Xây dựng chương trình xếp hạng tín dụng đối với doanh nghiệp tại Việt Nam

o Lý do chọn đề tài Trong những năm qua, mặc dù thị trường chứng khoán đã trải qua hơn 10 năm phát triển nhưng vẫn chưa thực sự làm đúng vai trò là một kênh huy động vốn trung – dài hạn cho doanh nghiệp, còn những nhà đầu tư tham gia thị trường đa số vẫn có tâm lý đầu cơ, lướt sóng và vẫn còn tiềm ẩn nhiều rủi ro đối với các nhà đầu tư. Các doanh nghiệp không huy động vốn từ thị trường chứng khoán được đã phải vay phần lớn vốn từ ngân hàng và gặp rất nhiều khó khăn khi chính sách tiền tệ thắt chặt, tín dụng bị thu hẹp. Chính các ngân hàng cũng đang gặp phải nhiều khó khăn khi phải gia tăng huy động nhằm cung ứng vốn cho doanh nghiệp dẫn đến tình trạng vượt trần lãi suất, thanh khoản ngân hàng căng thẳng. Trước thực trạng đó, đề tài thực hiện nhằm mục đích tháo gỡ những khó khăn trên bằng việc xây dựng các mô hình xếp hạng tín dụng doanh nghiệp trước tiên là để thông tin kịp cho các nhà đầu tư, các ngân hàng để họ có định hướng đúng đắn trong việc đầu tư vào doanh nghiệp cũng như là việc cấp tín dụng cho doanh nghiệp; sau đó bằng những giải pháp đề xuất cụ thể để phát triển một thị trường trái phiếu doanh nghiệp nhằm tạo ra kênh huy động vốn trung-dài hạn cho doanh nghiệp, giảm tải áp lực cho ngân hàng, và tạo ra kênh đầu tư hấp dẫn, an toàn cho các nhà đầu tư.

MỤC LỤC TÓM TẮT ĐỀ TÀI v o Lý do chọn đề tài v o Mục tiêu nghiên cứu v o Phương pháp nghiên cứu vi o Nội dung nghiên cứu vi o Đóng góp của đề tài xvi o Hướng phát triển của đề tài xvi Lời nói đầu 1 1. Giới thiệu 1 2. Tổng quan các nghiên cứu trước đây 2 3. Phương pháp nghiên cứu 5 3.1 Mô tả mẫu và dữ liệu : 5 3.2 Phương pháp nghiên cứu 5 3.2.1 Cơ sở lý thuyết của mô hình phân tích phân biệt (DA) 6 3.2.2 Cơ sở lý thuyết của mô hình EDF 9 3.3 Các biến chính sử dụng trong chuyên đề 11 3.3.1 Các tỷ số tài chính chung 11 4. Nội dung và các kết quả nghiên cứu 13 4.1 Tiêu chuẩn phân ngành và dấu hiệu xác định khả năng phá sản 13 4.1.1 Tiêu chuẩn phân ngành 13 4.1.2 Dấu hiệu xác định khả năng phá sản của doanh nghiệp 13 4.2 Kết quả xếp hạng tín dụng đối với doanh nghiệp bất động sản – xây dựng 16 4.2.1 Lựa chọn biến có ý nghĩa phân biệt 17 4.2.2 Kết quả ước lượng mô hình phân tích phân biệt 19 4.2.3 Kiểm định mô hình phân tích phân biệt : 20 4.2.4 Kết quả xếp hạng tín dụng 23 4.3 Kết quả xếp hạng tín dụng đối với các doanh nghiệp tài chính – bảo hiểm 27 4.3.1 Lựa chọn biến có ý nghĩa phân biệt 28 4.3.2 Ước lượng hàm phân tích phân biệt 29 4.3.4 Kết quả xếp hạng doanh nghiệp trong ngành tài chính và bảo hiểm: 32 4.4 Kết quả xếp hạng tín dụng đối với doanh nghiệp trong ngành ngân hàng 34 4.4.1 Lựa chọn biến trong mô hình xếp hạng ngân hàng 35 4.4.2 Kết