoạt động kinh doanh ngân hàng có thể được chia thành 3 loại chính: Rủi

ro thị trường; rủi ro tín dụng; rủi ro hoạt động. Trong phạm vi nghiên cứu của đề

tài, tác giả chỉ đề cập đến “Rủi ro tín dụng”.

Nếu căn cứ vào nguyên nhân phát sinh rủi ro, rủi ro tín dụng được phân

Rủi ro tín dụng

Rủi ro giao dịch

Rủi ro danh mục

Rủi ro lựa chọn

Rủi ro bảo đảm

Rủi ro nghiệp vụ

Rủi ro nội tại

Rủi ro tập trung

chia như sau (Trần Huy Hoàng, 2011):

Sơ đồ 1.1: Phân loại Rủi ro tín dụng

Theo sơ đồ trên, rủi ro tín dụng được chia thành hai loại là rủi ro giao dịch

(Transaction risk) và rủi ro danh mục (Portfolio risk):

Rủi ro giao dịch: Là một hình thức của rủi ro tín dụng mà nguyên nhân

phát sinh là do những hạn chế trong quá trình giao dịch và xét duyệt cho vay,

đánh giá khách hàng. Rủi ro giao dịch có ba bộ phận chính là rủi ro lựa chọn, rủi

ro đảm bảo và rủi ro nghiệp vụ.

- Rủi ro lựa chọn là rủi ro có liên quan đến quá trình đánh giá và phân tích

tín dụng, khi ngân hàng lựa chọn những phương án vay vốn có hiệu quả để ra

quyết định cho vay.

- Rủi ro đảm bảo phát sinh từ các tiêu chuẩn đảm bảo như các điều khoản

trong hợp đồng cho vay, các loại tài sản đảm bảo, chủ thể đảm bảo, cách thức

đảm bảo và mức cho vay trên trị giá của tài sản đảm bảo.

- Rủi ro nghiệp vụ là rủi ro liên quan đến công tác quản lý khoản vay và

hoạt động cho vay, bao gồm cả việc sử dụng hệ thống xếp hạng rủi ro và kỹ

thuật xử lý các khoản cho vay có vấn đề.

Rủi ro danh mục: Là một hình thức rủi ro tín dụng mà nguyên nhân phát

sinh là do những hạn chế trong quản lý danh mục cho vay của ngân hàng, được

phân chia thành hai loại: Rủi ro nội tại (Instrinsic risk) và rủi ro tập trung

(Concentration risk).

- Rủi ro nội tại xuất phát từ các yếu tố, các đặc điểm riêng có, mang tính

riêng biệt bên trong của mỗi chủ thể đi vay hoặc ngành, lĩnh vực kinh tế. Nó

xuất phát từ đặc điểm hoạt động hoặc đặc điểm sử dụng vốn của khách hàng vay

vốn.

- Rủi ro tập trung là trường hợp ngân hàng tập trung vốn cho vay quá

nhiều đối với một số khách hàng, cho vay quá nhiều doanh nghiệp hoạt động

trong cùng một ngành, lĩnh vực kinh tế; hoặc trong cùng một vùng địa lý nhất

định; hoặc cùng một loại hình cho vay có rủi ro cao.

Rủi ro tín dụng

Không thu đủ vốn

Không thu được lãi đúng hạn

Không thu được vốn đúng hạn

Không thu đủ lãi

Lãi treo phát sinh

Nợ quá hạn phát sinh

1. Lãi treo đóng băng 2. Miễn giảm lãi

1. Nợ không có khả năng thu hồi 2. Xóa nợ

Sơ đồ 1.2: Các hình thức của rủi ro tín dụng

Rủi ro tín dụng có thể xảy ra ở 4 trường hợp đối với nợ lãi và nợ gốc: 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. Tùy trường hợp mà ngân hàng hạch toán vào

các khoản mục theo dõi khác nhau như lãi treo hoặc nợ quá hạn.

Khi không thu được lãi đúng hạn, nguy cơ rủi ro đang ở mức thấp và chỉ

cần đưa vào 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 doanh nghiệp.

Còn khi không thu được vốn đúng hạn, ngân hàng sẽ có khoản nợ quá hạn

phát sinh. Tuy nhiên, khoản vay này vẫn chưa thể coi là khoản mất mát hoàn

toàn của ngân hàng vì có thể vì lý do nào đó, doanh nghiệp chậm trả nợ gốc và

sẽ trả sau hạn cam kết trong hợp đồng. Nếu như khoản này không thể thu hồi

được (do doanh nghiệp bị phá sản chẳng hạn) thì lúc này coi như ngân hàng gặp

rủi ro tín dụng ở mức độ 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.

Rủi ro tín dụng tồn tại dưới nhiều hình thức, các hình thức đó luôn chuyển

biến cho nhau, mà cuối cùng nợ không có khả năng thu hồi”.

1.2.4. Rủi ro tín dụng theo đánh giá của hệ thống ngân hàng thương

mại Việt Nam

Rủi ro tín dụng phát sinh trong trường hợp ngân hàng không thu được đầy

đủ hoặc thu không đúng kỳ hạn cả gốc lẫn lãi của khoản vay. Rủi ro tín dụng

không chỉ giới hạn ở hoạt động cho vay, mà còn bao gồm nhiều hoạt động mang

tính chất tín dụng khác của NHTM như bảo lãnh, cam kết, chấp thuận tài trợ

thương mại, cho vay ở thị trường liên ngân hàng, tín dụng thuê mua, cho vay

đồng tài trợ.

Trong quan hệ tín dụng có hai đối tượng tham gia là ngân hàng cho vay

và người đi vay. Nhưng người đi vay sử dụng tiền vay trong một thời gian,

không gian cụ thể, tuân theo sự chi phối của những điều kiện cụ thể nhất định

mà ta gọi là môi trường kinh doanh, và đây là đối tượng thứ ba có mặt trong

quan hệ tín dụng.

Rủi ro tín dụng xuất phát từ môi trường kinh doanh gọi là rủi ro do

nguyên nhân khách quan, bao gồm ảnh hưởng biến động quá nhanh và khó dự

đoán của nền kinh tế, môi trường pháp lý chưa thuận lợi.

Rủi ro xuất phát từ người đi vay và ngân hàng cho vay gọi là rủi ro do

nguyên nhân chủ quan, bao gồm sử dụng vốn sai mục đích, không có thiện chí

trong việc trả nợ vay; năng lực tài chính của người đi vay yếu kém, thiếu minh

bạch; khả năng quản trị kém; bất cân xứng thông tin; việc xác định hạn mức tín

Như vậy, có thể thấy rằng, nếu các NHTM có hệ thống xếp hạng tín dụng

khoa học, hiệu quả thì có thể giảm thiểu được rủi ro do nhóm nguyên nhân phổ

dụng cho khách hàng còn quá đơn giản.

biến gây ra rủi ro tín dụng cho ngân hàng – nguyên nhân chủ quan từ phía đối

tượng được cấp tín dụng.

Thông qua việc thu thập các thông tin tài chính, phi tài chính… của khách

hàng để phục vụ cho quá trình xếp hạng tín dụng của khách hàng, ngân hàng có thể

đánh giá cơ bản về mức độ rủi ro của khách hàng, sàng lọc được khách hàng tốt để

phục vụ cho việc ra quyết định cấp tín dụng, không cấp tín dụng hoặc cấp tín dụng

với các điều kiện cụ thể; đồng thời đây cũng là cơ sở để ngân hàng có thể tập trung

vào các đặc điểm riêng của khách hàng để có biện pháp quản lý tín dụng có hiệu

quả. Như vậy, xếp hạng tín dụng giúp các NHTM xây dựng được hệ thống đồng

bộ, thống nhất về cơ sở dữ liệu khách hàng để NHTM hình thành hệ thống thông

tin quản lý khách hàng, hệ thống thông tin về cơ cấu và chất lượng tín dụng…

Đồng thời, xếp hạng tín dụng cũng là công cụ hỗ trợ cho NHTM trong việc duy trì

và phát triển một cơ cấu khách hàng 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.

Nếu số liệu NHTM thu thập và lưu trữ để làm căn cứ thẩm định khách hàng

không đầy đủ, thiếu chính xác, thiếu khách quan, không cập nhật kịp thời… sẽ làm

tăng nguy cơ đánh giá sai lệch về khách hàng vay vốn, về phương án vay vốn, về

khả năng trả nợ… Do đó, để nâng cao chất lượng tín dụng, đảm bảo an toàn trong

hoạt động tín dụng, đối với mỗi NHTM, hệ thống xếp hạng tín dụng nội bộ để định

dạng và đo lường các rủi ro tín dụng cần được thực hiện thống nhất, tập trung, hiệu

quả trong suốt quá trình cấp tín dụng và quản lý khoản vay từ Hội sở chính tới tất

cả các đơn vị kinh doanh của ngân hàng, nhằm đáp ứng tốt các yêu cầu về mục tiêu

an toàn, hiệu quả và quản lý rủi ro của toàn hệ thống NHTM đó.

Rủi ro tín dụng của báo cáo cũng được đồng nhất với khả năng trả nợ của

doanh nghiệp. Khả năng trả nợ của khách hàng chính là khả năng khách hàng có

thể trả đủ cả vốn gốc và lãi cho ngân hàng theo đúng thời gian bồi hoàn vốn và

lãi ghi trong hợp đồng tín dụng của khách hàng cá nhân. Về cơ bản, khả năng trả

nợ của khách hàng chịu ảnh hưởng bới 2 yếu tố sau: Tình hình tài chính của

khách hàng vay vốn; tính khả thi và hiệu quả của các phương án vay vốn.

1.3. Đánh giá các nghiên cứu trước đây về rủi ro tín dụng các doanh nghiệp

Chủ đề đánh giá rủi ro tín dụng doanh nghiệp hiện nay khá đa dạng và

được các nhà kinh tế tiếp cận và nghiên cứu ở các khía cạnh khác nhau:

- Sittichai Puagwatana and Kennedy D Gunawardana (2005) sử dụng mô

hình hồi quy Logistic dự báo sự phá sản của các doanh nghiệp của nền công

nghiệp Thái Lan. Mô hình này đã được phát triển để dự đoán thất bại kinh doanh

ở Thái Lan, đặc biệt trong ngành công nghệ bằng cách sử dụng bốn biến từ mô

hình Altman và bổ sung thêm một biến vào mô hình. Thống kê mô tả, tương

quan, thử nghiệm-Tđộc lập được sử dụng trong thử nghiệm để xem các đặc điểm

của từng biến trên cả doanh nghiệp thất bại và thành công. Mô hình này đã được

phát triển bằng cách sử dụng các hồi quy logic bậc thang. Mẫu được phát triển

bằng cách sử dụng thông tin tài chính từ các công ty trách nhiệm hữu hạn tư

nhân dựa trên ngành công nghệ ở Bangkok. Kết quả từ nghiên cứu thực nghiệm

này có thể đưa ra kết luận rằng các tỷ lệ tài chính là kỹ thuật phân tích hữu ích

cho việc dự đoán tình hình sức khỏe tài chính của các công ty trong ngành công

nghệ. Kết quả của thử nghiệm-T độc lập đã chỉ ra được tỷ lệ doanh số bán hàng

đối với tổng tài sản là biến độc lập có ý nghĩa duy nhất cho thấy sự khác biệt đáng kể giữa các nhóm thất bại và không thất bại. NagelkerkeR2 đã chỉ ra 42,4%

biến động trong các biến kết quả. Tính chính xác khả năng dự đoán của mô hình

là 77,8% dưới độ tin cậy 95%.

- Tugba Keskinkilic and Gunes Sari (2006) dự báo xác suất phá sản bằng

các tỷ số tài chính. Nghiên cứu này cho rằng đo lường rủi ro tín dụng đã trở nên

quan trọng hơn trong suốt 20 năm qua để đáp ứng với sự gia tăng trên toàn thế

giới về số lượng các vụ phá sản. Nghiên cứu đã khảo sát một số mô hình dự báo

phá sản bằng cách sử dụng tỷ lệ tài chính kế toán. Logit và LPMs được sử dụng

để phát triển các mô hình dự báo này. Mục đích của nghiên cứu này là đánh giá

ảnh hưởng của các tỷ lệ tài chính xác định và các ngành được chọn trên các sự

kiện phá sản xảy ra từ năm 2002 đến năm 2006 tại thị trường Thụy Điển. Các

kết quả này được tính bằng cách đo độ co giãn và hiệu ứng biên. Ngoài mô hình

dự báo tính toán ảnh hưởng của ngành bằng phương pháp biến giả, các tỷ lệ tài

chính bình thường của ngành cũng được sử dụng để kiểm soát sự khác biệt của

ngành. Kết quả thực nghiệm cho thấy công ty sẽ có nhiều khả năng bị phá sản

nếu nó không có lợi nhuận, nhỏ, có đòn bẩy cao, và có vấn đề về thanh khoản và

có ít khả năng linh hoạt tài chính để đầu tư vào bản thân nó. Hơn nữa, một công

ty có nhiều khả năng để rơi vào phá sản nếu nó hoạt động trong ngành thương

mại bán buôn và bán lẻ trong các ngành đã chọn trong mẫu.

Các nghiên cứu trên nhìn chung đã cung cấp hệ thống cơ sở lý luận khá

chuẩn mực và toàn diện về quản lý rủi ro tín dụng và mô hình đo lường rủi ro tín

dụng cũng như việc các hình thành các điều kiện đảm bảo cho việc xây dựng các

mô hình đo lường và kiểm soát rủi ro tín dụng. Đây là cơ sở quan trọng, tạo điều

kiện tiền đề để xây dựng một mô hình quản lý rủi ro tín dụng áp dụng cho Việt

Nam nhằm đảm bảo sự an toàn và ổn định của hệ thống NHTM Việt Nam trong

điều kiện hội nhập kinh tế thế giới và khu vực.

Hiện nay ở Việt Nam cũng có một số tác giả nghiên cứu phân tích rủi ro

tín dụng bằng hồi quy Logistic, cụ thể như sau:

- Hoàng Tùng (2011) tiếp cận phân tích rủi ro tín dụng doanh nghiệp bằng

mô hình Logistic. Nghiên cứu này trình bày phương pháp phân tích rủi ro tín

dụng trên cơ sở tiếp cận mô hình Logistic. Từ số liệu thực tế của các chỉ tiêu tài

chính, tác giả kiểm chứng và dự báo rủi ro tín dụng với mẫu nghiên cứu gồm

463 công ty đang niêm yết trên TTCK Việt Nam, tác giả đã xây dựng một hàm

số dự báo rủi ro tín dụng cho các doanh nghiệp. Đồng thời mô hình cũng giúp

cho việc xác định hạng tín dụng của các doanh nghiệp.

- Lê Tất Thành (2012) ứng dụng Logistic phân loại tín dụng các doanh

nghiệp sản xuất. Với 17 biến đầu vào từ 74 quan sát được chọn lọc không gồm

tỷ số dòng tiền và các tỷ số có liên quan đến lãi vay. Các biến này, chủ yếu được

lấy từ các nghiên cứu của Altman (2000), Lo Ka Wan (2005), Ciaran Walsh

(2006) và một số biến mà hiện các tổ chức xếp hạng tín dụng và Ngân hàng Việt

Nam đang sử dụng. Mô hình Logistic tác giả ứng dụng đã giải quyết nhiều vấn

đề về phương pháp luận. Tuy nhiên, hiệu quả của mô hình chưa được thỏa mãn

khi áp dụng trong thực tế vì nguồn dữ liệu thu thập từ các doanh nghiệp không

đủ lớn và không đa dạng nên dẫn đến đầu vào mô hình không thể bao gồm các

biến đánh giá rủi ro tín dụng nổi bật trên thế giới như các tỷ số dựa trên dòng

tiền, EBIT và EBITDA. Mặt khác, mô hình sử dụng các doanh nghiệp có nợ quá

hạn trên 90 ngày như những doanh nghiệp có rủi ro tín dụng cao nhất nên xác

suất trả nợ dự báo được thường thấp đột ngột khi kết quả kinh doanh doanh

nghiệp tương đối xấu đi và các hạng mức tín dụng không phản ánh đồng đều rủi

ro tín dụng của doanh nghiệp.

KẾT LUẬN CHƯƠNG 1

Luận văn đã nêu lên một số lý luận cơ bản về Thông tin bất cân xứng.

Thông tin bất cân xứng sẽ dẫn đến sự lựa chọn bất lợi và rủi ro đạo đức. Qua

việc xem xét Ảnh hưởng của môi trường thông tín bất cân xứng đến quản trị rủi

ro của NHTM thì NHTM cần phải xử lý thông tin bất cân xứng này nhằm hạn

chế sự lựa chọn bất lợi và rủi ro đạo đức với mục đích thu hồi cả vốn gốc và lãi

đúng hạn. Chính vì vậy mà NHTM cần phải có Các cơ sở hạ tầng và điều kiện

cần thiết trong hoạt động tín dụng ngân hàng.

