Tuyển tập Hội nghị Khoa học thường niên năm 2015. ISBN 978-604-82-1710-5
241
ỨNG DỤNG MÔ HNH ĐIỂM SỐ Z
TRONG VIỆC PHÂN TÍCH, ĐÁNH GIÁ RỦI RO TÍN DỤNG
CỦA CÁC NGÂN HÀNG THƯƠNG MẠI
Đng Th Minh Thy1, Mai Th Phưng2
1Đi hcThy li, email:thuydangminh@tlu.edu.vn
2Đi hcThy li, email:phuongmai.ftu07@gmail.com
1. GIỚI THIỆU CHUNG
Rủi ro tín dụng (RRTD) là thuộc tính vốn
có của hoạt động cho vay, phát sinh trong
trường hp việc thanh toán b trì hoãn hoc tệ
hơn là mất khả năng thanh toán. Đây là loại
hình rủi ro có khả năng mang lại những tổn
thất không nhỏ cho các Ngân hàng thương
mại. Chính vì vậy, quản tr RRTD là một việc
làm thường xuyên và tối quan trọng đối với
hệ thống ngân hàng. Để hoạt động quản tr
rủi ro đạt đưc hiệu quả, các hoạt động trong
quy trình cần phải đưc thực hiện một cách
toàn diện và sâu sát, trong đó có hoạt động
phân tích, đánh giá RRTD. Đây là quá trình
đánh giá khách hàng về các điều kiện vay
vốn và hoàn trả n vay, trên cơ sở đó ra quyết
đnh cho vay và giám sát các khoản vay. Mục
đích của phân tích RRTD là nhằm hạn chế
thông tin bất cân xứng, đánh giá đúng thực
trạng rủi ro của khách hàng, xác đnh đúng
nhu cầu vay của khách hàng và đưa ra quyết
đnh chính xác về việc có cho vay hay không.
Các mô hình phân tích RRTD rất đa dạng
bao gồm các mô hình phản ánh về mt đnh
tính – còn gọi là phương pháp chất lưng,
phương pháp chủ quan, phương pháp chuyên
gia hay phương pháp truyền thống và các mô
hình phản ánh về mt đnh lưng.
Trong phạm vi nghiên cứu này, tác giả chỉ
đề cập đến một mô hình phân tích đnh lưng
đó là mô hình điểm số Z của E.I.Altman với
ý tưởng ban đầu là để cho điểm tín dụng đối
với công ty sản xuất của Mỹ.
2. PHƯƠNG PHP NGHIÊN CU
- Khảo cứu các phương pháp phân tích,
đánh giá rủi ro tín dụng
- Lựa chọn mô hình lý thuyết nền tảng
- Thu thập các số liệu đầu vào của mô hình
- Phân tích và x lý số liệu
- Đưa các các kết luận và kiến ngh.
3. KT QU NGHIÊN CU
3.1. Mô hình điểm số Z của E.I.Altman
Đại lưng Z là thước đo tổng hp để
phân loại RRTD đối với người vay và phụ
thuộc vào:
+ Tr số của các chỉ số tài chính của người
vay (Xj).
+ Tầm quan trọng của các chỉ số này trong
việc xác đnh xác suất vỡ n của người vay
trong quá khứ.
Từ đó, Altman đi đến mô hình cho điểm
như sau:
Đối với doanh nghiệp đã cổ phần hoá,
thuộc ngành sản xuất:
Z = 1,2X1 + 1,4X2 + 3,3X3 + 0,6X4 + X5
Nếu Z > 2,99: doanh nghiệp nằm trong
vng an toàn, chưa có nguy cơ phá sản.
Nếu 1,8 < Z < 2,99: doanh nghiệp nằm trong
vng cảnh báo, có thể có nguy cơ phá sản.
Nếu Z <1,8: doanh nghiệp nằm trong vng
nguy hiểm, nguy cơ phá sản cao.