quả ước lượng mô hình phân tích phân biệt 37 4.4.3 c kiểm định đối với mô hình phân tích phân biệt 37 4.4.4 Kết quả xếp hạng ngân hàng 39 4.5 Xác định lãi suất của các trái phiếu doanh nghiệp được xếp hạng 40 i 4.5.1 Xác định lãi suất cho vay 40 4.5.2 Giới hạn nhận nợ 43 4.6 Đề xuất và ứng dụng trong thực tiễn 45 5. Kết luận 48 Phụ lục 49 Tài liệu tham khảo 49 i DANH MỤC BẢNG BIỂU Bảng 2.0 : sự tương đồng giữa kết quả xếp hạng của S&P và chỉ số Z’’ Bảng 3.3.1 : Tên gọi và cách tính các biến số sử dụng trong chuyên đề Bảng 4.2a : Số liệu tổng quan trong ngành Bất động sản – Xây dựng Bảng 4.2b : Thống kê mô tả các biến giải thích sử dụng trong mô hình Bảng 4.2.1: Kết quả lựa chọn biến độc lập bằng thủ tục Stepwise Bảng 4.2.2a : hệ số của các biến độc lập trong mô hình phân tích phân biệt Bảng 4.2.2b : Ma trận cấu trúc của các biến độc lập Bảng 4.2.3a : Hệ số xác định của mô hình phân tích phân biệt. Bảng 4.2.3b : Kết quả kiểm định giả thiết Ho : R 2 = 0 Bảng 4.2.3c : Ma trận hệ số tương quan giữa các biến độc lập Bảng 4.2.3d : Kiểm định phân phối chuẩn của 5 biến độc lập Bảng 4.2.3e : Kiểm tra kết quả phân lớp Bảng 4.2.4a : Ký hiệu và đặc điểm các nhóm xếp hạng Bảng 4.2.4b : Trọng tâm của 2 nhóm Bảng 4.2.4c : Điểm cắt tối ưu của nhóm “trung gian” Bảng 4.2.4d : Điểm cắt tối ưu giữa các nhóm Bảng 4.2.4e : Kết quả xếp hạng 70 doanh nghiệp bất động sản – xây dựng Bảng 4.3a : Số liệu tổng quan trong ngành tài chính – bảo hiểm Bảng 4.3.1a Kết quả lựa chọn biến độc lập Bảng 4.3.2a : hệ số của các biến độc lập trong mô hình phân tích phân biệt Bảng 4.3.2b : Ma trận cấu trúc của các biến độc lập Bảng 4.3.3a : Hệ số xác định của mô hình phân tích phân biệt Bảng 4.3.3b : Kết quả kiểm định giả thiết Ho: R 2 = 0 Bảng 4.3.3c : Ma trận hệ số tương quan giữa các biến độc lập Bảng 4.3.3d : Kết quả kiểm định phân phối chuẩn của biến độc lập Bảng 4.3.3e : kết quả kiểm tra khả năng phân biệt của mô hình Bảng 4.3.4a Điểm cắt tối ưu giữa các nhóm Bảng 4.3.4b Kết quả xếp hạng trong ngành tài chính –bảo hiểm Bảng 4.4a các biến số dùng để xếp hạng ngân hàng Bảng 4.4b Thống kê mô tả mẩu dữ liệu các ngân hàng Bảng 4.4.1a Kết quả lựa chọn biến độc lập Bảng 4.4.2a Hệ số của các biến độc lập trong mô hình phân tích phân biệt Bảng 4.4.2b Ma trận cấu trúc của các biến độc lập Bảng 4.4.3a : Hệ số xác định của mô hình phân tích phân biệt Bảng 4.4.3b : Kết quả kiểm định giả thiết Ho : R 2 = 0 Bảng 4.4.3c : kiểm định giả thiết về sự tương quan của các biến độc lập Bảng 4.4.3d Kiểm định phân phối chuẩn của các biến độc lập Bảng 4.4.3e Kiểm tra khả năng phân biệt của mô hình Bảng 4.4.4a Điểm cắt tối ưu giữa các nhóm Bảng 4.4.4b Kết quả xếp hạng ngân hàng. Bảng 4.5.1a Kết quả xác suất phá sản trung bình của các doanh nghiệp trong ngành bất động sản – xây dựng Bảng 4.5.1b Kết quả xác suất phá sản trung bình của các doanh nghiệp trong ngành tài chính – bảo hiểm ii DANH MỤC HÌNH VẼ Hình 3.2.1 : Minh hoạ về hàm phân tích phân biệt………………………………….9 Hình 3.2.2 : Minh hoạ về phương pháp EDF…………………….