Ngoài ra, Luận văn cũng đã trình bày những lý thuyết cơ bản nhất đó là:

Khái niệm về rủi ro và rủi ro tín dụng, các loại rủi ro tín dụng. Rủi ro tín dụng

trong hoạt động kinh doanh NHTM. Rủi ro tín dụng theo đánh giá của hệ thống

NHTM Việt Nam đã cho thấy những nguyên nhân khách quan cũng như chủ

quan. Từ đó, tham khảo một số nghiên cứu trong và ngoài nước như: Sittichai

Puagwatana and Kennedy D Gunawardana (2005), Tugba Keskinkilic and

Gunes Sari (2006), Hoàng Tùng (2011), Lê Tất Thành (2012) tác giả lựa chọn

mô hình để nghiên cứu.

CHƯƠNG 2

THỰC TRẠNG RỦI TO TÍN DỤNG TẠI NGÂN HÀNG THƯƠNG MẠI CỔ PHẦN SÀI GÒN THƯƠNG TÍN

Chương này giới thiệu chung về Ngân hàng Thương mại cổ phần Sài Gòn

Thương Tín - Sacombank. Khái quát quá trình hình thành và phát triển của

Sacombank qua các giai đoạn. Phân tích hoạt động tín dụng ngân hàng, đánh giá

chất lượng tín dụng của ngân hàng, nhận định và đánh giá công tác quản trị rủi

ro. Từ đó đề xuất Sacombank lựa chọn mô hình phân tích rủi ro tín dụng nhằm

hạn chế vào việc phụ thuộc nhiều vào các chỉ tiêu phi tài chính trong công tác

quản trị rủi ro như hiện nay.

2.1. Giới thiệu về Ngân hàng Thương mại cổ phần Sài Gòn Thương

Tín

Ngân hàng Thương mại cổ phần Sài gòn Thương tín (gọi tắt là

Sacombank) được thành lập theo giấy phép số 0006/NHGP ngày 05/12/1991 do

Thống đốc NHNN Việt Nam ký ngày 05/12/1991 và Giấy phép thành lập công

ty số 05 /GP-UB do Ủy ban nhân dân TP. Hồ Chí Minh ký ngày 03/01/1992.

Ngày 21/12/1991 Sacombank đã chính thức đi vào hoạt động với thời

gian hoạt động là 20 năm, số vốn điều lệ ban đầu là 3 tỷ đồng do các cổ đông

đóng góp, được chia thành 3000 cổ đông dưới hình thức cổ phiếu có ghi tên,

được chuyển nhượng thừa kế theo pháp luật quy định.

Năm 1998, số vốn điều lệ của Sacombank là 71 tỷ đồng, đã được công

nhận theo Quyết định số 30/QĐ-NH ngày 03/02/1997 của NHNN Việt Nam.

Đến cuối năm 2005, vốn điều lệ của Sacombank là 1.250 tỷ và đến cuối năm

2006 đạt 2.089 tỷ.

Sacombank nằm trong nhóm các NHTM cổ phần được thành lập theo tinh

thần Pháp lệnh 1990. Sacombank hình thành trên cơ sở hợp nhất 4 đơn vị tín

dụng: Ngân hàng phát triển kinh tế quận Gò Vấp, Hợp tác xã Lữ Gia, Hợp tác xã

Thành Công, Hợp tác xã Tân Bình.

Ban lãnh đạo Sacombank đã trải qua nhiều năm kinh doanh trong ngành

ngân hàng, cùng với đội ngũ cán bộ trẻ, có năng lực, có trình độ, năng nổ luôn

tâm huyết với nghề, không ngừng cải tiến đổi mới nghiệp vụ. Chính vì vậy,

trong hơn 20 năm hoạt động Sacombank đã đạt được những kết quả đáng khích

lệ, xây dựng được uy tín và khẳng định vị thế của mình trong hệ thống NHTM

Việt Nam như các ngân hàng trên thế giới.

2.1.1. Quá trình phát triển

Giai đoạn 1: Giai đoạn sáp nhập để cùng tồn tại (1991-1995)

Ở thời kỳ này do kinh nghiệm quản lý còn non yếu, kiến thức pháp luật và

ý thức tôn trọng pháp luật cũng như quy chế của NHNN chưa được coi trọng, do

nhận thức chưa đầy đủ mặt tiêu cực của cơ chế thị trường, do quan điểm lãnh

đạo, chỉ đạo trong nội bộ ngân hàng chưa thống nhất về ý chí và hoạt động nên

đã để xảy ra những sai lệch, vi phạm quy định, nhất là những sai sót trong việc

quản lý sử dụng vốn để xảy ra tình trạng nợ quá hạn lớn hoặc có trường hợp rủi

ro bị tổn thất, vốn bị đọng không sinh lời, hạn chế hiệu quả kinh doanh, tồn tại

kéo dài đến nhiều năm sau phải xử lý rất phức tạp và khó khăn, ảnh hửởng rất

lớn đến nhịp độ phát triển.

Mặc dù vậy, Sacombank cũng đã có những thành công đáng kể trong việc

tiếp cận với cơ chế thị trường, thích ứng với tình hình đổi mới. Tập trung chỉ

đạo và tổ chức thực hiện ngay một số hoạt động rất tích cực, mang tính tiên

phong, đột phá để vượt qua khó khăn ban đầu. Vừa lo xử lý những tồn tại của

các TCTD cũ để lại, hạn chế rủi ro đến mức thấp nhất thu hồi vốn bị đọng đưa

vào hoạt động, vừa lo phát triển năng lực tài chính, trước hết là phát triển vốn

điều lệ (từ 3 tỷ lên đến 23 tỷ đồng). Trên cơ sở này, Sacombank đã đa dạng hoá

các tình hình huy động vốn, trong đó đã thí điểm việc phát hành "kỳ phiếu có

mục đích". Nhờ đó nguồn vốn hoạt động tăng lên rất nhanh để mở rộng hoạt

động tín dụng và các hoạt động thanh toán, chuyển tiền nhanh và bước đầu làm

dịch vụ thanh toán quốc tế. Mặt khác ngân hàng đã nhanh chóng chiếm lĩnh các

địa bàn thuận lợi ở trung tâm thành phố tạo nên một nền tảng vững chắc để hoạt

động và phát triển lâu dài.

Giai đoạn 2: Giai đoạn xác lập kỷ cương để phát triển(1996-1998)

Giai đoạn này là giai đoạn xây dựng nề nếp, kỷ cương, tôn trọng pháp

luật, nâng cao chất lượng các mặt hoạt động tạo đà phát triển vững chắc.

Tiếp tục tăng vốn điều lệ từ 23 lên đến 71 tỷ đồng(1997) theo đề án phát

hành cổ phiếu đại chúng, Sacombank trở thành ngân hàng cổ phần duy nhất tại

Việt Nam có cơ cấu cổ đông đại chúng. Điều này đã tạo cho Sacombank một vị

thế vững chắc trong hoạt động cũng như uy tín trong nước và trên trường quốc

tế. Sacombank đã tăng cường xây dựng cơ sở vật chất, từng bước hiện đại hóa

hoạt động ngân hàng bằng cách ứng dụng tin học để điều hành, kiểm soát hoạt

động ngân hàng; đồng thời tăng cường đội ngũ cán bộ, nhân viên cả về số lượng

lẫn chất lượng.

Bên cạnh đó, ngân hàng đã cơ cấu lại nguồn vốn, nâng dần tỷ trọng nguồn

vốn huy động lãi suất thấp, phát triển hoạt động dịch vụ đa dạng, tạo nguồn thu

nhập dịch vụ ngày càng tăng, đặc biệt là hoạt động tín dụng thực hiện cho vay

phân tán theo đề án, kết hợp cho vay tập trung có trọng điểm, hạn chế rủi ro và

có hiệu quả, phù hợp với tình hình kinh tế - xã hội hiện nay và ngày càng phát

huy tác dụng tích cực. Ngoài ra còn có sáng kiến lập tổ tín dụng cho vay ngoài

địa bàn, thực chất là phát triển mạng lưới, chiếm lĩnh thị phần tín dụng ở nông

thôn, đã phát huy hiệu quả tích cực và đảm bảo an toàn, tạo tiền đề phát triển

rộng rãi sau này.

Bên cạnh những mặt tích cực trên, trong thời kỳ này hoạt động của

Sacombank bộc lộ những mặt hạn chế và sai lệch, ảnh hưởng nhịp độ phát triển.

Đó là trong lãnh đạo, chỉ đạo thiếu sự thống nhất tổ chức thực hiện những định

hướng, mục tiêu phát triển đã đề ra, chưa coi trọng nhiệm vụ củng cố, chấn

chỉnh nên không tập trung giải quyết xử lý những sai sót, tồn tại cũ để lại. Tình

trạng nợ quá hạn tồn đọng cũ vẫn dễ kéo dài, nợ quá hạn mới phát sinh thêm,

chiếm tỷ lệ quá cao trong tổng dư nợ, những vi phạm về sử dụng vốn tự có chưa

có biện pháp khắc phục. Vốn bị đọng không sinh lời còn lớn, ảnh hưởng đến kết

quả kinh doanh. Tình hình tài chính còn tương đối yếu, tỉ lệ an toàn vốn tối thiểu

không đạt mức theo quy định, rơi vào hoàn cảnh khó khăn mới, nảy sinh mâu

thuẫn trong nội bộ lãnh đạo dẫn đến tình trạng phân hóa nội bộ rất căng thẳng.

Giai đoạn 3: Giai đoạn củng cố để phát triển ổn định (1999-2001)

Từ tình hình diễn biến nêu trên và thực trạng hoạt động của Sacombank

được Đại hội cổ đông thường niên năm 1998 phân tích, đánh giá làm rõ những

nguyên nhân đúng sai của các sự việc, đồng thời đề ra phương hướng, nhiệm vụ,

cùng những giải pháp thiết thực để thực hiện theo định hướng, mục tiêu là "củng

cố ổn định để phát triển vững chắc". Chuyển sang thời kỳ điều chỉnh để thực thi

quyết định của NHNN. Đó là một sự kiện đáng ghi nhớ, vì đã tạo nên một bước

ngoặc, quyết định sự tồn tại và phát triển đi lên của Sacombank.

Trên cơ sở đó, ngay từ đầu năm 1999, HĐQT đã tổ chức nhiều cuộc hội

thảo, tọa đàm về những chuyên đề quan trọng để tập hợp trí tuệ tập thể, tìm ra

những giải pháp tối ưu để củng cố và phát triển; đồng thời quyết định thành lập

các ban chuyên trách, gồm ban chấn chỉnh, ban phát triển và ban lập quy, chỉ

đạo các mặt hoạt động đi vào nề nếp, chặt chẽ và hiệu quả.

Bên cạnh đó thì ngân hàng cũng đã đề ra kế hoạch cùng với những

phương hướng cụ thể nhằm chấn chỉnh lại những vấn đề còn tồn tại theo Luật

các TCTD; tập trung xử lý nợ quá hạn còn tồn đọng, ngăn chặn nợ quá hạn mới

phát sinh, ngày càng giảm thấp tỷ lệ nợ quá hạn; đồng thời thực hiện nghiêm túc

việc trích lập các quỹ dự phòng rủi ro và xử lý rủi ro; góp phần nâng cao chất

lượng tín dụng và từng bước góp phần ổn định đội ngũ cán bộ tín dụng, cũng

như chất lượng quản trị cũng được nâng lên; từng bước hoàn thiện quy chế quản

lý, tạo cơ sở cho việc kiểm soát và điều hành hoạt động kinh doanh ngày một tốt

hơn. Song song với công tác chấn chỉnh, thì các mặt khác của ngân hàng đều

phát triển mạnh, hình thành từ việc thi đua để hoàn thành chỉ tiêu kế hoạch của

ngân hàng đề ra. Điều này đã tạo một "bước phát triển vượt bậc", tạo tiền đề

thuận lợi cho ngân hàng để tiếp tục phát triển.

Giai đoạn 4: Giai đoạn chuẩn bị cho quá trình hội nhập (2002-2005)

Trong giai đoạn này, Sacombank đã thực hiện hoàn thành vượt mức các

chỉ tiêu kinh tế và mục tiêu phát triển cho thời kỳ kế hoạch 05 năm. Đặc biệt với

sự tham gia góp vốn của 03 cổ đông nước ngoài là các tổ chức tài chính ngân

hàng mạnh trên thế giới và khu vực đã hỗ trợ Sacombank tiếp cận công nghệ

tiên tiến và kinh nghiệm quản trị điều hành hiện đại, chuẩn bị cho quá trình hội

nhập kinh tế quốc tế.

Giai đoạn 5: Giai đoạn phát triển và hội nhập (2006-2010)

Sacombank là ngân hàng thương mại cổ phần Việt Nam đầu tiên niêm yết

cổ phiếu trên thị trường chứng khoán với tổng số vốn niêm yết là 1900 tỷ đồng.

Sự tham gia của cổ phiếu Sacombank (mã niêm yết STB) trên sàn giao dịch

chứng khoán thành phố Hồ Chí Minh là minh chứng cho triển vọng phát triển,

sự tăng trưởng an toàn và bền vững của Sacombank. Tiếp đó, Sacombank khai

trương hoạt động chi nhánh tại Lào, bước đầu chinh phục thị trường Đông

Dương. Là ngân hàng đầu tiên mở chi nhánh tại Lào, góp phần vào việc đẩy

mạnh quan hệ hợp tác thương mại, đầu tư giữa hai nước Việt – Lào ngày một tốt

đẹp hơn. Trên nền tảng thành công của chi nhánh Lào, ngày 23/6/2009,

Sacombank tiếp tục mở rộng phạm vi hoạt động sang Campuchia, đánh dấu

hoàn tất chiến lược tại thị trường Đông Dương. Song song đó, Sacombank đã

hoàn tất nâng cấp hệ thống ngân hàng lõi từ Smartbank lên T24, phiên bản R8

trên toàn hệ thống cùng với việc khánh thành và đưa Trung tâm Dữ liệu (Data

Center) hiện đại đạt chuẩn quốc tế đầu tiên trong hệ thống các NHTM cổ phần

Việt Nam vào hoạt động từ năm 2008.

Kết thúc thắng lợi các mục tiêu phát triển, Sacombank đã thực hiện thành

công chương trình tái cấu trúc song song với việc xây dựng nền tảng vận hành

vững chắc, chuẩn bị các nguồn lực để thực hiện các mục tiêu phát triển cho giai

đoạn tiếp theo.

Giai đoạn 6: Giai đoạn ổn định, củng cố tạo nền tảng vững chắc (2011

-2012)

Giai đoạn này Sacombank chủ động điều chỉnh các kế hoạch mở rộng quy

mô, tập trung duy trì mọi hoạt động ổn định và/ hoặc tăng trưởng đúng mức sao

cho phù hợp với nhịp độ tăng trưởng của ngành cũng như hài hòa các giá trị lợi

ích cho cổ đông. Sacombank thành lập ngân hàng 100% vốn nước ngoài tại

Campuchia. Sự kiện trọng đại này đánh dấu bước chuyển tiếp giai đoạn mới của

chiến lược phát triển và nâng cao năng lực hoạt động của Sacombank tại

Campuchia nói riêng và tại khu vực Đông Dương nói chung. Qua đó, góp phần

thúc đẩy hơn nữa mối quan hệ giao thương tốt đẹp giữa cộng đồng doanh nghiệp

hai nước Việt Nam – Campuchia. Tuy nhiên, giai đoạn này cũng có sự chia sẻ

quyền lợi của cổ đông và Ban giám đốc trong việc quản lý điều hành để đạt mục

tiêu phát triển chung nên năm 2012, Sacombank đã thay đổi cơ cấu cổ đông và

Hội đồng quản trị, chuyển qua một giai đoạn phát triển mới trên cơ sở kế thừa

chiến lược phát triển trước đây và bổ sung các nhân tố mới phù hợp.

2.1.2. Hoạt động tín dụng tại Ngân hàng Thương mại cổ phần Sài Gòn

Thương Tín

Năm 2006, kinh tế Việt Nam đạt mức tăng trưởng GDP là 8,17 %, là một

trong những nền kinh tế tăng trưởng cao hàng đầu của châu á và thế giới. Mức

tăng trưởng cao này vẫn được duy trì liên tục trong những năm tiếp theo nên nhu

cầu vốn của nền kinh tế tăng rất cao, đẩy hoạt động tín dụng của hệ thống ngân

hàng trong những năm này phát triển với tốc độ khá "nóng". Trong bối cảnh

biến động mạnh của tình hình kinh tế - xã hội, thị trường vốn và thị trường tiền

tệ trong nước, Sacombank đã không ngừng nâng cao năng lực, tái cơ cấu và

chấn chỉnh lại bộ máy hoạt động, sửa đổi và hoàn thiện chính sách tín dụng, các

mô hình đánh giá xếp hạng và các biện pháp kiểm soát tín dụng hiệu quả như:

Chọn lọc dự án đầu tư, sàng lọc khách hàng, kiểm soát chất lượng tín dụng, tập

trung đầu tư vốn trên cơ sở an toàn. Nhờ đó, hoạt động tín dụng của Sacombank

đã đạt được sự tăng trưởng ổn định và bền vững.