Tuyển tập Hội nghị Khoa học thường niên năm 2015. ISBN: 978-604-82-1710-5
242
Đối với doanh nghiệp chưa cổ phần hoá,
ngành sản xuất:
Z = 0,717X1 + 0,847X2 + 3,107X3 +
0,42X4 + 0,998X5
Nếu Z > 2,9: doanh nghiệp nằm trong
vng an toàn, chưa có nguy cơ phá sản
Nếu 1,23 < Z < 2,9: doanh nghiệp nằm trong
vng cảnh báo, có thể có nguy cơ phá sản
Nếu Z <1,23: doanh nghiệp nằm trong
vng nguy hiểm, nguy cơ phá sản cao.
Trong đó:
X1 = Tỷ số vốn lưu động ròng trên tổng tài
sản
X2 = Tỷ số li nhuận giữ lại trên tổng tài
sản
X3 = Tỷ số li nhuận trước thuế, tiền lãi
trên tổng tài sản
X4 = Tỷ số giá tr cổ phiếu trên giá tr ghi
sổ n dài hạn
X5 = Tỷ số doanh thu trên tổng tài sản
3.2. ng dụng mô hình điểm số Z để xếp
hạng tín dụng cho các doanh nghiệp
Đề tài nghiên cứu sẽ chọn một doanh
nghiệp chuyên sản xuất hàng may mc xuất
khẩu, có quy mô trung bình và có quan hệ tín
dụng với Ngân hàng TMCP Ngoại thương
Việt Nam. Do yêu cầu đảm bảo bí mật thông
tin khách hàng và ngân hàng nên đề tài xin
không nêu rõ tên của doanh nghiệp đưc
nghiên cứu, tạm gọi là Công ty TNHH A.
Kết quả phân tích thu đưc như ở bảng 1.
Như vậy, theo mô hình điểm số Z thì Công
ty TNHH A đang nằm trong vng cảnh báo,
có thể có nguy cơ phá sản do
1,23<Z=2,610116<2,9. Điều này đồng nghĩa
với việc có khả năng công ty không thể trả n
vay của ngân hàng. Dựa trên kết quả chấm
điểm nói trên, Ngân hàng sẽ có thể dễ dàng
sàng lọc và phân loại khách hàng, từ đó giảm
thiểu đưc RRTD ở mức cho phép. Kết quả
chấm điểm tín dụng cũng sẽ đưc các nhà
quản tr ngân hàng s dụng để xác đnh mức
giới hạn tín dụng tối đa cho từng khách hàng,
áp dụng lức lãi suất cho vay và các quy đnh
về tài sản đảm bảo.
Bảng 1. Xác định chỉ số nguy cơ vỡ nợ
của Công ty TNHH A
bằng mô hình điểm số Z của Altman
4. KT LUN
Có thể thấy, mô hình điểm số Z là một mô
hình có độ tin cậy khá cao đưc thực hiện dựa
trên công cụ đnh lưng cụ thể với các nhân tố
ảnh hưởng. Mô hình này có những nhiều điểm
nổi trội như: Phương pháp triển khai đơn giản;
Việc s dụng phương pháp phân tích khác biệt
đa nhân tố để lưng hóa xác xuất vỡ n của
người vay đã khắc phục đưc những đưc
điểm của mô hình đnh tính mang nhiều tính
chủ quan, nhờ đó góp phần tích cực vào việc
kiểm soát rủi ro tín dụng của các ngân hàng.
Tuy nhiên, có thể dễ dàng nhận thấy kết
quả của mô hình sẽ phụ thuộc nhiều vào tính
chính xác và cập nhật của hệ thống thông tin
mà khách hàng cung cấp cho ngân hàng. Yêu
cầu này đôi khi rất khó thực hiện trong điều
kiện kinh tế th trường không đầy đủ.
Tuyển tập Hội nghị Khoa học thường niên năm 2015. ISBN 978-604-82-1710-5
243
5. TI LIỆU THAM KHO
[1] PGS.TS. Nguyễn Văn Tiến, 2010, Quản tr
rủi ro trong kinh doanh ngân hàng, NXB
Thống kê
[2] Thông tư số 09/2014/TT-NHNN về phân
loại tài sản có, mức trích, phương pháp trích
lập dự phòng rủi ro và việc s dụng dự
phòng để x lý rủi ro trong hoạt động của
tổ chức tín dụng, chi nhánh ngân hàng
nước ngoài.
[3] Các thông tin dữ liệu do Ngân hàng TMCP
Ngoại thương Việt Nam cung cấp.