……………… 11 4 DANH MỤC TỪ VIẾT TẮT Ký hiệu Tiếng Việt Tiếng Anh CDS Hợp đồng hoán đổi rủi ro tín dụng Credit Default Swap CIC Trung tâm thông tin tín dụng Ngân hàn Nhà nước Việt nam Credit Information Center CRV Công ty cổ phần xếp hạng tín nhiệm doanh nghiệp Việt Nam Credit Rating Vietnam DA Phân tích phân biệt Discriminant Analysis EDF Xác suất phá sản kỳ vọng Expected Default Frequencies TÓM TẮT ĐỀ TÀI “Xây dựng chương trình xếp hạng tín dụng đối với doanh nghiệp tại Việt Nam” o Lý do chọn đề tài Trong những năm qua, mặc dù thị trường chứng khoán đã trải qua hơn 10 năm phát triển nhưng vẫn chưa thực sự làm đúng vai trò là một kênh huy động vốn trung – dài hạn cho doanh nghiệp, còn những nhà đầu tư tham gia thị trường đa số vẫn có tâm lý đầu cơ, lướt sóng và vẫn còn tiềm ẩn nhiều rủi ro đối với các nhà đầu tư. Các doanh nghiệp không huy động vốn từ thị trường chứng khoán được đã phải vay phần lớn vốn từ ngân hàng và gặp rất nhiều khó khăn khi chính sách tiền tệ thắt chặt, tín dụng bị thu hẹp. Chính các ngân hàng cũng đang gặp phải nhiều khó khăn khi phải gia tăng huy động nhằm cung ứng vốn cho doanh nghiệp dẫn đến tình trạng vượt trần lãi suất, thanh khoản ngân hàng căng thẳng. Trước thực trạng đó, đề tài thực hiện nhằm mục đích tháo gỡ những khó khăn trên bằng việc xây dựng các mô hình xếp hạng tín dụng doanh nghiệp trước tiên là để thông tin kịp cho các nhà đầu tư, các ngân hàng để họ có định hướng đúng đắn trong việc đầu tư vào doanh nghiệp cũng như là việc cấp tín dụng cho doanh nghiệp; sau đó bằng những giải pháp đề xuất cụ thể để phát triển một thị trường trái phiếu doanh nghiệp nhằm tạo ra kênh huy động vốn trung-dài hạn cho doanh nghiệp, giảm tải áp lực cho ngân hàng, và tạo ra kênh đầu tư hấp dẫn, an toàn cho các nhà đầu tư. o Mục tiêu nghiên cứu Đề tài nghiên cứu những phương pháp xếp hạng tín dụng được ứng dụng phổ biến trên thế giới và xây dựng những mô hình xếp hạng tín dụng phù hợp với điều kiện kinh tế cũng như đặc thù các doanh nghiệp Việt Nam. Từ đó đưa ra những kiến nghị nhằm phát triển thị trường trái phiếu doanh nghiệp mà trọng tâm là việc hình thành một tổ chức xếp hạng tín dụng có uy tín với những phương pháp xếp hạng khoa học và có độ tin cậy cao. Một thị trường trái phiếu, đặc biệt là trái phiếu doanh nghiệp phát triển sẽ góp phần giải quyết những vấn đề khó khăn đang tồn tại trong nền kinh tế như : khả năng huy động vốn trung – dài hạn của doanh nghiệp, căng thẳng thanh