Hoạt động tín dụng là hoạt động mang lại nguồn thu chính trong tổng thu

nhập của Sacombank, tuy nhiên trong bối cảnh tình hình sản xuất, kinh doanh

còn gặp nhiều khó khăn nên Sacombank đã hết sức thận trọng trong việc cấp tín

dụng để đảm bảo an toàn vốn cho vay; tiếp tục thực hiện việc tái cấu trúc lại dư

nợ cho vay theo hướng đa dạng hoá các loại hình cho vay và mở rộng địa bàn

cho vay, thực hiện chính sách cho vay phân tán tập trung chủ yếu vào thành

phần kinh tế cá thể và hộ gia đình. Điều này vừa phân tán rủi ro vừa phục vụ cho

việc phát triển kinh tế - xã hội đặc biệt là đối với thành phần kinh tế cá thể hộ

gia đình và nông thôn.

Bảng 2.1: Tốc độ tăng trưởng nghiệp vụ sử dụng vốn qua các năm

Chỉ tiêu

Năm 2008

Năm 2009

Năm 2010

Năm 2011

(Đvt: tỷ đồng) Năm 2012

Dư nợ

+/- (%)

35.008

2,01

59.657 70,41

82.484 38,27

80.539

-2,36 96.334 19,61

Tổng dư nợ (quy VND)

Nguồn: Báo cáo thường niên Sacombank

Tính đến 31/12/2012, tổng dư nợ cho vay khách hàng đạt 96.334 tỷ đồng,

chiếm 63,68% tổng tài sản, tăng15.795 tỷ đồng so với năm 2011, tương ứng

tăng 19,61%. Thị phần cho vay Sacombank đạt 3,17%, tăng nhẹ so với đầu năm

2012. Mặc dù đối tượng cho vay bị thu hẹp do chính sách thắt chặt tín dụng của

NHNN và do tình hình sản xuất đình đốn, nhu cầu vốn trên thị trường gần như

chạm đáy, Sacombank vẫn tăng trưởng dư nợ khá tốt. Cơ cấu cho vay được cải

thiện, thể hiện nỗ lực của ngân hàng trong việc đáp ứng yêu cầu nâng cao chất

lượng tín dụng và gia tăng hiệu quả sử dụng vốn.

- Dư nợ VND tăng mạnh phù hợp với nổ lực chuyển đổi các giao dịch tiền

tệ sang đồng bản tệ của Chính phủ, đồng thời nhằm tương đồng với cơ cấu

nguồn vốn huy động hiện tại của Sacombank.

- Cho vay phân tán tiếp tục được củng cố bằng các biện pháp đẩy mạnh

tín dụng cá nhân vốn có biên độ lãi suất tốt, độ rủi ro thấp làm nền tảng bền

vững cho hoạt động ngân hàng. Định hướng này đang đáp ứng tốt nhu cầu của

thị trường. Cụ thể: Dư nợ cá nhân tăng đều qua các tháng, số lượng khách hàng

cá nhân tăng 13.000 khách hàng so với đầu năm, chủ yếu phục vụ nhu cầu sản

xuất kinh doanh nhỏ lẻ…

Chất lượng tín dụng: Trước bối cảnh hàng loạt doanh nghiệp phá sản, nợ

xấu trở thành vấn đề nan giải của nền kinh tế, Sacombank đã tập trung nâng cao

công tác ngăn chặn và xử lý nợ quá hạn, giám sát chặt chẽ và xuyên suốt tại

từng địa bàn, bổ sung thành phần và cơ chế hoạt động của Phân ban ngăn chặn

và xử lý nợ quá hạn, áp dụng cơ chế linh hoạt trong xử lý tài sản cấn trừ nợ,

triển khai cơ chế khen thưởng đối với các đơn vị xử lý tốt nợ quá hạn…Nhờ

vậy, tỷ lệ nợ quá hạn của Sacombank luôn được tăng cường kiểm soát và thuộc

nhóm thấp trong toàn hệ thống.

Bảng 2.2: Tỷ trọng dư nợ cho vay so với nguồn vốn huy động

(Đvt: tỷ đồng)

Chỉ tiêu

2008

2009

2010

2011

2012

Nguồn vốn huy động

58,635

86,335

126.204

111,513

123,753

Tổng dư nợ

35,008

59,657

82,484

80,539

96,334

Tỷ trọng (%)

59,70

69,10

65,36

72,22

77,84

Nguồn: Báo cáo thường niên Sacombank

Tỷ lệ cho vay/huy động vốn cuối năm 2012 là 77,84%, tăng 5,62% so với

năm 2011 (72,22%). Đây là một trong những chiến lược định hướng phát triển

bền vững của Sacombank nhằm từng bước đa dạng hoá danh mục sử dụng vốn

và giảm dần sự lệ thuộc vào hoạt động tín dụng. Đồng thời, Sacombank đã triển

khai thêm một số sản phẩm tín dụng mới, liên kết với nhiều doanh nghiệp có

thương hiệu lớn để cung cấp sản phẩm, dịch vụ ngân hàng và thực hiện bảo

hiểm cho khách hàng. Đây là những nét đặc trưng mới trong tiếp thị và bán sản

phẩm mang tính liên kết mạng lưới toàn hệ thống của Sacombank nhằm phát

huy tối đa lợi thế sẵn có để tăng lợi nhuận. Chính vì vậy mà tổng dư nợ cho vay

theo thành phần kinh tế cũng như theo khu vực địa lý của Sacombank có xu

hướng gia tăng qua các năm.

Bảng 2.3: Dư nợ cho vay theo thành phần kinh tế

2008

2009

2010

2011

Đối tượng

Dư nợ

Tỷ trọng (%)

723.513

2,07

3.635.197

6,09

2.583.839

3,13

3.677.347

4,57

5.907.494

6,13

Doanh nghiệp nhà nước

Công ty cổ phần

6.157.743

17,59

9.724.253

16,30

19.909.520

24,14

20.086.296

24,94

27.063.884

28,09

9.315.313

26,61

16.988.663

28,48

23.484.859

28,47

23.774.054

29,52

26.137.288

27,13

Công ty trách nhiệm hữu hạn

1.983.480

3.737.866

4.253.642

4.859.534

5,67

6,27

5,16

6,03

3.378.908

3,51

65.587

0,19

287.264

0,48

268.760

0,33

127.391

0,16

89.861

0,09

18.852

0,05

8.066

0,01

167.258

0,20

331.227

0,41

28.733

0,03

334.022

0,95

353.105

0,59

270.002

0,33

264.200

0,33

175.948

0,18

16.372.649 37.712

46,77 0,11

24.890.792 31.798

41,72 0,05

30.876.486 670.437

37,43 0,81

27.254.519 164.919

33,84 0,20

33.453.531 98.792

34,73 0,10

Doanh nghiệp tư nhân Hợp tác xã Công ty liên doanh Công ty 100% vốn nước ngoài Cá nhân Khác

59.657.004

82.484.803

80.539.487

96.334.439

Tổng cộng

35.008.871

Nguồn: Báo cáo thường niên Sacombank

(Đvt: triệu đồng) 2012

Bảng 2.4: Dư nợ cho vay theo khu vực địa lý

(Đvt: triệu đồng)

Khoản mục

2008

2009

2010

2011

2012

18.358.426

28.500.650

38.430.655

35.387.512

48.437.790

Thành phố Hồ Chí Minh

4.579.773

7.969.334

10.854.857

11.153.599

13.457.269

Đồng bằng Sông Cửu Long

7.234.516

14.658.972

19.796.391

21.223.154

20.467.422

Miền Trung và Đông Nam Bộ

Phía Bắc

4.836.156

8.528.048

11.629.839

10.821.827

11.445.443

Ngoài nước

1.773.061

1.953.395

2.526.515

Tổng cộng

35.008.871

59.657.004

82.484.803

80.539.487

96.334.439

Nguồn: Báo cáo thường niên Sacombank

2.2. Đánh giá chất lượng tín dụng tại Ngân hàng Thương mại cổ phần

Sài Gòn Thương Tín

Những năm gần đây thị phần về nguồn vốn huy động cũng như dư nợ tín

dụng của Sacombank ngày càng chiếm tỷ trọng cao so với toàn ngành. Cùng với

sự phát triển đó, Sacombank không ngừng nghiên cứu và thực hiện nhiều biện

pháp nhằm nâng cao chất lượng quản lý tín dụng của mình để có thể vừa đáp

ứng được nhu cầu phát triển vừa giảm thiểu được rủi ro tổn thất cho ngân hàng.

Các biện pháp mà Sacombank đã và đang áp dụng như việc tái cấu trúc lại bộ

máy, thiết lập quy trình quản lý tín dụng, thu hồi nợ, thành lập phòng quản lý tín

dụng, phòng quản lý rủi ro nhằm kiểm tra giám sát và cảnh báo rủi ro, đào tạo

nâng cao trình độ nghiệp vụ cho đội ngũ nhân viên,… và đã đạt được những

thành công đáng kể.

Chỉ tiêu

Bảng 2.5: Tình hình dư nợ quá hạn của Sacombank qua các năm

2008

2009

2010

2011

2012

Dư nợ cho vay/ Tổng tài sản

50%

56%

54,64%

57%

65%

Dư nợ cho vay/ Nguồn vốn huy động

57%

64%

61,40

71%

80%

Tỷ lệ nợ xấu /Tổng dư nợ

0,62%

0,69%

0,52%

0,56%

1,97%

Tỷ lệ nợ quá hạn/ Tổng dư nợ

0,99%

0,88%

0,56%

0,85%

2,39%

Tỷ lệ an toàn vốn tối thiểu (CAR)

12,16%

11,41%

9,97%

11,66%

9,53%

Nguồn: Báo cáo thường niên Sacombank

Từ khi NHNN ban hành Quyết định số 493/2005/QĐ-NHNN ngày

24/5/2005 và Quyết định số 18/2007/QĐ-NHNN ngày 25/4/2007 quy định về

phân loại nợ, trích lập và sử dụng dự phòng rủi ro tín dụng nhằm đưa hoạt động

tín dụng tiếp cận dần với các chuẩn mực và thông lệ quốc tế thì các quyết định

này có tầm ảnh hưởng lớn đến hoạt động cho vay thu nợ, trích lập quỹ dự phòng

và lợi nhuận của các NHTM. Mặc dù vậy, Sacombank vẫn tuân thủ triệt để quy

định này, với tăng trưởng dư nợ khá cao nhưng chất lượng tín dụng vẫn chưa

được kiểm soát tốt: Ở giai đoạn 2008-2011 các Nhóm nợ 3, 4, 5 có tăng, giảm

nhưng không đáng kể; tại thời điểm 31/12/2012, tỷ lệ nợ quá hạn trên tổng dư

nợ 2,39%, trong đó tỷ lệ nợ xấu 1,97%. Kết quả này một phần nào cũng bị ảnh

hưởng bởi một số biến động của Sacombank trong năm 2012.

Bảng 2.6: Tình hình nợ quá hạn tại Sacombank

Năm 2008

Năm 2009

Năm 2010

Năm 2011

Năm 2012

Chỉ tiêu

Dư nợ (triệu đồng)

Tỉ lệ (%)

Dư nợ (triệu đồng)

Tỉ lệ (%)

Dư nợ (triệu đồng)

Tỉ lệ (%)

Dư nợ (triệu đồng)

Tỉ lệ (%)

Dư nợ (triệu đồng)

Tỉ lệ (%)

Nhóm 1

34.671.264

99,04

59.168.761

99,18

82.010.384

99,42

79.840.392

99,13

93.932.651

97,51

Nhóm 2

129.200

0,37

104.235

0,17

29.899

0,04

235.868

0,29

428.714

0,45

Nhóm 3

81.798

0,23

35.487

0,06

31.454

0,04

101.981

0,13

312.084

0,32

Nhóm 4

57.481

0,16

167.615

0,28

60.776

0,07

193.335

0,24

764.210

0,79

Nhóm 5

69.128

0,20

180.906

0,30

352.290

0,43

167.911

0,21

896.780

0,93

Tổng

35.008.871

59.657.004

82.484.803

80.539.487

96.334.439

(Nguồn báo cáo thường niên Sacombank)

Tuy vậy, một trong những điểm nổi bật trong quá trình tái cấu trúc dư nợ

của ngân hàng, Sacombank đã định hướng cho vay phân tán rủi ro với đối tượng

cho vay là các doanh nghiệp vừa và nhỏ, cá nhân và hộ gia đình nên Tổng tài sản

của ngân hàng năm 2012 đã được cải thiện theo hướng ổn định - bền vững và

tăng 8% so với năm 2011, trong đó đáng chú ý là huy động từ Tổ chức

kinh tế và Dân cư, tăng hơn 24% trong bối cảnh cạnh tranh ngày càng gay gắt

hiện nay. Sacombank có được thành tựu này trước tiên là nhờ vào việc tăng

cường triển khai các sản phẩm dịch vụ và các chương trình kích thích trọng

điểm phù hợp cho từng phân khúc khách hàng; đẩy mạnh phát huy lợi thế thương

hiệu và mạng lưới rộng khắp cả nước; cộng với xây dựng cơ chế khuyến khích

nội bộ, tăng cường lực lượng bán hàng và kỹ năng chăm sóc khách hàng

nhằm gia tăng quy mô huy động ở các đơn vị trên toàn hệ thống.

2.3. Công tác quản trị rủi ro tín dụng tại Sacombank

Tiếp đến, nhờ vào công tác quản lý rủi ro đã được thực hiện xuyên suốt

trên toàn hệ thống. Hệ thống xếp hạng tự động được triển khai thành công, gần

100% khách hàng mới (trong và ngoài nước) đã được xếp hạng và cập nhật liên

tục trên hệ thống. Với sự tư vấn của Công ty E&Y, ngân hàng đã hoàn tất hệ

thống tính toán tổn thất dự kiến trong cấp phát tín dụng, làm cơ sở quan trọng

giúp hạn chế thấp nhất rủi ro tín dụng tại ngân hàng. Ngoài ra, các chương trình

quản lý rủi ro trọng điểm (Chương trình CIC, Hệ thống quản lý rủi ro hoạt động,

Hệ thống đánh giá môi trường) đã hỗ trợ tích cực cho các giải pháp xử lý nợ quá

hạn, nợ xấu. Năm 2008, tỷ lệ an toàn vốn tối thiểu của Sacombank là 12,16%; tỷ

lệ này cho thấy mức độ rủi ro thấp, ngân hàng sử dụng vốn quá an toàn, kém

hiệu quả, có thể giảm sút lợi nhuận. Điều này có thể là Sacombank đã dự trữ vốn

quá nhiều so với vốn đưa vào kinh doanh hoặc trong tài sản có sinh lợi thì ngân

hàng lại quá chú trọng vào những tài sản có mức độ rủi ro thấp hoặc ngân hàng

tăng vốn quá nhanh trong khi tốc độ đầu tư và cho vay tăng chậm hơn. Đến năm

2012, tỷ lệ vốn an toàn tối thiểu đã được đưa về ở mức khá hợp lý là 9,53%, phù

hợp với Thông tư số 13/2010/TT-NHNN ngày 20/5/2010 và số 22/2011/TT-

32 NHNN của Ngân hàng Nhà nước: “Tổ chức tín dụng, trừ chi nhánh ngân hàng

nước ngoài, phải duy trì tỷ lệ an toàn vốn tối thiểu 9% giữa vốn tự có so với

tổng tài sản “Có” rủi ro của tổ chức tín dụng (tỷ lệ an toàn vốn riêng lẻ)”.

Vì vậy, tháng 09 năm 2012, Moody’s xếp hạng năng lực tín dụng độc

lập của Sacombank ở mức E+, tương đương với xếp hạng tín nhiệm dài hạn ở

mức B1 do những thế mạnh của Sacombank hiện tại. Đồng thời, Moody’s

cũng ghi nhận tỷ lệ an toàn vốn cấp 1 của Sacombank cao hơn các ngân hàng

nội địa khác và trạng thái thanh khoản của Sacombank đang có cải thiện do tiền

gửi cá nhân và tổ chức tăng trưởng 16%, trong khi danh mục cho vay thu hẹp

khoảng 3% so với đầu năm. S&P cũng có nhận định tích cực cho Sacombank

khi nâng xếp hạng tín nhiệm đối tác tín dụng dài hạn của Sacombank từ mức

”B+” lên mức “BB-”, giữ nguyên xếp hạng đối tác tín dụng ngắn hạn ở mức “B-

”, triển vọng đối với 2 mức xếp hạng trên đều là “ổn định”. Ngoài ra,

S&P còn điều chỉnh xếp hạng tín nhiệm dài hạn của Sacombank từ “axBB” lên

“axBB+” và giữ nguyên xếp hạng tín nhiệm ngắn hạn ở mức “axB” theo thang

đo khu vực ASEAN. Mặc dù Sacombank đã xây dựng và thường xuyên hoàn

thiện hệ thống xếp hạng tín dụng nội bộ và xem nó là công cụ hỗ trợ đắc lực

nhằm chuẩn hoá việc phân loại, xếp hạng khách hàng quản lý chất lượng tín

dụng và dự báo rủi ro, phân loại nợ và trích lập dự phòng rủi ro tín dụng.… ; là

một trong những căn cứ để đưa ra quyết định cấp phát tín dụng như: Hạn mức

tín dụng, thời hạn vay, lãi suất vay. Tuy nhiên, việc sử dụng mô hình xếp hạng

tín nhiệm doanh nghiệp, cá nhân và cũng như một số đối tượng khách hàng khác

mà Sacombank đang áp dụng vẫn còn phụ thuộc nhiều vào các yếu tố định tính

cũng như việc mất khá nhiều thời gian để chấm điểm theo mô hình hiện tại; điều

đó sẽ ảnh hưởng phần nào đến kết quả của việc chấm điểm khách hàng và cũng

như mang lại rủi ro tiềm ẩn cho ngân hàng. Chính vì vậy, phương pháp định

lượng rủi ro tín dụng bằng mô hình hồi quy logistic có thể là mô hình

Sacombank nên nghiên cứu để ứng dụng trong tương lai.

