Ứng dụng mô hình điểm số Z trong việc phân tích, đánh giá rủi ro tín dụng của các ngân hàng thương mại

Rủi ro tín dụng (RRTD) là một thuộc tính vốn có và không thể tránh khỏi trong hoạt động cho vay của các ngân hàng thương mại, có khả năng gây ra tổn thất đáng kể. Do đó, việc quản trị RRTD, đặc biệt là phân tích và đánh giá rủi ro, đóng vai trò thiết yếu. Nghiên cứu này tập trung vào việc ứng dụng mô hình điểm số Z của E.I.Altman, một công cụ định lượng, trong việc đánh giá rủi ro tín dụng.

Tài liệu này hướng đến các nhà quản lý, chuyên viên tín dụng tại các ngân hàng thương mại, các tổ chức tài chính quan tâm đến công tác đánh giá và quản trị rủi ro tín dụng. Ngoài ra, đây cũng là nguồn tham khảo hữu ích cho các nhà nghiên cứu, giảng viên và sinh viên trong lĩnh vực tài chính – ngân hàng.

Bài viết tập trung vào tầm quan trọng của việc phân tích và đánh giá rủi ro tín dụng (RRTD) đối với các ngân hàng thương mại, nhấn mạnh đây là một hoạt động thường xuyên và thiết yếu để giảm thiểu tổn thất. Nghiên cứu đề xuất và ứng dụng mô hình điểm số Z của E.I.Altman, một công cụ định lượng hiệu quả, để xếp hạng tín dụng cho doanh nghiệp. Mô hình điểm số Z được giới thiệu chi tiết, bao gồm các công thức tính toán cho doanh nghiệp đã cổ phần hóa và chưa cổ phần hóa, cùng với ý nghĩa của các chỉ số tài chính cấu thành (X1 đến X5) và cách diễn giải kết quả Z để phân loại mức độ rủi ro (an toàn, cảnh báo, nguy hiểm). Để minh họa, nghiên cứu đã áp dụng mô hình này cho một công ty sản xuất may mặc xuất khẩu cụ thể (Công ty TNHH A). Kết quả phân tích cho thấy công ty này nằm trong vùng cảnh báo rủi ro phá sản, giúp ngân hàng có cái nhìn rõ ràng về khả năng trả nợ của khách hàng. Ứng dụng này cho phép các ngân hàng dễ dàng sàng lọc, phân loại khách hàng, từ đó đưa ra các quyết định chính xác về giới hạn tín dụng, lãi suất cho vay và yêu cầu tài sản đảm bảo, góp phần giảm thiểu RRTD. Bài viết kết luận rằng mô hình điểm số Z là một công cụ đáng tin cậy, có ưu điểm về tính định lượng, đơn giản trong triển khai và khả năng khắc phục tính chủ quan của các phương pháp truyền thống. Tuy nhiên, hiệu quả của mô hình phụ thuộc vào tính chính xác và cập nhật của thông tin tài chính do khách hàng cung cấp.