khoản trong hệ thống ngân hàng, … o Phương pháp nghiên cứu Chuyên đề này thực hiện nghiên cứu theo phương pháp định lượng, phương pháp mô hình hoá để giái quyết vấn đề nghiên cứu. Với mục tiêu xây dựng mô hình xêp hạng tín dụng cho các doanh nghiệp niêm yết trên thị trường chứng khoán Việt Nam , chuyên đề sẽ sử dụng các mô hình sau : Mô hình phân tích phân biệt (Discriminant Analysis – DA) Mô hình EDF (Expected default frequency) Phương pháp định lượng luôn được các tác giả sử dụng trong các nghiên cứu trước đây về xếp hạng tín dụng. Trong đó hầu hết các nghiên cứu đều sử dụng mô hình phân tích phân biệt (DA) vì đây là mô hình toán học phân biệt một cách chính xác nhất giữa doanh nghiệp có khả năng phá sản và doanh nghiệp nằm trong vùng an toàn. Mô hình này cũng được kiểm nghiệm trong thực tiễn ở một số nước như Mỹ , Trung Quốc , Ấn Độ , … và được cho là có tính khả thi cao và kết quả cho rất phù hợp với thực tiễn chất lượng tín dụng của các doanh nghiệp cũng như phù hợp với các đánh giá của chuyên gia. Vì vậy chuyên đề sẽ vận dụng ý tưởng của mô hình này để xếp hạng tín dụng cho các doanh nghiệp tại thị trường Việt Nam và có phân biệt yếu tố ngành. Thêm vào đó chuyên đề cũng đưa vào áp dụng mô hình EDF vốn được hãng Moody’s KMV vận dụng khá thành công tại Mỹ để xếp hạng tín dụng cho các doanh nghiệp và so sánh kết quả với mô hình còn lại. o Nội dung nghiên cứu 1) Cơ sở lý thuyết Cơ sở lý thuyết của mô hình phân tích phân biệt (DA) : Mô hình phân tích phân biệt dựa trên ý tưởng rằng một doanh nghiệp với các đặc trưng là các tỷ số tài chính được xem như một điểm (cá thể) trong không gian vec-tơ. Vì thế toạ độ của các điểm này chính là các giá trị của các tỷ số tài chính tương ứng. Khi đó các doanh nghiệp có khả năng phá sản và các doanh nghiệp không có khả năng phá sản sẽ nằm ở hai nhóm phân biệt. Khi một cá thể mới được phân vào một trong hai nhóm trên dựa trên tiêu chí khoảng cách tới trọng tâm của nhóm mà cá thể được phân vào sẽ là nhỏ nhất và khoảng cách tới trọng tâm của nhóm còn lại là lớn nhất. Bài toán trên tương đương với việc tìm tổ hợp tuyến tính của các biến tỷ số tài chính doanh nghiệp sao cho phương sai nội bộ nhóm là nhỏ nhất và phương sai giữa 2 nhóm là lớn nhất Cơ sở lý thuyết của mô hình EDF Mô hình EDF (Expected Default Frequency – Xác suất phá sản kỳ vọng) dựa trên ý tưởng giá trị thị trường của vốn cổ phần (E) được xem như là một quyền chọn mua tổng tài sản doanh nghiệp (V) ở thời điểm t với giá thực hiện là tổng nợ đáo hạn (D) tại thời điểm này t + T. Hay nói cách khác, các cổ đông nắm giữ vốn cổ phần thì được xem như đang nắm giữ quyền chọn mua toàn bộ tài sản doanh nghiệp bằng cách thoả mãn nhu cầu của chủ nợ (tức thanh toán các khoản nợ đáo hạn ở thời