KẾT LUẬN CHƯƠNG 2

Luận văn giới thiệu một cách tổng quan về NHTMCP Sài Gòn Thương

Tín. Khái quát quá trình hình thành và phát triển của Sacombank qua sáu giai

đoạn. Phân tích hoạt động tín dụng, đánh giá chất lượng tín dụng của ngân hàng

Sacombank cho thấy ngân hàng đã không ngừng nâng cao năng lực, tái cơ cấu

và chấn chỉnh lại bộ máy hoạt động, sửa đổi và hoàn thiện chính sách tín dụng,

các mô hình đánh giá xếp hạng và các biện pháp kiểm soát tín dụng hiệu quả

như: Chọn lọc dự án đầu tư, sàng lọc khách hàng, kiểm soát chất lượng tín dụng,

tập trung đầu tư vốn trên cơ sở an toàn. Nhờ đó, hoạt động tín dụng của

Sacombank đã đạt được sự tăng trưởng ổn định và bền vững. Qua xem xét Công

tác quản trị rủi ro của ngân hàng; đến năm 2012, tỷ lệ vốn an toàn tối thiểu đã

được đưa về ở mức khá hợp lý là 9,53%, phù hợp với Thông tư số 13/2010/TT-

NHNN ngày 20/5/2010 và số 22/2011/TT-NHNN của Ngân hàng Nhà nước.

Tuy nhiên, việc sử dụng mô hình xếp hạng tín nhiệm doanh nghiệp, cá nhân và

cũng như một số đối tượng khách hàng khác mà Sacombank đang áp dụng vẫn

còn phụ thuộc nhiều vào các yếu tố định tính cũng như việc mất khá nhiều thời

gian để chấm điểm theo mô hình hiện tại; điều đó sẽ ảnh hưởng phần nào đến

kết quả của việc chấm điểm khách hàng và cũng như mang lại rủi ro tiềm ẩn cho

ngân hàng. Chính vì vậy, tác giả đề xuất Sacombank lựa chọn mô hình phân tích

rủi ro tín dụng nhằm hạn chế việc phụ thuộc vào các chỉ tiêu phi tài chính trong

công tác quản trị rủi ro tín dụng như hiện nay.

CHƯƠNG 3

PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU

VÀ KẾT QUẢ KIỂM ĐỊNH

Chương này sẽ trình bày phương pháp nghiên cứu mô hình hồi quy

Logistic; thu thập, mô tả dữ liệu và các kết quả kiểm định mô hình nghiên cứu

gồm: Ma trận tương quan các biến trong mô hình, kết quả hồi quy, tính phù hợp

của mô hình. Trên cơ sở đó nhằm giải thích rõ về rủi ro tín dụng của doanh

nghiệp thông qua các biến kỳ vọng đưa vào mô hình.

3.1. Mô hình kiểm định

Mô hình nghiên cứu kiểm định của đề tài kế thừa và có những bổ sung

cho phù hợp với điều kiện của ngân hàng Sacombank dựa vào nghiên cứu của

Lê Tất Thành (2012), Altman (2000), Lo Ka Wan (2005) và Ciaran Walsh

(2006). Mô hình nghiên cứu có dạng như sau:

Y = f(X1, X2, X3, X4, X5, X6, X7, X8, X9)

Tính chất của các biến được giải thích trong bảng 3.1.

Y=1 là doanh nghiệp rủi ro và Y=0 là doanh nghiệp không rủi ro

Bảng 3.1: Ký hiệu các biến đầu vào

Y

X1 RE/TA=Lợi nhuận giữ lại/Tổng tài sản

Tốc độ tăng trưởng bền vững

X2 RE/NR=Lợi nhuận giữ lại/Doanh thu thuần

Phản ánh thua lỗ trong hoạt động kinh doanh

X3 WC/TA=Vốn luân chuyển/Tổng tài sản

X4 NPM=Lợi nhuận sau thuế/ Doanh thu thuần

Tỷ suất sinh lợi

X5 ROE=Lợi nhuận sau thuế/Vốn chủ sở hữu

Tỷ số hoạt động

X6 NR/STD=Doanh thu thuần/Nợ ngắn hạn

Khả năng thanh khoản

X7 CR: Tỷ số thanh khoản ngắn hạn

Hiệu suất sử dụng tài sản

X8 NR/TA=Doanh thu thuần/Tổng tài sản

Lợi thế về quy mô

Thay đổi trong (Log(TA): Log(Tổng tài sản))

X9

Nguồn: Tổng hợp của tác giả, có tham khảo nguồn Rating.com.vn

Với X1: Lợi nhuận giữ lại/Tổng tài sản, X2: Lợi nhuận giữ lại/Doanh thu

thuần: Tỷ số này càng lớn tức là, doanh nghiệp tái đầu tư càng mạnh, hiệu quả

quản lý và sử dụng tài sản để tạo ra thu nhập của doanh nghiệp cao. Như vậy,

hai chỉ số này ảnh hưởng rất nhiều đến rủi ro tín dụng của doanh nghiệp.

Tổng vốn luân chuyển/ Tổng tài sản (X3): Chỉ số này càng thấp thể hiện

khả năng thua lỗ càng cao. Điều này thể hiện khả năng trả nợ của doanh nghiệp

thấp, rủi ro tín dụng càng cao. Như vậy, Tổng vốn luân chuyển/ Tổng tài sản có

mối tương quan nghịch với rủi ro tín dụng của doanh nghiệp.

Lợi nhuận sau thuế/ Doanh thu thuần (X4): Tỷ suất này càng lớn thì hiệu

quả hoạt động của doanh nghiệp càng cao. Doanh nghiệp có doanh thu thuần từ

bán hàng và cung cấp dịch vụ càng lớn sẽ tạo ra lợi nhuận càng cao, do đó khả

năng trả nợ của doanh nghiệp cao và rủi ro tín dụng càng thấp; Như vậy, Lợi

nhuận sau thuế/ Doanh thu thuần có tương quan nghịch với rủi ro tín dụng. Lợi

nhuận sau thuế/ Vốn chủ sở hữu (X5): Tỷ lệ này càng cao chứng tỏ công ty sử

dụng càng hiệu quả đồng vốn của cổ đông. Tuy nhiên, nếu doanh nghiệp dùng

nhiều vốn vay, tỷ lệ sử dụng vốn vay cao (đòn bẩy tài chính cao) thì rủi ro về

khả năng thanh toán sẽ tăng cao.

Tổng doanh thu thuần/ Tổng nợ ngắn hạn (X6): Chỉ số này càng cao thì

khả năng rơi vào tình trạng rủi ro doanh nghiệp càng thấp, rủi ro tín dụng càng

thấp. Như vậy, chỉ số này có mối tương quan nghịch với rủi ro tín dụng.

Tỷ số thanh khoản ngắn hạn (X7): Chỉ số này đo lường khả năng trả nợ

của doanh nghiệp. Nếu chỉ số này giảm cho thấy khả năng thanh khoản giảm và

cũng là dấu hiệu báo trước những khó khăn về tài chính sẽ xảy ra, rủi ro tín dụng

càng cao. Như vậy, chỉ số này có tương quan nghịch với rủi ro tín dụng.

Tổng doanh thu thuần/ Tổng tài sản (X8): Chỉ số này càng cao thì tình

trạng rủi ro tín dụng của doanh nghiệp càng thấp.

Thay đổi trong Tổng tài sản (X9): Chỉ số thay đổi tài sản mô tả một doanh

nghiệp càng tăng khối lượng tài sản được kỳ vọng khả năng rơi vào rủi ro tín

dụng sẽ càng thấp.

Với 9 biến được sử dụng trong nghiên cứu này là các chỉ tiêu tài chính cơ

bản, phản ảnh hoạt động kinh doanh của doanh nghiệp, được ngân hàng dùng để

phân tích rủi ro tín dụng. Qua đó, ngân hàng có thể phân loại được khách hàng

cũng như việc phục vụ công tác quản trị rủi ro tín dụng.

3.2. Phương pháp nghiên cứu

3.2.1. Hồi quy Logistic

Hồi quy Logistic là mô hình hồi quy đặc biệt khi biến phụ thuộc là biến

nhị phân chỉ nhận hai giá trị 0 và 1. Mô hình hồi quy này sử dụng để dự đoán

xác suất để xảy ra một sự việc dựa vào thông tin các biến độc lập trong mô hình.

(1) Xác suất: Là khả năng để sự việc xảy ra, ký hiệu là P

(2) Odds là tỷ lệ so sánh giữa hai xác suất: Xác suất xảy ra sự việc và xác

suất không xảy ra. Hoặc cụ thể hơn là tỷ lệ giữa thành công và thất bại.

Khi chúng ta có biến phụ thuộc chỉ có hai lưa chọn: Y=1, Y=0, và xác

suất để sự việc đó xảy ra ký hiệu là P (Y=1) = P. Các nhà thống kê thường sử

dụng một đại lượng quen thuộc là Odds.

(3.1) (cid:1841)(cid:1856)(cid:1856) = (cid:1842) 1 − (cid:1842)

Như vậy, theo công thức thì Odds là một hàm số theo P. Odds >=0, và

Odds sẽ không xác định khi P = 1.

Ta có P là xác suất xảy ra sự kiện, thì (1 – P) là xác suất không xảy ra sự

kiện, xác suất P được đo lường như sau:

(cid:1842) = = 1 1 + (cid:1857)(cid:2879)(cid:3053)(cid:3284) 1 1 + (cid:1857)(cid:2879)((cid:3081)(cid:3116)(cid:2878)(cid:3081)(cid:3117)(cid:3025)(cid:3117)(cid:2878)(cid:3081)(cid:3118)(cid:3025)(cid:3118)(cid:2878)⋯(cid:2878)(cid:3081)(cid:3286)(cid:3025)(cid:3286)) (3.2)

37 (cid:1848)ớ(cid:1861)(cid:1852) = (cid:2010)(cid:2868) + (cid:2010)(cid:2869)(cid:1850)(cid:2869) + (cid:2010)(cid:2870)(cid:1850)(cid:2870) + ⋯ + (cid:2010)(cid:3038)(cid:1850)(cid:3038)(cid:1852)(cid:3036) ∈ (−∞, +∞), (cid:1842)(cid:3036) ∈ (0,1)

(cid:1850)(cid:3036)((cid:1861) = 1, (cid:1863)(cid:3364)(cid:3364)(cid:3364)(cid:3364)(cid:3364))

Odds của trường hợp trên là:

(3.3) = = (cid:1857) (cid:3053)(cid:3284) (cid:1841)(cid:1856)(cid:1856) = 1 + (cid:1857) (cid:3053)(cid:3284) 1 + (cid:1857)(cid:3053)(cid:3284) (cid:1842)(cid:3036) 1 − (cid:1842)(cid:3036)

Lấy Log cơ số e của Odds ta có dạng hàm mô hình hồi quy Logistic:

(cid:1838)(cid:3036) = ln (cid:3436) (cid:3440) = (cid:1852)(cid:3036) = (cid:2010)(cid:2868) + (cid:2010)(cid:2869)(cid:1850)(cid:2869) + (cid:2010)(cid:2870)(cid:1850)(cid:2870) + ⋯ + (cid:2010)(cid:3038)(cid:1850)(cid:3038) (3.4) (cid:1842)(cid:3036) 1 − (cid:1842)(cid:3036)

Tác động của biến thứ k

(cid:4679) (cid:2034) Pr (cid:4678)(cid:1851) = 1 (cid:3415) (cid:1850)(cid:3038)(cid:3036) = ∗ (cid:2034)(cid:1850)(cid:3038)(cid:3036) (cid:2034)(cid:1842)(cid:3036) (cid:2034)(cid:1852)(cid:3036) (cid:2034)(cid:1852)(cid:3036) (cid:2034)(cid:1850)(cid:3038)(cid:3036)

= (cid:1857) (cid:3027)(cid:3284)(1 + (cid:1857) (cid:3027)(cid:3284)) − (cid:1857) (cid:3027)(cid:3284)(cid:3027)(cid:3284) (1 + (cid:1857)(cid:3027)(cid:3284))(cid:2870) (3.5) ∗ (cid:2010)(cid:3038) (cid:1857) (cid:3027)(cid:3284) = (1 + (cid:1857)(cid:3027)(cid:3284))(cid:2870) ∗ (cid:2010)(cid:3038)

∗ = ∗ (cid:2010)(cid:3038) 1 (1 + (cid:1857)(cid:3027)(cid:3284))

(cid:1857) (cid:3027)(cid:3284) (1 + (cid:1857)(cid:3027)(cid:3284)) = (cid:1842)(cid:3036)(1 − (cid:1842)(cid:3036)) ∗ (cid:2010)(cid:3038)

Ý nghĩa: Khi thay đổi Xk một đơn vị thì xác xuất để cho Y=1 ( cũng chính

là Pi) sẽ thay đổi Pi * (1- Pi)*βk. Sự thay đổi xác suất theo giải thích này phụ

thuộc vào hai yếu tố. Yếu tố thứ nhất là dấu hiệu của hệ số βk. Nếu hệ số mang

dấu dương thì là khi tăng biến Xk sẽ tác động làm tăng xác suất cho Y = 1 và

ngược lại. Yếu tố thứ hai là sự thay đổi xác suất cho Y = 1 khi thay đổi Xk sẽ lại

phụ thuộc và giá trị của Xk có nghĩa là việc tăng (giảm) xác suất Pi khi thay đổi

Xk sẽ không cố định mà sẽ thay đổi tương ứng với giá trị của biến Xk và sự thay

đổi này nằm trong phạm vi của điều kiện cơ bản của xác xuất là 0 ≤ Pi ≤ 1.

38 Mối quan hệ giữa tác động biên của xác suất biến phụ thuộc tăng lên tƣ P0 lên

P1 khi thay đổi một đơn vị của Xk:

(3.6) = (cid:1857) (cid:3027)(cid:3116) (cid:1841)(cid:1856)(cid:1856)(cid:1871)(cid:2868) = (cid:1842)(cid:2868) 1 − (cid:1842)(cid:2868)

Trong đó, P1 là xác suất khi Xk tăng thêm một đơn vị

(3.7) (cid:1852)(cid:2869) = (cid:2010)(cid:2869) + (cid:2010)(cid:2870)(cid:1850)(cid:2870)(cid:3036) + ⋯ + (cid:2010)(cid:3038)((cid:1850)(cid:3038)(cid:3036) + 1)

Từ 2 phương trình trên ta có:

(cid:2900)

(3.8) = (cid:1857)(cid:3081)(cid:3286) → (cid:1841)(cid:2869) = (cid:1841)(cid:2868)(cid:1857)(cid:3081)(cid:3286) (cid:1841)(cid:2869) (cid:1841)(cid:2868)

(cid:2869)(cid:2879)(cid:2900)

vào (1) ta có:

Thay Odd =

(3.9) = (cid:1841)(cid:2868)(cid:1857)(cid:3081)(cid:3286) → (cid:1842)(cid:2869) = (cid:1842)(cid:2869) 1 − (cid:1842)(cid:2869) (cid:1841)(cid:2868)(cid:1857)(cid:3081)(cid:3286) 1 + (cid:1841)(cid:2868)(cid:1857)(cid:3081)(cid:3286)

Từ mối quan hệ này chúng ta có thể xây dựng kịch bản cho sự thay đổi

của xác suất khi thay đổi đơn vị của biến Xk, sự thay đổi này bằng cách quan

sát chênh lệch của P0 và P1, chúng ta lấy P1 - P0 sẽ tìm ra sự thay đổi của xác

suất khi thay đổi một đơn vị của Xk. Ưu điểm của cách mô phỏng này cho

chúng ta thấy được sự thay đổi xác suất cụ thể, còn cách lý giải tác động về xác

suất ở phần trước chỉ mang tính định tính.

Liên hệ giữa lý thuyết với nghiên cứu: Một doanh nghiệp được xếp vào

dạng rủi ro tín dụng là một giá trị kỳ vọng của đề tài (gọi là biến Y), và doanh

nghiệp không được xếp vào dạng rủi ro doanh nghiệp là giá trị còn lại của biến

kỳ vọng. Khả năng rủi ro tín dụng của doanh nghiệp được xác định thông qua hệ

thống biến giải thích là những biến đo lường khả năng về tài sản của doanh

nghiệp và tính hiệu quả trong hoạt động của doanh nghiệp.

Đánh giá những yếu tố tác động đến khả năng rủi ro của doanh nghiệp,

mô hình đánh giá những doanh nghiệp được xếp vào dạng rủi ro, hoặc không rủi

ro được sử dụng là mô hình logit (Binary logistics). Được sử dụng cho trường

39 hợp biến phụ thuộc chỉ có 2 giá trị, thông thường hai giá trị này được mã hóa là

“1” hoặc “0”. Trong đó, mỗi giá trị đại diện cho một giá trị cụ thể của biến phụ

thuộc. Việc xác định “1” hoặc “0” thuộc đối tượng nào, giá trị nào của biến phụ

thuộc không ảnh hưởng đến kết quả của mô hình.

Kết quả xây dựng mô hình trên được tiến hành và kết luận sau khi thực

hiện các kiểm định về tính khả dụng của mô hình, các kiểm định về tính cộng

tuyến giữa các biến giải thích trong mô hình, đánh giá mức độ giải thích của mô

hình. Đồng thời, nghiên cứu cũng hướng đến tính khả thi mô hình và đánh giá

chính xác nhất trong việc giải quyết mục tiêu nghiên cứu.

3.2.2. Các kiểm định liên quan mô hình hồi quy logistic

Kiểm định về tính khả dụng của mô hình: Nghiên cứu sử dụng hai loại

kiểm định của Omnibus và của Hosmer and Lemershow. Mục tiêu của kiểm

định Omnibus (Althose, L.A, 1997) nhằm mục đích kiểm định mức độ phù hợp

của mô hình và kiểm định Hosmer and Lemershow (Hosmer D.W and

Lemeshow S, 1980) phục vụ mục tiêu đánh giá mức độ khác biệt giữa giá trị

thực tế so với giá trị dự đoán của mô hình.

Kiểm định -2LogLikelihood (Edwards, A.W.F., 1972) trong việc xây dựng

mô hình cũng được sử dụng phục vụ mục tiêu lựa chọn giữa các mô hình với nhau.

Mô hình có chỉ tiêu -2LogLikelihood càng thấp mô tả tính khả năng chính xác của

mô hình càng cao.

Kiểm định Linktest (Pregibon, D, 1980) (Pregibon, D., 1979) trong việc

xây dựng mô hình cũng được sử dụng phục vụ mục tiêu lựa chọn giữa các mô

hình với nhau. Kiểm định linktest được sử dụng phục vụ mục tiêu phát hiện sai

dạng mô hình của mô hình đang thực hiện.Vì vậy, mô hình được chọn là mô

hình thỏa mãn các kiểm định và thỏa mãn kiểm định linktest (Pregibon, D,

1980) về dạng mô hình.

Đánh giá khả năng cộng tuyến của các biến giải thích trong mô hình,

nghiên cứu sử dụng ma trận tương quan Pearson (Soper, H.E., Young, A.W.,

40 Cave, B.M., Lee, A., Pearson, K , 1917) nhằm xem xét các biến có khả năng cộng

tuyến mạnh và ảnh hưởng tới mô hình. Trong hầu hết các trường hợp, việc nghiên

cứu mối quan hệ tương quan giữa các biến giải thích trong mô hình mang lại xu

hướng tạo sự tin cậy tăng thêm cho quá trình thành lập mô hình (Anglim, J.,

Langan-Fox, J., & Mahdavi, N, 2005).

Ngoài ra, để đánh giá khả năng giải thích của mô hình, nghiên cứu sử

dụng khả năng dự đoán chính xác các doanh nghiệp đã rơi vào tình trạng rủi ro

tín dụng và không rủi ro tín dụng (được tính trên phần mềm SPSS) gồm các chỉ số (i) pseudo-R2 (Nagelkerke, N.J.D., 1991), (ii) Cox and Snell R square (Cox,

D.R. and E.J Snell, 1989), (iii) chỉ số Nagelkerke R square (Nagelkerke, N.J.D.,

1991) và chỉ số McFadden R square (McFadden, D, 1974).

Kiểm định hệ số hồi quy của các biến độc lập giải thích trong mô hình

nhằm mục tiêu đánh giá những giả thuyết về sự tác động của các biến tài chính

tác động vào khả năng rủi ro của doanh nghiệp.

Mô hình cuối cùng được kiểm định lại mức độ phù hợp trong dạng hàm

để phục vụ cho việc kiểm định giả thuyết về các mối quan hệ tác động đến rủi ro

tín dụng của doanh nghiệp.

3.3.Thu thập và mô tả dữ liệu

Phương pháp thu thập dữ liệu: Căn cứ trên mô hình nghiên cứu được

chọn, dữ liệu thu thập được tiếp cận và tổng hợp từ nguồn dữ liệu thứ cấp tại

Hội sở của ngân hàng Sacombank. Trong đó, 253 dữ liệu của các doanh nghiệp

được thu thập và xử lý phục vụ cho phân tích, làm rõ mục tiêu của đề tài về

Phân tích rủi ro tín dụng doanh nghiệp Việt Nam, trường hợp nghiên cứu tại hệ

thống Ngân hàng Sacombank. Qua đó, báo cáo tập trung tổng quan về hệ thống

các doanh nghiệp được khảo sát phục vụ cho nghiên cứu, qua đó, báo cáo đánh

giá năng lực của các doanh nghiệp có phân loại ra cho nhóm doanh nghiệp đảm

bảo khả năng trả nợ và nhóm doanh nghiệp khó có khả năng trả nợ (được xếp

vào nhóm rủi ro tín dụng).

Trên cơ sở dữ liệu được thu thập là các doanh nghiệp, lấy nguồn từ ngân

hàng và những đánh giá khả năng trả nợ của ngân hàng. Khả năng rủi ro tín dụng

của các doanh nghiệp trong báo cáo cũng sử dụng góc nhìn từ rủi ro tín dụng đối

với các doanh nghiệp theo quan điểm của ngân hàng. Theo cách đánh giá trên, rủi

ro tín dụng đối với các doanh nghiệp được xếp vào nhóm doanh nghiệp khó có

khả năng trả nợ lãi vay của ngân hàng. Phục vụ khả năng đánh giá khả năng rủi ro

tín dụng, báo cáo đã sử dụng nhóm các chỉ tiêu liên quan đến (i) Khả năng tài

chính của khách hàng và (ii) Tính hiệu quả trong hoạt động của khách hàng. Các

thông tin này được mô tả cụ thể như sau:

Mẫu khảo sát được tiến hành trên 253 doanh nghiệp, có 176/253 doanh

nghiệp được xếp hạng ở mức rủi ro, chiếm 69,6% tổng số doanh nghiệp được

khảo sát. Số doanh nghiệp được xếp vào dạng không rủi ro 77/253 doanh

Bảng 3.2: Thống kê mô tả dữ liệu

nghiệp, chiếm 30,4%.

Rủi ro tính dụng doanh nghiệp

Tần số

Phần trăm

Phần trăm hợp lệ

Phần trăm tích lũy

Valid Không rủi ro

30.4

176

69.6

100.0

Rủi ro

Tổng

253

100.0

Ở mức độ bình quân chung, các doanh nghiệp được xếp vào nhóm chỉ tiêu

không rủi ro có các chỉ tiêu tài chính đều ở mức cao so với nhóm các doanh

nghiệp được xếp vào nhóm chỉ tiêu rủi ro. Trong đó, nhóm các chỉ tiêu của các

doanh nghiệp xếp vào dạng không rủi ro cao hơn đáng kể so với nhóm các chỉ

tiêu rủi ro được phân thành như sau:

Nhóm 1: Chỉ tiêu của nhóm không rủi ro cao hơn nhóm chỉ tiêu rủi ro có

9 chỉ tiêu gồm: Lợi nhuận giữ lại/ Tổng tài sản (X1), Lợi nhuận giữ lại / Doanh

42 thu thuần (X2), Vốn luân chuyển / Tổng tài sản (X3), Lợi nhuận sau thuế /

Doanh thu thuần (X4), Lợi nhuận sau thuế / Vốn chủ sở hữu, Doanh thu thuần /

Nợ ngắn hạn (X6) và Tỷ số thanh khoản ngắn hạn (X7).

Nhóm 2: Chỉ tiêu nhóm không rủi ro thấp hơn so với nhóm rủi ro là

Doanh thu thuần/ Tổng tài sản (X8).

Riêng chỉ số thay đổi trong Tổng tài sản (X9) của nhóm doanh nghiệp

được xếp vào rủi ro có giá trị khá cân bằng đối với nhóm không bị rủi ro.

Các chỉ tiêu trên phản ánh khá chính xác hiện trạng hoạt động của các

doanh nghiệp được xếp vào cả hai nhóm rủi ro và không rủi ro. Xét ở nhóm 1,

đa phần các doanh nghiệp không rủi ro có chỉ số lợi nhuận, Vốn luân chuyển và

Khả năng thanh khoản đều cao hơn so với nhóm rủi ro. Ở nhóm 2, các chỉ tiêu

cho thấy, nhóm không rủi ro vẫn tiếp tục hoạt động hiệu quả hơn so với nhóm bị

đánh giá rủi ro được thể hiện qua các chỉ số về: Tổng nợ / Tổng tài sản (X7),

Doanh thu thuần/ Khoản phải thu (X8) và Doanh thu thuần / Tổng tài sản (X12)

của doanh nghiệp không rủi ro đều thấp hơn so với doanh nghiệp rủi ro.

Rủi ro tín dụng doanh nghiệp

Không rủi ro

Rủi ro

Tổng

Khác biệt

Trung bình

Độ lệch tiêu chuẩn

Trung bình

Độ lệch tiêu chuẩn

Trung bình

Độ lệch tiêu chuẩn

,065

,080

176

,011

,124

253

,027

,115

5.9

,158

2,656

176

-,015

,258

253

,037

1,476

-10.1

,252

,197

176

,080

,193

253

,133

,210

3.1

,041

1,542

176

,008

,137

253

,018

,854

5.2

,076

,117

176

,051

,451

253

,058

,381

1.5

2,857

3,185

176

2,368

1,920

253

2,517

2,381

1.2

2,379

2,152

176

1,305

,859

253

1,632

1,468

1.8

,766

,857

176

1,106

,949

253

1,003

,933

0.7

39,086

2,063

176

38,825

1,826

253 38,904

1,901

1.0

Nguồn: Khảo sát và tổng hợp của tác giả

43 Bảng 3.3: Mô tả các chỉ tiêu về khả năng tài chính và tính hiệu quả trong hoạt động của các doanh nghiệp

3.4. Kết quả kiểm định mô hình nghiên cứu

3.4.1. Ma trận tương quan các biến trong mô hình

Tương quan các biến trong mô hình được thể hiện thông qua ma trận hệ

số tương quan (Pearson, Karl; Yule, G.U.; Blanchard, Norman; Lee,Alice ,

1903). Quan sát ma trận hệ số tương quan pearson, mối quan hệ giữa các biến

giải thích được đưa vào mô hình ở mức độ khá thấp. Hệ số tương quan tối đa

của các biến trong mô hình đạt 0,707 thuộc về mối tương quan giữa hai biến X6

và X8. Các chỉ số tương quan giữa các biến độc lập trong mô hình khá thấp cho

thấy, khả năng cộng tuyến giữa các biến trong mô hình là không cao.Vì vậy, các

biến độc lập kỳ vọng đều được đưa vào xử lí trong mô hình.

Bảng 3.4: Ma trận hệ số tương quan

X2 .216**

X3 .462**

.116

X5 .305**

X6 .271**

X7 .208**

.118

.049

.216**

.100

.629**

.045

.016

.127*

-.007

.019

.462**

.100

.071

.046

.284**

.541**

.038

-.156*

.116

.629**

.071

.045

.050

.140*

.013

.014

.305**

.045

.046

.045

.102

.025

.059

-.042

.271**

.016

.284**

.050

.102

.261**

.707**

-.288**

.208**

.127*

.541**

.140*

.025

.261**

-.116

-.089

.118

-.007

.038

.013

.059

.707**

-.116

-.170**

.049

.019

-.156*

.014

-.042

-.288**

-.089

-.170**

**. Correlation is significant at the 0.01 level (2-tailed).

*. Correlation is significant at the 0.05 level (2-tailed).

3.4.2. Kết quả mô hình hồi quy Logit (Binary logistic)

Mô hình nghiên cứu với các biến giải thích là các chỉ số mô tả khả năng

tài chính và tính hiệu quả của mô hình được cụ thể hóa bằng 9 biến độc lập (X1

đến X9) được đề cập ở phần trên được tiếp tục tiến hành đưa vào xây dựng mô

hình hồi quy logít nhằm nghiên cứu về các yếu tố tác động đến rủi ro doanh

nghiệp. Kết quả xây dựng mô hình được cụ thể hóa bằng bảng sau:

S.E.

Wald

Sig.

Exp(B)

Step 1a

-2.892

2.439

1.406

.236

.055

-.037

.123

.091

.763

.964

-3.658

1.034

12.524

.000

.026

.153

.211

.525

.469

1.165

.126

.700

.032

.858

1.134

-.370

.133

7.763

.005

.691

-.058

.132

.195

.659

.943

1.361

.380

12.846

.000

3.900

-.174

.087

4.011

.045

.840

8.115

3.500

5.376

Constant

.020

3345.835

a. Variable(s) entered on step 1: X1, X2, X3, X4, X5, X6, X7, X8, X9.

Nguồn:Tổng hợp từ dữ liệu phân tích

45 Bảng 3.5: Bảng kết quả tổng hợp của mô hình

Kết quả kiểm định với các biến giải thích ảnh hưởng đến tính rủi ro tín

dụng của mô hình cho thấy, với 9 biến kỳ vọng tác động đến mô hình. Kết quả

phân tích có thể phân 9 biến trên thành hai nhóm tác động.

Nhóm có tính tác động kém đến khả năng dự báo về rủi ro tín dụng của

doanh nghiệp gồm: Lợi nhuận giữ lại/Tổng tài sản (X1), Lợi nhuận giữ lại /

Doanh thu thuần (X2), Lợi nhuận sau thuế / Doanh thu thuần (X4), Lợi nhuận

sau thuế/Vốn chủ sở hữu (X5) và Tỷ số thanh khoản ngắn hạn (X7).

Nhóm biến có khả năng tác động, ảnh hưởng đến khả năng xảy ra rủi ro

tín dụng của doanh nghiệp gồm các biến: Vốn luân chuyển/ Tổng tài sản (X3),

Doanh thu thuần/ Nợ ngắn hạn (X6), Doanh thu thuần/ Tổng tài sản (X8) và

thay đổi trong Tổng tài sản (X9).

Căn cứ trên kết quả nghiên cứu tổng hợp kết quả xếp hạng rủi ro tín dụng

theo phương pháp của Standard & Poor’s. Theo tiêu chí của Standard & Poor’s,

60,08% doanh nghiệp được khảo sát và dự đoán theo kết quả của mô hình đạt

chất lượng cao về chỉ số rủi ro, nghĩa là hoàn toàn khó có khả năng rơi vào tình

trạng rủi ro tín dụng, 15,42% doanh nghiệp đạt chất lượng trung bình, 15,42%

doanh nghiệp đạt chất lượng dưới trung bình và 9,09% doanh nghiệp rơi vào

tình trạng xấu, có khả năng vỡ nợ trong thời gian ngắn.

Bảng 3.6: Tổng hợp kết quả xếp hạng rủi ro tín dụng theo phương pháp

Xếp hạng

ST T

Mã xếp hạng

Tần số

Phần trăm (%)

Phân loại

Aaa

Chất lượng cao nhất

115

45.45

60.08

Chất lượng cao

14.62

Chất lượng trên trung bình

5.53

Baa

Chất lượng trung bình

7.11

15.42

Chất lượng trung bình, mang yếu tố đầu cơ

2.77

9.88

Chất lượng dưới trung bình

15.42

5.53

Caa

Chất lượng kém

5.53

Mang tính đầu cơ, có thể vỡ nợ

9.09

Chất lượng kém nhất, triển vọng xấu

3.56

Tổng

253

100

Nguồn: Tổng hợp từ kết quả phân tích

của Standard & Poor’s

3.4.3. Kiểm định tính phù hợp của mô hình

Tính thích hợp của mô hình nghiên cứu trên được kiểm định thông qua

các kiểm định về tính phù hợp như: Kiểm định Omnibus (Althose, L.A, 1997),

kiểm định Hosmer và Lemershow (Hosmer D.W and Lemeshow S, 1980), giá trị

Cox and Snell R bình phương (Cox, D.R. and E.J Snell, 1989) và giá trị

Nagelkerke R bình phương (Nagelkerke, N.J.D., 1991),… Trong đó, các kiểm

định lần lược như sau:

Kiểm định Omnibus (Omnibus test) (Althose, L.A, 1997) được sử dụng

để đánh giá khả năng tác động, giải thích của các biến giải thích đến mô hình

bằng không, nghĩa là mô hình không mang tính khả dụng, tất cả các biến giải

thích tham gia vào mô hình đều có sự ảnh hưởng kém đến việc giải thích cho

biến phụ thuộc. Về cơ bản, kiểm định Omnibus dựa trên nguyên tắt kiểm định

Chi bình phương (chi-square) kết hợp với kiểm định Fisher theo hướng đo lường

khả năng giải thích của mô hình chia cho phần không được giải thích bởi mô

(cid:2870)

hình. Giá trị kiểm định F (F test) được thiết lập bởi phương trình sau:

(cid:3038) (cid:3037)(cid:2880)(cid:2869)

∑ (cid:1832) = /((cid:1863) − 1) (cid:2870) ∑ /((cid:1866) − (cid:1863)) (cid:1866)(cid:3037)(cid:3435)(cid:1877)(cid:3364)(cid:3037) − (cid:1877)(cid:3364)(cid:3439) (cid:3041)(cid:3037) (cid:3036)(cid:2880)(cid:2869) ∑ (cid:3435)(cid:1877)(cid:3036)(cid:3037) − (cid:1877)(cid:3364)(cid:3439)

Kiểm định Omnibus được đặt trên hai giả thuyết cụ thể là (i) tác động của

của các biến giải thích đến biến phụ thuộc là bằng không “0”, nghĩa là mô hình

không khả dụng. Và giả thuyết đối là có tồn tại ít nhất một biến giải thích tồn tại

trong mô hình, trong trường hợp này, tính khả dụng của mô hình là có tồn tại.