điểm đáo hạn t + T) để tiếp tục sở hữu những tài sản này. Vì thế có thể xem vốn cổ phân như quyền chọn mua tài sản cơ sở là tổng tài sản của doanh nghiệp và giá thực hiện là tổng giá trị các khoản nợ đến hạn 2) Các biến chính : Mục đích của chuyên đề là xây dựng mô hình xếp hạng tín dụng dựa trên các tỷ số tài chính của các doanh nghiệp vì thế các biến chính dùng trong chuyên đề là các tỷ số tài chính được tính toán dựa trên các số liệu báo cáo tài chính của các doanh nghiệp cho năm tài chính kết thúc ngày 31/12/2011. Các tỷ số tài chính thường dùng gồm 6 nhóm cơ bản : nhóm tỷ số khả năng thanh toán , nhóm tỷ số hoạt động , nhóm tỷ số đòn bẩy, nhóm tỷ số sinh lợi , nhòm tỷ số giá thị trường , và nhóm quy mô của doanh nghiệp. Ngoài ra do phải xây dựng mô hình xếp hạng tín dụng cho 3 ngành kinh tế khác nhau nên trong mỗi ngành sẽ có phân tích bổ sung một số tỷ số tài chính đặc thù. Bảng 3.3.1 : Tên gọi và cách tính các biến số sử dụng trong chuyên đề STT Tên biến Diển giải Nhóm chỉ tiêu tài chính 1 X11 Tài sản ngắn hạn/Nợ ngắn hạn Thanh toán 2 X12 (Tài sản ngắn hạn - Hàng tồn kho)/Nợ ngắn hạn Thanh toán 3 X13 (Tiền mặt + Đầu tư tài chính ngắn hạn)/Nợ ngắn hạn Thanh toán 4 X14 Tiền mặt/Nợ ngắn hạn Thanh toán 5 X21 Khoản phải thu bình quân/Doanh thu thuần Hoạt động 6 X22 Hàng tồn kho bình quân/Giá vốn hàng bán Hoạt động 7 X23 Doanh thu thuần/Tài sản cố định Hoạt động 8 X24 Doanh thu thuần/Tổng tài sản Hoạt động 9 X25 Doanh thu thuần/Vốn cổ phần Hoạt động vii 10 X31 Tổng nợ/Tổng tài sản Đòn bẩy 11 X32 Tổng nợ/Vốn cổ phần Đòn bẩy 12 X33 Tổng tài sản/Vốn cổ phần Đòn bẩy 13 X34 Lãi vay/EBIT Đòn bẩy 14 X41 Lợi nhuận sau thuế/Doanh thu thuần Khả năng sinh lợi 15 X42 Lợi nhuận sau thuế/Tổng tài sản Khả năng sinh lợi 16 X43 Lợi nhuận sau thuế/Vốn cổ phần Khả năng sinh lợi 17 X44 EBIT/Doanh thu thuần Khả năng sinh lợi 18 X45 EBIT/Tổng tài sản Khả năng sinh lợi 19 X46 Giá vốn hàng bán/Doanh thu thuần Khả năng sinh lợi 20 X47 Chi phí bán hàng/Doanh thu thuần Khả năng sinh lợi 21 X48 Chi phí quản lý doanh nghiệp/Doanh thu thuần Khả năng sinh lợi 22 X51 Lợi nhuận sau thuế/Tổng số cổ phiếu Tỷ số giá thị trường 23 X52 Giá thị trường/Thu nhập mỗi cổ phần Tỷ số giá thị trường 24 X53 Giá trị sổ sách/giá trị thị trường mỗi cổ phần Tỷ số giá thị trường 25 X54 Giá trị vốn hoá thị trường/Tổng nợ Tỷ số giá thị trường 26 X61 Ln(Tổng tài sản) Qui mô 27 X62 Ln(Doanh thu thuần) Qui mô 28 X63 Ln(Tài sản cố định) Qui mô 29 X71 Bất động sản đầu tư/Tổng tài sản Khác 30 X72 Đầu tư tài chính dài hạn/Tổng tài sản Khác 31 X73 Vốn luân chuyển/Tổng tài sản Khác 3) Kết quả ước lượng hàm phân biệt 3.1) Ngành Bất động sản – Xây dựng Canonical Discriminant Function Coefficients Function 1 X25 X32 X53 X62 X73 (Constant) .274 