Với kết quả tìm được trong quá trình phân tích bằng phần mềm SPSS cho

thấy, giá trị mức ý nghĩa của kiểm định Omnibus (SigOmnibus) khá thấp (bằng

0) cho thấy giả thuyết về tính khả dụng của mô hình là tồn tại.

Chi-square

Sig.

Step 1

Step

68.713

.000

Block

68.713

.000

Model

68.713

Nguồn: Tổng hợp từ dữ liệu

48 Bảng 3.7: Kiểm định sự phù hợp của mô hình theo kiểm định Omnibus

Kiểm định Hosmer and Lemershow (Hosmer D.W and Lemeshow S,

1980) là kiểm định nhằm đánh giá tính khác biệt giữa giá trị thực tế và giá trị dự

đoán. Về cơ bản, kiểm định Hosmer and Lemershow cho sánh sự khác biệt giữa

giá trị dự đoán (được xem là giá trị kỳ vọng – Experted) và giá trị quan sát, giá

(cid:3041)

trị dự đoán và được xác định bởi công thức sau:

((cid:1841)(cid:1859) − (cid:1831)(cid:3034))(cid:2870) (cid:1840)(cid:3034)(cid:2024)(cid:3034)(1 − (cid:2024)(cid:3034)) (cid:1834) = (cid:3533) (cid:3034)(cid:2880)(cid:2869)

Trong đó, Og và Eg là các giá trị thực tế và giá trị kỳ vọng (giá trị dự

đoán), Ng và πg là giá trị xác xuất p cho trường hợp diễn ra giá trị 1 của giá trị

biến phụ thuộc.

Hai giả thuyết của kiểm định Hosmer and Lemershow được giả định: Giả

thuyết H0, không có sự khác biệt giữa giá trị thực tế (Og) và giá trị dự đoán

(Eg), và giả thuyết đối (H1) mô tả sự khác biệt có ý nghĩa giữa giá trị thực tế và

giá trị dự đoán.

Kết quả phân tích cho thấy, mức ý nghĩa của kiểm định Hosmer and

Lemershow khá cao và tiến đến giá trị 62,2%. Vì vậy, giả thuyết về không có sự

khác biệt giữa giá trị dự đoán và giá trị thực tế được chọn trong kiểm định này.

49 Bảng 3.8: Kiểm định sự phù hợp của mô hình theo kiểm định Hosmer và Lemershow

Hosmer and Lemeshow Test

Step

Chi-square

Sig.

6.228

.622

Nguồn: Tổng hợp từ dữ liệu

Với hai kiểm định Hosmer and Lemershow và kiểm định Omnibus cho

thấy sự thống nhất về tính khả dụng của mô hình khá cao.

Bên cạnh hai kiểm định trên, mức độ phù hợp của mô hình (goodness of

fit) còn được thể hiện qua hai giá trị Cox and Snell R bình phương đạt 23,8%

(Cox, D.R. and E.J Snell, 1989) và giá trị Nagelkerke R bình phương đạt

33,6% (Nagelkerke, N.J.D., 1991).

Step

-2 Log likelihood

Cox & Snell R Square

Nagelkerke R Square

242.226a

.238

.336

a. Estimation terminated at iteration number 5 because parameter estimates changed by less than .001.

Nguồn: Tổng hợp từ dữ liệu phân tích

Bảng 3.9: Kiểm định sự phù hợp của mô hình theo kiểm định Cox&Snelll và Nagelkerke

Kiểm định độ phù hợp của mô hình: Tác giả sử dụng kiểm định Linktest

(Pregibon, D, 1980). Kiểm định linktest được sử dụng phục vụ mục tiêu phát

hiện sai dạng mô hình của mô hình đang thực hiện. Theo (Pregibon, D, 1980),

mô hình sẽ phù hợp về dạng hàm khi sự tác động bởi phần giá trị của nhiễu tạo

ra sẽ có tương quan hồi quy mật thiết với biến phụ thuộc (Y). Ngược lại, bình

phương của phần dư này không có tương quan hồi quy với biến phụ thuộc

(Y).Vì vậy, kết quả kiểm định thỏa mãn linktest (Pregibon, D, 1980) khi kiểm

định _hat có ý nghĩa và _hatsq không có ý nghĩa có thể kết luận mô hình phù

hợp với nghiên cứu.

Kết quả sau cho thấy, mô hình thỏa mãn linktest (Pregibon, D, 1980) nên

có thể kết luận mô hình có thể sử dụng tốt cho nghiên cứu.

Bảng 3.10: Kiểm định tính phù hợp của mô hình

Iteration 0: log likelihood = -155.46934 Iteration 1: log likelihood = -122.85213 Iteration 2: log likelihood = -120.56971 Iteration 3: log likelihood = -120.39937 Iteration 4: log likelihood = -120.39897 Iteration 5: log likelihood = -120.39897 Logistic regression Number of obs = 253 LR chi2(2) = 70.14 Prob > chi2 = 0.0000 Log likelihood = -120.39897 Pseudo R2 = 0.2256 -------------------------------------------------------------------------- y | Coef. Std. Err. z P>|z| [95% Conf. Interval] ------------+------------------------------------------------------------- _hat | .9069847 .144571 6.27 0.000 .6236308 1.190339 _hatsq | .0960535 .0639558 1.50 0.133 -.0292975 .2214046 _cons | -.0934504 .1976783 -0.47 0.636 -.4808927 .2939919 --------------------------------------------------------------------------

Tất cả các kiểm định trên đều cho thấy, tính khả dụng và mức độ phù hợp

của mô hình là khá tốt. Trong kết quả phân loại khả năng dự đoán của mô hình

cho thấy khả năng dự đoán của mô hình là khá cao.

Trong trường hợp những doanh nghiệp thực tế được xếp vào không rủi ro

tín dụng gồm 77 doanh nghiệp, mô hình đã dự đoán chính xác 42 doanh nghiệp,

đạt tỷ lệ 54,5% các quan sát trong trường hợp này.

Trong trường hợp các doanh nghiệp bị xếp vào trường hợp rủi ro tín dụng

với tổng số doanh nghiệp là 176, mô hình đã dự đoán chính xác 156 trường hợp,

đạt tỷ lệ chính xác đến 88,6%.

Xét chung cho cả mô hình, khả năng chính xác của mô hình đạt 198/253

doanh nghiệp, với tỷ lệ chính xác đạt 78,3% giá trị thực tế.

Observed

Predicted

Step 1

Khong rui ro Rui ro

Overall Percentage

Khong rui ro 42 20

Rui ro 35 156

Percentage Correct 54.5 88.6 78.3

a. The cut value is .500

Bảng 3.11: Khả năng dự đoán của mô hình

Nguồn: Tổng hợp từ dữ liệu phân tích

3.4.4. Nhận định kết quả nghiên cứu

Căn cứ vào kết quả mô hình, kết luận từ mô hình có thể được thống kê

trong bảng sau. Trong đó, 9/9 biến được kỳ vọng đưa vào mô hình, 4/9 biến thể

hiện có khả năng giải thích rõ về rủi ro doanh nghiệp trong quá trình nghiên cứu

và 5/9 biến chưa cho thấy sự giải thích rõ ràng, có ý nghĩa trong việc giải thích

rủi ro tín dụng của doanh nghiệp. Kết quả cụ thể như sau:

Bảng 3.12: Kết luận kết quả mô hình

STT Ký hiệu biến

Biến đầu vào

Kết quả từ mô hình

RE/TA=Lợi nhuận giữ lại/Tổng tài sản

Không có ý nghĩa thống kê

X1

RE/NR=Lợi nhuận giữ lại/Doanh thu thuần Không có ý nghĩa thống kê

X2

WC/TA=Vốn luân chuyển/Tổng tài sản

Có ý nghĩa thống kê

X3

NPM=Lợi nhuận sau thuế/ Doanh thu thuần Không có ý nghĩa thống kê

X4

ROE=Lợi nhuận sau thuế/Vốn chủ sở hữu

Không có ý nghĩa thống kê

X5

NR/STD=Doanh thu thuần/Nợ ngắn hạn

Có ý nghĩa thống kê

X6

CR: Tỷ số thanh khoản ngắn hạn

Không có ý nghĩa thống kê

X7

NR/TA=Doanh thu thuần/Tổng tài sản

Có ý nghĩa thống kê

X8

Log(TA): Log(Tổng tài sản)

Có ý nghĩa thống kê

X9

Nguồn: Tổng hợp từ kết quả phân tích

Đối với 4/9 biến có ý nghĩa trong việc giải thích rủi ro tín dụng của các

doanh nghiệp cho thấy sự phù hợp về cả về phương pháp và kết quả theo các

nghiên cứu của Sittichai Puagwatana and Kennedy D Gunawardana (2005),

Tugba Keskinkilic and Gunes Sari (2006). Tại Việt Nam, nghiên cứu này cũng

phù hợp với nghiên cứu của Lê Tất Thành (2012) với hệ thống biến được lấy

52 chủ đạo, mô phòng theo các nghiên cứu của Altman (2000), Lo Ka Wan (2005),

Ciaran Walsh (2006). Kết quả nghiên cứu cụ thể như sau:

Tổng vốn luân chuyển/ Tổng tài sản (X3): Chỉ số này đo lường mức độ

thua lỗ trong hoạt động kinh doanh của doanh nghiệp. Tỷ số càng thấp thể hiện

khả năng thua lỗ càng cao. Chỉ số này thể hiện sự biến thiên ngược chiều với tình

trạng rủi ro tín dụng của doanh nghiệp. Kết quả nghiên cứu cho hệ số tác động (hệ

số hồi quy âm [-]) đã phần nào mô tả chính xác được những tác động và sự biến

thiên của sự tác động trên.

Tổng doanh thu thuần/ Tổng nợ ngắn hạn (X6): Chỉ số X6 mô tả khả năng

hoạt động, chỉ số hoạt động của doanh nghiệp. Chỉ số này càng cao, mô tả khả

năng rơi vào tình trạng rủi ro doanh nghiệp càng thấp, đây là mối quan hệ ngược

chiều giữa chỉ số X6 và tình trạng rủi ro doanh nghiệp. Kết quả nghiên cứu cho

hệ số tác động âm (-) đã lý giải được tình trạng tác động và chiều biến thiên của

tác động trên.

Tổng doanh thu thuần/ Tổng tài sản (X8): Chỉ số X8 mô tả hiệu suất sử

dụng tài sản của doanh nghiệp. Theo kết quả kỳ vọng, chỉ số hiệu suất X8 càng

cao, mô tả tình trạng rủi ro tín dụng của doanh nghiệp càng thấp. Tuy nhiên, kết

quả nghiên cứu cho thấy, sự biến thiên cùng chiều giữa hai chỉ tiêu về hiệu xuất

sử dụng tài sản X8 và rủi ro tín dụng (ngược so với kỳ vọng) là trường hợp khá

đặc biệt đối với hệ thống doanh nghiệp được đưa vào trong quá trình nghiên

cứu.

Thay đổi trong Tổng tài sản (X9): Thay đổi trong nghiên cứu được xét

đến trong trường hợp doanh nghiệp thay đổi theo chiều hướng tăng dần tài sản

của doanh nghiệp, doanh nghiệp tiến hành mở rộng quy mô theo thời gian. Vì

vậy, chỉ số thay đổi tài sản mô tả một doanh nghiệp càng tăng khối lượng tài sản

được kỳ vọng khả năng rơi vào rủi ro tín dụng sẽ càng thấp. Kết quả trên được

phản ánh khá phù hợp trong kết quả phân tích về mối quan hệ tác động ngược

53 chiều của quá trình thay đổi tài sản của doanh nghiệp làm giảm khả năng rủi ro

tín dụng. Hệ số tác động (hệ số hồi quy âm) đã cho thấy sự phù hợp trên.

Kết quả nghiên cứu trên khá phù hợp với những xu hướng trong các mối

quan hệ theo các nghiên cứu của Lê Tất Thành (2012) và Altman (2000), Lo Ka

Wan (2005), Ciaran Walsh (2006). Riêng mối quan hệ giữa Tổng doanh thu

thuần/Tổng tài sản (X8) vẫn thể hiện mối quan hệ tác động, nhưng ngược chiều

so với kỳ vọng cũng cho thấy những đặc thù của hoạt động thực của các doanh

nghiệp tại Việt Nam nói chung và các doanh nghiệp có tham gia vay vốn tín

dụng tại hệ thống của ngân hàng Sacombank nói riêng.

Kết quả nghiên cứu cũng chỉ ra rằng, các yếu tố về Lợi nhuận giữ

lại/Tổng tài sản (X1), Lợi nhuận giữ lại / Doanh thu thuần (X2), Lợi nhuận sau

thuế / Doanh thu thuần (X4), Lợi nhuận sau thuế/Vốn chủ sở hữu (X5) và Tỷ số

thanh khoản ngắn hạn (X7) trong điều kiện của Việt Nam nói chung và các

doanh nghiệp tiếp cận tín dụng tại Ngân hàng Sacombank nói riêng ít bị tác

động và tạo nên khả năng ảnh hưởng tới rủi ro tín dụng của doanh nghiệp.

Những yếu tố tạo nên khả năng rủi ro doanh nghiệp lớn nhất trong điều

kiện của nghiên cứu cho thấy, các chỉ tiêu thiên về các yếu tố lợi nhuận của

doanh nghiệp chưa phản ảnh rõ về tình trạng tạo nên khả năng rủi ro của doanh

nghiệp. Ngược lại, những chỉ tiêu đo lường về doanh thu, tài sản của doanh

nghiệp, theo kết quả nghiên cứu đã phản ánh khá rõ về khả năng tạo nên những

rủi ro của doanh nghiệp. Kết quả trên cho thấy, những chỉ tiêu về doanh thu

phản ảnh khả năng gắn kết với thị trường, khả năng tìm khách hàng mới trong

điều kiện phát triển kinh tế khó khăn hiện nay, chỉ tiêu trên cũng mô tả sự năng

động và khả năng thích hợp của doanh nghiệp với thị trường. Chỉ tiêu này càng

cao, thể hiện khả năng linh hoạt, tìm kiếm thị trường, nâng cao doanh thu của

doanh nghiệp càng cao và dẫn đến tỉ lệ nghịch với rủi ro tín dụng. Những chỉ

tiêu trên đã cho thấy đôi khi việc tạo ra lợi nhuận là cần thiết cho doanh nghiệp,

nhưng trong điều kiện phát triển kinh tế khó khăn hiện nay, lợi nhuận không là

54 mục tiêu quan trọng nhất trong việc giảm thiểu khả rủi ro tín dụng của doanh

nghiệp.

Như vậy, những chỉ tiêu về doanh thu, những thay đổi trong tài sản của

doanh nghiệp theo hướng mở rộng quy mô của doanh nghiệp trong quá trình

hoạt động của doanh nghiệp phản ánh tình trạng đánh đổi của doanh nghiệp

trong quá trình chuyển từ mục tiêu nâng cao lợi nhuận sang mục tiêu nâng cao

doanh thu, duy trì hoạt động của doanh nghiệp trong điều kiện kinh tế khó khăn.

Những chỉ tiêu trên đã theo tác giả là khá phù hợp với điều kiện hiện nay của

kinh tế Việt Nam.

KẾT LUẬN CHƯƠNG 3

Luận văn ở chương này đã trình bày phương pháp nghiên cứu mô hình hồi

quy Logistic. Thu thập, mô tả dữ liệu được tiến hành trên mẫu khảo sát 253

doanh nghiệp, trong đó có 176/253 doanh nghiệp được xếp hạng ở mức rủi ro,

chiếm 69,6% tổng số doanh nghiệp được khảo sát. Số doanh nghiệp được xếp

vào dạng không rủi ro 77/253 doanh nghiệp, chiếm 30,4%. Với các kết quả kiểm

định mô hình nghiên cứu gồm Ma trận tương quan các biến trong mô hình, kết

quả hồi quy, tính phù hợp của mô hình cho thấy: Tất cả các kiểm định trên có

tính khả dụng và mức độ phù hợp của mô hình là khá tốt. Với hệ thống biến

được lựa chọn đưa vào mô hình để nghiên cứu; Chương 4 sẽ cho chúng ta biết

được ý nghĩa kết quả nghiên cứu cũng như việc giải thích về rủi ro tín dụng của

doanh nghiệp thông qua các biến kỳ vọng đưa vào mô hình.

CHƯƠNG 4

GIẢI PHÁP HẠN CHẾ RỦI RO HOẠT ĐỘNG TÍN DỤNG DOANH NGHIỆP

Chương này sẽ tóm tắt lại kết quả nghiên cứu và đề xuất một giải pháp

hạn chế rủi ro tín dụng đối với doanh nghiệp, ngân hàng thương mại cũng như

kiến nghị Chính phủ nhằm hạn chế rủi ro tín dụng cũng như giảm mức nợ xấu,

góp phần nâng cao chất lượng tín dụng đối với hệ thống ngân hàng Việt Nam.

4.1. Kết luận

Từ mô hình nghiên cứu kỳ vọng ban đầu với 9 biến đựơc kỳ vọng tác

động, giải thích cho rủi ro doanh nghiệp. Với dữ liệu được thu thập từ 253

doanh nghiệp từ nguồn tổng hợp của ngân hàng Sacombank, tác giả đã sử dụng

mô hình Logit theo nghiên cứu của Lê Tất Thành (2012), trong đó, hệ thống

biến được kế thừa từ những nghiên cứu của Altman (2000), Lo Ka Wan (2005)

và Ciaran Walsh (2006).

Thông qua việc sử dụng mô hình hồi quy Logit để phân tích những nhân

tố tác động đến rủi ro doanh nghiệp, các loại kiểm định về tính phù hợp của mô

hình đã được sử dụng khá đầy đủ thông qua các kiểm định có liên quan đến mô

hình logit. Các kiểm định đều cho thấy, kết quả mô hình được từ nguồn dữ liệu

trên là khách quan và khả dụng cao. Cụ thể:

Kết quả nghiên cứu đã chỉ ra rằng, với kỳ vọng 9 nhân tố tác động đến rủi

ro tín dụng đối với hệ thống các doanh nghiệp Việt Nam, điển hình là trường

hợp của ngân hàng Sacombank đã cho thấy, 4/9 nhân tố có những ảnh hưởng rõ

nét gồm các nhân tố X3 – Vốn luân chuyển / Tổng tài sản, X6 - Doanh thu

thuần/ Nợ ngắn hạn, X8 - doanh thu thuần/ tổng tài sản và X9 – thay đổi trong

56 tổng tài sản. Các nhân tố còn lại có những tác động không đáng kể đến rủi ro tín

dụng của các doanh nghiệp.

Theo kết quả trên, trong thời điểm kinh tế chưa hồi phục, hướng đến

mục tiêu giảm thiểu rủi ro tín dụng, các doanh nghiệp cần tập trung vào việc

mở rộng quy mô thị trường, nâng cao doanh số, tạm thời giảm mục tiêu nâng

cao lợi nhuận, tập trung vào mục tiêu nâng cao doanh thu, duy trì thị trường,

duy trì hoạt động của doanh nghiệp.

Để làm được các vấn đề trên, báo cáo hướng đến đề xuất một số hàm ý và

khuyến nghị chính sách cụ thể như sau.

4.2. Hàm ý và khuyến nghị chính sách

Nghiên cứu về những yếu tố ảnh hưởng đến khả năng xảy ra rủi ro tín

dụng này đã cho thấy, những yếu tố có khả năng ảnh hưởng đến khả năng xảy ra

rủi ro tín dụng không phải các chỉ tiêu về lợi nhuận của doanh nghiệp. Chỉ

những chỉ tiêu liên quan đến doanh thu và những thay đổi trong tổng tài sản mới

có khả năng tạo ra những ảnh hưởng rõ đến tình trạng rủi ro doanh nghiệp của

các doanh nghiệp tiếp cận và vay vốn tại ngân hàng Sacombank.

Những kết quả trên cũng cho thấy, mục tiêu của doanh nghiệp khi chuyển

từ việc hướng đến nâng cao lợi nhuận sang mục đích nâng cao doanh thu, mở

rộng thị trường, địa bàn và duy trì hoạt động trong điều kiện kinh tế khó khăn và

giảm thiểu khả năng rủi ro tín dụng.

Vì vậy, nghiên cứu đề xuất một số giải pháp cụ thể cho việc giảm thiểu

rủi ro tín dụng cho hệ thống các doanh nghiệp hiện nay. Trong đó, giải pháp đề

cập đến ba phần gồm: Nhóm giải pháp vi mô, hướng đến đề xuất đến các doanh

nghiệp, nhóm chính sách phát triển của khách hàng và nhóm giải pháp vĩ mô,

đưa ra một số những đề xuất, những gợi ý chính sách từ chính phủ Việt Nam.

4.2.1. Nhóm giải pháp đề xuất từ mô hình

4.2.1.1. Về phía các doanh nghiệp

Trong điều kiện phát triển kinh tế hiện tại, tình trạng khó khăn trong phát

triển kinh tế, chính phủ thắt chặt chi tiêu, người dân giảm cầu, thu nhập chưa

theo kịp những gia tăng trong sự trượt giá. Vì vậy, doanh nghiệp nên cân nhắc

việc chuyển mục tiêu từ việc hướng đến nâng cao lợi nhuận sang mục tiêu duy

trì và mở rộng thị trường, đa dạng hóa đối tượng phục vụ, hướng đến mục tiêu

nâng cao doanh thu của doanh nghiệp và đảm bảo mục tiêu duy trì doanh

nghiệp, giảm thiểu khả năng xảy ra tình trạng rủi ro tín dụng của doanh nghiệp.

Như vậy, doanh nghiệp cần chú trọng đến việc gia tăng các chỉ tiêu tài chính

như: Tỷ lệ Vốn luân chuyển/Tổng tài sản; Tăng doanh thu thuần/ Nợ ngắn hạn;

Tăng doanh thu thuần/ Tổng tài sản… bằng cách:

- Nghiên cứu nhu cầu thị trường, mở rộng thị trường và xúc tiến nhiều

chính sách đa dạng hướng đến mục tiêu tăng cường vốn luân chuyển, tăng vòng

quay của vốn, chủ yếu sử dụng nguồn vốn nội lực của chính doanh nghiệp và

hạn chế thấp nhất trong việc huy động nguồn vốn bên ngoài.

- Tiếp cận các định hướng chính sách của chính phủ về xu hướng biến

động về định hướng nhu cầu và thị trường của sản phẩm của doanh nghiệp để

đảm bảo theo kịp những chính sách kích cầu của chính phủ và có biện pháp điều

tiết phù hợp với doanh nghiệp của mình.

- Mạnh dạn chuyển đổi cơ cấu đầu tư trong trường hợp cần thiết nhằm

đảm bảo mục tiêu tồn tại, tăng doanh thu và duy trì bộ máy doanh nghiệp.

- Nghiên cứu, tính toán các phương án tăng hiệu quả của hoạt động doanh

nghiệp theo hướng phát huy nguồn lực doanh nghiệp, hạn chế tình trạng vay nợ

ngắn hạn cao trong quá trình hoạt động của doanh nghiệp.

4.2.1.2. Về phía Ngân hàng

Đảm bảo giảm thiểu khả năng xảy ra rủi ro tín dụng doanh nghiệp, bên

cạnh việc tiếp nhận và thẩm định các hồ sơ tín dụng một cách chắc chắn. Ngân

hàng cần tiến hành các nghiên cứu cụ thể về từng nhóm đối tượng khách hàng,

thiết lập từng gói sản phẩm cho vay tín dụng và các điều kiện linh hoạt kèm

58 theo. Đồng thời, ngân hàng cần đóng vai trò nắm vững thông tin và tư vấn cho

các doanh nghiệp trong điều kiện các doanh nghiệp chưa đủ thông tin trong quá

trình hoạt động và tiếp cận tín dụng doanh nghiệp, hướng đến mục tiêu giảm

thiểu tối đa số lượng doanh nghiệp rơi vào tình trạng rủi ro.

- Tăng cường các chính sách, mở rộng tín dụng đáp ứng nhu cầu của

doanh nghiệp trong mở rộng quy mô; hoạt động tín dụng phải đảm bảo hệ số

CAR >= 9% theo quy định.

- Nghiên cứu và phân loại các nhu cầu tín dụng doanh nghiệp, ban hành

các chính sách tín dụng doanh nghiệp và định mức vay tín dụng doanh nghiệp

phù hợp.

- Tăng cường và nâng cao khả năng tiếp cận tín dụng đối với doanh

nghiệp.

4.2.1.3. Nhóm giải pháp vĩ mô

Vai trò của chính phủ trong việc định hướng hoạt động và điều tiết hoạt

động của thị trường khá quan trọng trong việc cung cấp thông tin, định hướng

thị trường cho các doanh nghiệp và các ngân hàng trong thời điểm hiện nay

hướng đến mục tiêu nâng cao về số lượng, phát triển về chất lượng của các

doanh nghiệp, đặc biệt là các doanh nghiệp nhỏ và vừa hiện nay. Chính phủ cần

quan tâm một số giải pháp sau đây:

- Nghiên cứu các hình thức cho vay tín dụng của thế giới, đề xuất các

chính sách, điều tiết các trung tâm hỗ trợ và thành lập mới các tổ chức có chức

năng hỗ trợ về hoạt động, thông tin và tín dụng cho các doanh nghiệp, hướng

đến nâng cao khả năng tiếp cận tín dụng của doanh nghiệp.

- Thành lập các quỹ hỗ trợ tín dụng doanh nghiệp, và tăng cường lượng

vốn tín dụng cho doanh nghiệp, đảm bảo đáp ứng mục tiêu mở rộng quy mô

doanh nghiệp và các nhu cầu đầu tư mới của doanh nghiệp.

- Tăng cường công tác thanh kiểm tra, giám sát đối với hoạt động tín dụng

của hệ thống ngân hàng trong điều kiện thắt chặt chi tiêu công, giảm cầu trong

thời điểm hiện nay.

- Tiến hành định hướng thị trường, ngành nghề phù hợp cho doanh nghiệp

và định hướng thị trường trong nước và thế giới cho hệ thống doanh nghiệp hiện

nay.

- Định hướng mở rộng thị trường, bên cạnh thị trường trong nước, tiếp tục

hướng đến mở rộng sang các thị trường tiềm năng của Việt Nam và doanh

nghiệp.

- Tổ chức các lớp, các khóa bồi dưỡng nâng cao kỹ năng lập dự án,

nghiên cứu thị trường cho doanh nghiệp trong việc xây dựng các dự án đầu tư,

mở rộng quy mô, thị trường hoạt động.

4.3. Hạn chế của đề tài

Bài viết này đề xuất mô hình định lượng rủi ro tín dụng thông qua các chỉ

tiêu tài chính từ báo cáo tài chính của các doanh nghiệp có dự nợ tại Ngân hàng

Thương mại cổ phần Sài Gòn Thương Tín – Sacombank. Với quy mô số liệu

chưa lớn cùng với khả năng có hạn nên tác giả chỉ phân tích được một phần nhỏ

trong tổng thể rủi ro tín dụng tại Sacombank. Bên cạnh đó, những dữ liệu mang

tính nội bộ rất khó để thu thập được nên bài phân tích này chỉ mở ra những

hướng phân tích, tiếp cận những vấn đề cho những nhà quản trị, quản lý rủi ro.

Những nhà kinh tế này nên sử dụng kết hợp nhiều phương pháp từ thống kê mô

tả, hồi quy …. và có một cái nhìn tổng quan nhất về các yếu tố rủi ro tác động

đến mảng tín dụng của Ngân hàng nói riêng và các ngành kinh tế nói chung.

Hạn chế lớn nhất trong bài viết này là những biến được đưa vào mô hình chưa

thật sự là cách lựa chọn hoàn hảo để cho ra mô hình mang tính ứng dụng cao mà

có thể thuyết phục các nhà quản trị, các nhà kinh tế sử dụng trong điều kiện làm

việc tại các NHTM, chỉ có thể dùng để tham khảo. Cần phải có nhiều nghiên

cứu hơn nữa (chẳng hạn như bổ sung các tỷ số nợ, mục đích sử dụng vốn …để

60 nghiên cứu) thì mô hình mới có khả năng mang tính ứng dụng trong thực tiễn

hiện nay.

Việc dự báo những rủi ro có thể “xuất hiện” trong tương lai thì bất kỳ

phương pháp nào, phương tiện nào đi chăng nữa đều không thể chắc chắn được.

Trong khi vấn đề đáng quan tâm hiện nay là mức nợ xấu của ngân hàng sẽ là con

số nào, chất lượng tín dụng ra sao và điều này phụ thuộc rất lớn tới khả năng trả

nợ của khách hàng.

Nghiên cứu rủi ro tín dụng doanh nghiệp đã đưa ra một số kết luận trong

trường hợp sử dụng bộ dữ liệu được cấp bởi ngân hàng Sacombank. Trong đó,

báo cáo nhận thấy còn nhiều điểm hạn chế trong quá trình thực hiện đề tài:

Đề tài chủ đạo thực hiện thu thập từ ngân hàng Sacombank nên trong điều

kiện mở rộng cho Việt Nam, bộ dữ liệu chưa đủ độ tin cậy nhằm đảm bảo mục

tiêu sẽ chưa thể mở rộng tốt được.

Nghiên cứu được phân tích theo mô hình phân tích được kế thừa của Lê

Tất Thành (2012) có kế thừa các biến của Altman (2000), Lo Ka Wan (2005),

Ciaran Walsh (2006). Tuy nhiên, nghiên cứu này được sử dụng và hiệu chỉnh

một phần các biến, các thông tin của nghiên cứu trên. Nghiên cứu chỉ sử dụng cụ

thể 9/13 thông tin của mô hình đề xuất bởi Lê Tất Thành (2012). Vì vậy, sẽ có

những thay đổi nhất định so với nghiên cứu gốc.

KẾT LUẬN

Hoạt động tín dụng luôn tiềm ẩn rủi ro, việc nghiên cứu và áp dụng các

biện pháp phòng ngừa và giảm thiểu rủi ro trong hoạt động tín dụng nhằm giảm

thiểu tối đa những thiệt hại có thể xảy ra là nhiệm vụ hàng đầu của các NHTM.

Thành công trong quản trị rủi ro tín dụng chính là kiểm soát được rủi ro ở một tỷ

lệ tổn thất thấp hơn hoặc bằng tổn thất dự kiến.

Luận văn “Phân tích rủi ro tín dụng doanh nghiệp bằng mô hình hồi quy

logistic: Nghiên cứu trường hợp của Sacombank” được xây dựng trên cơ sở kết

hợp giữa lý thuyết, thực trạng công tác quản trị rủi ro tín dụng tại Sacombank

cùng với những kiến thức thu thập được trong quá trình nghiên cứu của tác giả.

Xuyên suốt trong quá trình nghiên cứu; đề tài tập trung vào khám phá các yếu tố

tác động đến rủi ro tín dụng của các doanh nghiệp tiếp cận và vay vốn tín dụng

tại Ngân hàng TMCP Sài Gòn Thương Tín; nêu ra giải pháp quản trị rủi ro tín

dụng thông qua kết quả của mô hình hồi quy logistic. Qua đó, phần nào đã giải

quyết được các vấn đề cơ bản theo mục tiêu nghiên cứu của luận văn. Vấn đề

nổi bật hiện nay mà hệ thống ngân hàng Việt Nam cũng như các nước đang phát

triển phải đối mặt đó chính là tính ổn định của hệ thống ngân hàng trước nguy

cơ bùng phát nợ xấu, nợ dưới chuẩn. Đến nay, việc giải quyết hậu quả của rủi ro

tín dụng đã và vẫn đang là bài toán khó cho các cơ quan chức năng và hệ thống

ngân hàng. Với kết quả nghiên cứu của luận văn, tác giả hy vọng sẽ góp phần

hạn chế rủi ro tín dụng phát sinh thông qua công tác tăng cường quản trị rủi ro

tín dụng bằng việc phân loại và xếp hạng tín nhiệm khách hàng theo phương

pháp hồi quy Logistic các biến tài chính.

62 TÀI LIỆU THAM KHẢO

Tiếng Việt

1. Hoàng Tùng (2011), Phân tích Rủi ro tín dụng doanh nghiệp bằng mô hình

Logistic, Tạp chí khoa học và công nghệ Đại học Đà Nẵng, số2(43).2011.

2.Hoàng Trọng, Chu Nguyễn Mộng Ngọc (2008), Phân tích dữ liệu nghiên cứu

với SPSS, Nhà xuất bản Hồng Đức, Hồ Chí Minh.

3. Huỳnh Thế Du, Nguyễn Minh Kiều, Nguyễn Trọng Hoài (2005), Thông tin

bất cân xứng trong hoạt động tín dụng tại Việt Nam. Bài nghiên cứu Chương

trình giảng dạy kinh tế Fullbright.

4. Lê Tất Thành (2012), Cẩm nang xếp hạng tín nhiệm doanh nghiệp, Nhà xuất

bản Tổng hợp, Hồ Chí Minh.

5. Lê Thị Huyền Diệu (2010), Luận cứ khoa học về xác định mô hình quản lý rủi

ro tín dụng tại hệ thống ngân hàng thương mại Việt Nam, Luận án Tiến sĩ kinh

tế tại Học viện Ngân hàng.

6. Nguyễn Minh Kiều (2009), Tín dụng và Thẩm định tín dụng ngân hàng, Nhà

xuất bản Thống kê, Hà Nội.

7. Ngân hàng Nhà Nước (2005), Quyết định số 493/2005/QĐ-NHNN ngày

22/04/2005, Hà Nội.