857 231 .328 4.867 -7.933 Unstandardized coefficients Z = 0.274X25 – 0.857X32 – 0.231X53 + 0.328X62 + 4.867X73 – 7.933 9 Bảng 4.2.4d : Điểm cắt tối ưu giữa các nhóm (ngành Bất động sản – xây dựng) Nhóm Ký hiệu Cận dưới Cận trên Số lượng Nhóm 1 AAA 2.15634 +  7 Nhóm 2 AA 1.529444 2.15634 9 Nhóm 3 A 1.443596 1.529444 1 Nhóm 4 BBB 0.993764 1.443596 10 Nhóm 5 BB -0.54603 0.993764 17 Nhóm 6 B -1.45459 -0.54603 9 Nhóm 7 CCC -2.03874 -1.45459 4 Nhóm 8 CC -2.52348 -2.03874 5 Nhóm 9 C -  -2.52348 8 3.2) Ngành Tài chính – Bảo hiểm Canonical Discriminant Function Coefficients Unstandardized coefficients Z = 3.329X31 – 8.801X42 + 0.374X53 – 2.627 Bảng 4.3.4a Điểm cắt tối ưu giữa các nhóm (ngành Tài chính – Bảo hiểm) Nhóm Ký hiệu Cận dưới Cận trên Số lượng Nhóm 1 AAA -  -2.4035 2 Nhóm 2 AA -2.4035 -1.8505 4 Nhóm 3 A -1.8505 -1.4454 4 Nhóm 4 BBB -1.4454 -0.2343 6 Nhóm 5 BB -0.2343 0.5453 4 Nhóm 6 B 0.5453 0.7834 2 Nhóm 7 CCC 0.7834 1.78343 6 Nhóm 8 CC 1.78343 2.54284 5 Nhóm 9 C 2.54284 + 2 Function 1 X31 X42 X53 (Constant) 3.329 -8.801 .374 -2.627 10 [...]... việc doanh nghiệp phải phá sản Tuy nhiên , rủi ro kinh doanh lại có sự khác biệt lớn giữa các ngành với nhau nên chuyền đề này thực hiện xếp hạng tín dụng doanh nghiệp có phân theo ngành, tức xem rủi ro kinh doanh của các doanh nghiệp trong cùng ngành là như nhau để việc xếp hạng tín dụng trở nên thuyết phục hơn và có tính khoa học hơn Chuyên đề này thực hiện xếp hạng tín dụng đối với các doanh nghiệp. .. sản – xây dựng, tài chính – bảo hiểm, và ngân hàng Việc phân ngành dựa trên tiêu chuẩn doanh thu Doanh thu của ngành chiếm tỷ trọng cao nhất trong cơ cấu doanh thu của doanh nghiệp thì được xác định là ngành kinh doanh chính của doanh nghiệp 4.1.2 Dấu hiệu xác định khả năng phá sản của doanh nghiệp Để áp dụng phương pháp phân tích phân biệt vào việc xây dựng mô hình xếp hạng tín dụng đối với doanh nghiệp. .. năng phá sản là doanh nghiệp đó có một trong hai dấu hiệu sau i) Vốn luân chuyển nhỏ hơn không ii) Giá trị thị trường của doanh nghiệp nhỏ hơn tổng giá trị các khoản nợ 1 Trích từ Xây dựng mô hình xếp hạng tín dụng đối với doanh nghiệp Việt Nam trong nền kinh tế chuyển đổi” (Nguyễn Trọng Hoà , 2008) và “Ứng dụng phương pháp thống kê xây dựng mô hình định mức tín nhiệm khách hàng tín dụng (Bùi Phúc... tài sản của doanh nghiệp và từ đó tính toán xác suất xảy ra phá sản Ở Việt Nam, cũng đã có rất nhiều công trình nghiên cứu về xếp hạng tín dụng Nhưng chủ yếu có 2 công trình lớn của 2 tác giả Nguyễn Trọng Hoà (2008) và Bùi Phúc Trung (2010) Cả hai tác giả này đều dựa trên hướng tiếp cận từ mô hình phân tích phân biệt (DA) và Logit để xây dựng mô hình xếp hạng tín dụng đối với các doanh nghiệp trên... vào việc xây dựng mô hình