8. Ngân hàng Nhà Nước (2007), Quyết định 18/2007/QĐ-NHNN ngày

25/04/2007, Hà Nội.

9. Ngân hàng Nhà Nước (2013), Thông tư số 02/2013/TT-NHNN ngày

21/01/2013, Hà Nội.

10. Ngân hàng TMCP Sài Gòn – Thương Tín (2007-2012), Báo cáo thường

niên, Hồ Chí Minh.

11. Ngân hàng TMCP Sài Gòn – Thương Tín (Quyết định số 3529/2007/QĐ-

TGĐ ngày 24/9/2007, Quyết định số 1241/2009/QĐ-TGĐ ngày 8/4/2009, Quyết

định số 2342/QĐ-QLCL ngày 24/6/2009, Quyết định số 3106/2011/QĐ-QLRR

63 ngày 13/10/2011), Hệ thống các văn bản liên quan đến nghiệp vụtín dụng, Hồ

Chí Minh.

12. Sử Đình Thành, Vũ Thị Minh Hằng (2008), Nhập môn Tài Chính Tiền Tệ,

Nhà xuất bản Lao động Xã hội, Hà Nội.

13. Trần Huy Hoàng (2011), Giáo trình Quản trị Ngân hàng thương mại, Nhà

xuất bản Lao động Xã hội, Hà Nội.

14. Trần Ngọc Thơ, Nguyễn Thị Ngọc Trang, Phan Thị Bích Nguyệt, Nguyễn

Thị Liên Hoa, Nguyễn Thị Uyên Uyên (2005), Tài chính doanh nghiệp hiện đại,

Nhà xuất bản Thống kê, Hồ Chí Minh.

15. Văn Cập Huy (2007), Chất lượng tín dụng trong môi trường thông tin bất

cân xứng, Hồ Chí Minh.

Tiếng Anh

1. Althose, L.A. (1997). Detecting departures from normality: A Monte Carlo of

a new Omnibus test based on moments. North Carolina: University of North

Carolina at Chapel Hill, Chapel Hill, NC

2. Anglim, J., Langan-Fox, J., & Mahdavi, N. (2005). Modeling the Relationship

between Strategies, Abilities and Skilled Performance

3. Cox, D.R. and E.J Snell. (1989). Anaylysis of Binary Data (Second Edition).

Chapman and Hall.

4. Criaran Walsh (2006), Key management ratios, Pearson Education Limited,

Fouth edition published in Great Britain.

5. Dun&Bradstreet (2006), Financial Risk Management, Tata McGraw-Hill

Education, India.

6. Edwards, A.W.F. (1972). Likelihood. Cambridge University Press,

Cambridge. expanded edition, 1992, Johns Hopkins University Press, Baltimore.

7. Edward I. Altman (2000), Predicting Financial Distress of Companies: Revisiting the Z-Score and Zeta® Models, New York University.

8. Hosmer D.W and Lemeshow S. (1980). "A Goodness-of-fit test for the

multiple logistic regression model." . Communication in statistic , A10: 1043-

1068.

9. Joel Bessis (2002), Risk Management in Banking, John Wiley & Sons Ltd,

England.

10. Lo Ka Wan (2005), Statistical modelling in credit rating, PhD Thesis. City University of Hong Kong.

11. McFadden, D. (1974). Conditional logit analysis of quanlitative choice

behavior. Econnometrics Academic Press, 105-142.

12. Maria Aparecida Gouvêa (2007), Credit Risk Analysis Applying Logistic

Regression, Neural Networks and Genetic Algorithms Models, University of São

Paulo, Brazil.

13. Nagelkerke, N.J.D. (1991). A note on a general definition of the coefficient

of determination. Biometrike , 691-692.

14. Pregibon, D. (1980). Goodness of link tests for generalized linear models.

Applied Statistics 29 , Trang 15-24.

15. Pregibon, D. (1979). Data analytic methods for generalized linear models.

University of Toronto.

16. Soper, H.E., Young, A.W., Cave, B.M., Lee, A., Pearson, K . (1917). "On

the distribution of the correlation coefficient in small samples. Appendix II to

the papers of "Student" and R. A. Fisher. A co-operative study”.

17. Sittichai Puagwatana and Kennedy D Gunawardana (2005), Logistic

Regression Model for Business Failures Prediction of Technology Industry in

Thailand, Proceedings of the International Conference on Computer and

Industrial Management, ICIM, Bangkok Thailand.

65 18. Tugba Keskinkilic and Gunes Sari (2006), Probabilistic Prediction of

Bankruptcy with financial Ratios, Master Thesis No. 2006:9, School of

Businees, Economic and Law Goteborg University, Sweden.

66 PHỤ LỤC 1: MỘT SỐ MÔ HÌNH LƯỢNG HÓA RỦI RO TÍN DỤNG

TheoTrần Huy Hoàng (2011), có một số mô hình lượng hóa rủi ro tín

dụng như sau:“

1.1. Mô hình xếp hạng của Moody’s và Standar & Poor’s

“Rủi ro tín dụng trong cho vay và đầu tư thường được thể hiện bằng việc

xếp hạng trái phiếu và khoản cho vay. Việc xếp hạng này được thực hiện bởi

một số dịch vụ xếp hạng tư nhân trong đó có Moody’s và Standar & Poor’s là

những dịch vụ tốt nhất.

Đối với Moody xếp hạng cao nhất từ Aaa nhưng với Standar & Poor thì

cao nhất là AAA. Việc xếp hạng giảm dần từ Aaa (Moody’s) và AA (Standard &

Poor’s) sau đó thấp dần để phản ánh rủi ro không được hoàn vốn cao. Trong

đó, chứng khoán (khoản cho vay) trong 4 loại đầu được xem như loại chứng

khoán (cho vay) mà ngân hàng nên đầu tư, còn các loại chứng khoán (khoản

cho vay) bên dưới được xếp hạng thấp hơn thì ngân hàng không đầu tư (không

cho vay) nhưng thực tế vì phải xem xét mối quan hệ tỷ lệ thuận giữa rủi ro và lợi

nhuận nên những chứng khoán (khoản cho vay) tuy được xếp hạng thấp (rủi ro

không hoàn vốn cao) nhưng lại có lợi nhuận cao nên đôi lúc ngân hàng vẫn

chấp nhận đầu tư vào các loại chứng khoán (cho vay này)” (Trần Huy Hoàng,

2011).

67 Mô hình xếp hạng của công tyMoody’s và Standar & Poor’s

Nguồn

Xếp hạng

Tình trạng

Standard & Poor’s

Chất lượng cao nhất, rủi ro thấp nhất

Aaa

Chất lượng cao

Chất lượng trên

Chất lượng trung bình

Baa

Chất lượng trung bình, mang yếu tố đầu cơ

Chất lượng dưới trung bình

Chất lượng kém

Caa

Mang tính đầu cơ, có thể vỡ nợ

Chất lượng kém nhất, triển vọng xấu

Moody’s

Chất lượng cao nhất, rủi ro thấp nhất

AAA

Chất lượng cao

Chất lượng trên

Chất lượng trung bình

BBB

Chất lượng trung bình, mang yếu tố đầu cơ

Chất lượng dưới trung bình

CCC

Chất lượng kém

Mang tính đầu cơ, có thể vỡ nợ

Chất lượng kém nhất, triển vọng xấu

1.2. Mô hình điểm số Z (Z score – credit scoring model)

“Việc tìm ra một công cụ để phát hiện dấu hiệu báo trước sự phá sản của

khách hàng vay luôn là một trong những mối quan tâm hàng đầu của các nhà

nghiên cứu về rủi ro. Có nhiều công cụ đã được phát triển để làm việc này, trong đó có chỉ số Z5 là công cụ được cả hai giới học thuật và thực hành, công nhận và

sử dụng rộng rãi trên thế giới.

5 Chỉ số này được phát minh bởi Giáo sư Edward I. Altman, trường kinh doanh Leonard N. Stern, thuộc trường Đại học New York, dựa vào việc nghiên cứu khá công phu trên số lượng nhiều công ty khác nhau tại Mỹ và

Chỉ số Z bao gồm 5 chỉ số X1, X2, X3, X4, X5:

X1 = Vốn lưu động / Tổng tài sản

X2 = Lợi nhuận giữ lại / Tổng tài sản

X3 = Lợi nhuận trước lãi vay và thuế

X4 = Giá trị thị trường của vốn chủ sở hữu / Giá trị sổ sách của tổng nợ

X5 = Doanh số / Tổng tài sản

Đại lượng Z dùng làm thước đo tổng hợp để phân loại rủi ro tín dụng đối với

người đi vay và phụ thuộc vào:

- Trị số của các chỉ số tài chính người vay.

- Tầm quan trọng của các chỉ số này trong việc xác định xác suất vỡ nợ của

người vay trong quá khứ.

Trị số Z càng cao6 thì xác suất vỡ nợ của người đi vay càng thấp. Ngược lại, khi

trị số Z thấp hoặc là một số âm thì đó là căn cứ xếp khách hàng vào nhóm có

nguy cơ vỡ nợ cao.

Edward I. Altman đã xây dựng mô hình điểm trong các trường hợp cụ thể như sau:

Đối với doanh nghiệp đã cổ phần hóa, ngành sản suất:

Z= 1,2X1+1,4X2+3,3X3+0,6X4+0,999X5

Nếu Z>2,99 : Doanh nghiệp nằm trong vùng an toàn, chưa có nguy cơ phá sản.

Nếu 1,81

phá sản.

Nếu Z<1,81: Doanh nghiệp nằm trong vùng nguy hiểm, nguy cơ phá sản cao.

Đối với doanh nghiệp chưa cổ phần hóa thuộc ngàng sản suất:

Z’=0,717X1+0,847X2+3,107X3+0,42X4+0,998X5

được phát triển độc lập bởi Giáo sư Richard Taffler và những nhà nghiên cứu khác. Đến nay, hầu hết các nước vẫn còn sử dụng vì nó có độ tin cậy khá cao. 6 Để tăng được chỉ số Z này cần phải nâng cao năng lực quản trị, rà soát để giảm những tài sản không hoạt động, tiết kiệm chi phí, xây dựng thương hiệu. Đó chính là sự kết hợp gián tiếp nhiều yếu tố tài chính và phi tài chính trong mô hình mới tạo được chỉ số an toàn. Cần lưu ý trường hợp doanh nghiệp ghi tăng vốn chủ sở hữu đồng thời ghi tăng nợ phải thu hoặc tăng khoản đầu tư dài hạn… điều này làm tăng chỉ số Z nên cần điều chỉnh số liệu bất thường trước khi tính toán các chỉ tiêu.

69 Nếu Z’>2,9 : Doanh nghiệp nằm trong vùng an toàn, chưa có nguy cơ phá sản.

Nếu 1,23

phá sản.

Nếu Z<1,23: Doanh nghiệp nằm trong vùng nguy hiểm, nguy cơ phá sản cao.

Đối với các doanh nghiệp không thuộc ngành sản xuất, do sự khác nhau

khá lớn của X5 giữa các ngành, nên X5 đã được bỏ ra:

Z”= 6,56X1+3,26X2+6,72X3+1,05X4

Nếu Z”>2,6: Doanh nghiệp nằm trong vùng an toàn, chưa có nguy cơ phá sản.

Nếu 1,2

phá sản.

Nếu Z”<1,2: Doanh nghiệp nằm trong vùng nguy hiểm, nguy cơ phá sản cao”

(Trần Huy Hoàng, 2011).

1.3. Mô hình điểm số tín dụng tiêu dùng:

“Các yếu tố quan trọng liên quan đến khách hàng sử dụng trong mô hình cho điểm tín dụng tiêu dùng bao gồm: Hệ số tín dụng, tuổi đời, trạng thái tài sản, số người phụ thuộc, sở hữu nhà, thu nhập, điện thoại cố định, số tài khoản cá nhân, thời gian công tác. Bảng dưới đây lànhững hạng mục và mức điểm được sử dụng các ngân hàng ở Hoa Kỳ.

STT

Các hạng mục xác định chất lượng tín dụng

Điểm

Nghề nghiệp của người vay

Chuyên gia hay phụ trách kinh doanh

Công nhân có kinh nghiệm

Nhân viên văn phòng

1

Sinh viên

Công nhân không có kinh nghiệm

Công nhân bán thất nghiệp

Trạng thái nhà ở

Nhà riêng

2

Nhà thuê hay căn hộ

Sống cùng bạn hay người thân

3 Xếp hạng tín dụng

Tốt

Trung bình

Không có hồ sơ

Tồi

4 Kinh nghiệm nghề nghiệp

Nhiều hơn 1 năm

Từ 1 năm trở xuống

5 Thời gian sống tại địa chỉ hiện hành

Nhiều hơn 1 năm

Từ 1 năm trở xuống

6 Điện thoại cố định

Có

Không có

7 Số người sống cùng (phụ thuộc)

Không

Một

Hai

Nhiều hơn ba

8 Các tài khoản tại ngân hàng

Cả tài khoản tiết kiệm và phát hành sec

Chỉ tài khoản tiết kiệm

Chỉ tài khoản phát hành sec

Không có 0

Khách hàng có điểm số cao nhất theo mô hình với 8 mục nêu trên là 43

điểm, thấp nhất là 9 điểm. Giả sử ngân hàng biết mức 28 điểm là ranh giới giữa

khách hàng có tín dụng tốt và khách hàng có tín dụng xấu, từ đó ngân hàng hình

thành khung chính sách tín dụng theo mô hình điểm số như sau:

Tổng số điểm của khách hàng

Quyết định tín dụng

Từ 28 điểm trở xuống

Từ chối tín dụng

29 – 30 điểm

Cho vay đến 500 USD

31 – 33 điểm

Cho vay đến 1.000 USD

34 – 36 điểm

Cho vay đến 2.500 USD

37 – 38 điểm

Cho vay đến 3.500 USD

39 – 40 điểm

Cho vay đến 5.000 USD

41 – 43 điểm

Cho vay đến 8.000 USD

1.4. Mô hình cấu trúc kỳ hạn rủi ro tín dụng

Mô hình này đánh giá rủi ro tín dụng dựa theo các yếu tố thị trường và phân tích “mức thưởng chấp nhận rủi ro”(Risk premiums) gắn liền với mức sinh lời của các khoản cho vay đối với những khách hàng có cùng mức độ rủi ro.

Giả sử khi thực hiện một khoản cho vay thời hạn 01 năm, ngân hàng yêu cầu thu nhập kỳ vọng ít nhất phải bằng thu nhập của trái phiếu kho bạc (trái phiếu không rủi ro) với cùng kỳ hạn. Nếu P là xác suất khoản cho vay được hoàn trả đầy đủ cả gốc và lãi, thì (1- P) sẽ là xác suất khi không thu được nợ (giả định trường hợp này ngân hàng sẽ không thu được gì vì khách hàng bị vỡ nợ). Gọi thu nhập từ cho vay sau 1 năm (cả gốc và lãi) là (1+ k), tương tự thu nhập của trái phiếu kho bạc là (1+ i), thì thu nhập kỳ vọng của ngân hàng sẽ là:

P(1+ k) = (1+ i) (1)

k = ((1+ i)/P) - 1

Khi chấp nhận mức rủi ro là (1 - P), ngân hàng sẽ yêu cầu mức lãi suất k> i (lãi suất không rủi ro) là (1 - P). Gọi ∆ là “mức thưởng chấp nhận rủi ro”, ta có:

∆ = k – i = ((1+i)/P) – (1+i) (2)

Ví dụ: k = 15,8% và i = 10% , từ (1) ta tính được P = 95%. Điều này hàm ý rằng khi yêu cầu lãi suất cho vay là 15,8%/năm, thị trường đã ngầm xác định tỷ lệ rủi ro là 5%. Trong trường hợp ngược lại khi đánh giá xác suất rủi ro của khoản vay là 5% , ta sẽ có ∆ = 5,8%. Tỷ lệ này có nghĩa là khi chấp nhận tỷ lệ nhận rủi ro 5% thì ngân hàng phải yêu cầu phải được bù đắp bằng “mức thưởng chấp nhận rủi ro” tương đương 5,8%/năm. Khi tỷ lệ rủi ro càng cao thì chênh lệch “thưởng chấp nhận rủi ro” càng cao.

Ta lại giả định trong trường hợp khách hàng vỡ nợ, ngân hàng không mất toàn bộ vốn mà có thể thu được một tỷ lệ nhất định từ tài sản đảm bảo là β, khi đó phương trình được viết lại thành:

β (1+k) (1-P) + P (1+k) = (1+i) (3)

β (1+k) (1-P) là thu nhập dự tính trong trường hợp công ty vỡ nợ, tương

((cid:2869)(cid:2878)(cid:2919))

tự như trên từ (3) ta tính được:

(β(cid:2878)(cid:2900)(cid:2878)(cid:2900)β)

− (1 + i) (4) ∆= k − i =

Như vậy, ta có nhận xét rằng khi khoản vay có đảm bảo (β > 0) thì “mức thưởng chấp nhận rủi ro” luôn nhỏ hơn trong trường hợp khi không có đảm bảo.

Ví dụ: Cũng với ví dụ trên nhưng ta bổ sung khả năng thu nợ từ tài sản

đảm bảo là 50% (β = 0,5). Từ (4) ta tính được ∆ = 2,82% năm < 5,8 % năm”.