xếp hạng tín dụng đối với các doanh nghiệp tại Việt Nam dựa trên hướng tiếp cận của mô hình phân tích phân biệt và có phân biệt yếu tố ngành Và từ đó, chuyên đề đặt ra giải pháp để xuất để ứng dụng mô hình trong thực tiễn nhằm giải quyết vấn đề khó khăn về vốn cho các doanh nghiệp tại Việt Nam 1 Giới thiệu Hiện nay, khi kinh tế càng phát triển thì các mối quan hệ tín dụng càng... , 2010) 4.2 Kết quả xếp hạng tín dụng đối với doanh nghiệp trong ngành bất động sản – xây dựng Số liệu tổng quan trong ngành bất động sản – xây dựng như sau : Bảng 4.2a : Số liệu tổng quan trong ngành Bất động sản – Xây dựng Số liệu tổng quan các doanh nghiệp có dấu hiệu phá sản trong ngành Bất động sản - Xây dựng Số doanh nghiệp có dấu hiệu phá sản 35 Tổng số quan sát 70 Nguồn : tính toán của tác giả... tiếp bước các công trình trên xây dựng các mô hình xếp hạng tín dụng có phân biệt các yếu tố về ngành của các doanh nghiệp và xếp hạng đối với các ngân hàng 3 Phương pháp nghiên cứu 3.1 Mô tả mẫu và dữ liệu : Mẫu sử dụng trong chuyên đề bao gồm 135 doanh nghiệp là các công ty cổ phần đại chúng được niêm yết trên thị trường chứng khoán Việt Nam thuộc các ngành : Bất động sản – xây dựng, Tài chính –... Xây dựng hệ thống xếp hạng tín dụng đối với các doanh nghiệp tại Việt Nam theo phương pháp khoa học , có độ tin cậy cao Đề xuất áp dụng mô hình xếp hạng tín dụng trong thực tiễn nhằm thúc đầy sự hình thành một tổ chức xếp hạng tín dụng Đề xuất những giải pháp cụ thể về chính sách, về kỹ thuật nhằm thúc đẩy sự phát triển của thị trường trái phiếu, đặc biệt là trái phiếu doanh nghiệp nhằm giải quyết những... việc hình thành một tổ chức xếp hạng tín dụng là cần thiết đối với nhà đầu tư , các tổ chức tín dụng và cơ quan quản lý nhà nước Để đạt được mục tiêu đó cần có những công trình nghiên cứu khoa học nhằm đưa ra các phương thức, mô hình xếp hạng với độ tin cậy cao nhằm phân loại chính xác nhất giữa doanh nghiệp có chất lượng tín dụng tốt và một doanh nghiệp có chất lượng tín dụng xấu Chính vì vậy, bài... hình thành một tổ chức xếp hạng tín dụng có uy tín với những phương pháp xếp hạng tín dụng khoa học và có độ tin cậy cao Từ đó, khi có kết quả xếp hạng tín dụng, nhà đầu tư sẽ dễ dàng tham gia vào thị trường trái phiếu doanh nghiệp và xem đây như một kênh đầu tư với thu nhập ổn định, ít rủi ro (so với cổ phiếu) Và khi đã huy động vốn dễ dàng hơn bằng kênh trái phiếu thì các doanh nghiệp sẽ không còn phụ . 1.8551 AA 37 MCO -3.0337 C 38 NBB 1.1731 BBB 39 NDN -2.1136 CC 40 NTB -2.0618 CC 41 NTL 1.4731 A 42 NVN 0.5810 BB 43 OCH -0.2646 BB 44 OGC 0.7799 BB 45. 2.1567 AAA 64 VCR -1.4255 B 65 VHH -1.0858 B 66 VIC -2.4962 CC 67 VNE -0.0761 BB 68 VNI 2.3403 AAA 69 VPH -0.1746 BB 70 VRC 1.2009 BBB Bảng 4.3.4b Kết