LÝ THUYẾT VỀ ĐỊNH MỨC TÍN NHIỆM CÔNG TY
Hoạt động Ngân hàng và Định mức tín nhiệm công ty
1 Hoạt động Ngân hàng và yêu cầu khách quan về Định mức tín nhiệm khách hàng
Ngân hàng thương mại (NHTM) là loại hình doanh nghiệp kinh doanh hàng hóa đặc biệt, đó là tiền tệ Một hoạt động đặc thù của ngân hàng là huy động tiền gửi của các cá nhân, tổ chức và sử dụng số tiền này để cấp tín dụng cho những người đang có nhu cầu về vốn, nhằm mục đích thu lợi nhuận Là một trung gian tài chính, các NHTM phải đối mặt với nhiều rủi ro trên cả phương diện huy động vốn và sử dụng vốn Với hoạt động huy động vốn, người gửi tiền đóng vai trò là chủ nợ (chủ nợ thứ nhất) và NHTM là con nợ. Với hoạt động cấp tín dụng, NHTM lại đóng vai trò là chủ nợ (chủ nợ thứ hai) và những khách hàng nhận tín dụng trở thành con nợ của ngân hàng Tuy nhiên, quyền của chủ nợ thứ nhất và thứ hai lại khác nhau cơ bản Chủ nợ thứ nhất, những người gửi tiền vào ngân hàng, có quyền hưởng lãi từ khoản tiền gửi vào ngân hàng mà hầu như không phụ thuộc vào tình hình hoạt động kinh doanh của ngân hàng, đồng thời có thể rút vốn bất kỳ lúc nào họ muốn dù chưa đến hạn, NHTM chỉ có thể thu của họ một số tiền gọi là lãi phạt khi rút vốn trước hạn mà không thể từ chối việc trả lại vốn cho khách hàng Còn chủ nợ thứ hai, chính là các NHTM, cũng có quyền thu lãi từ hoạt động cho vay tín dụng song lại không thể thu hồi vốn về trước khi kết thúc hợp đồng tín dụng nếu như khách hàng không vi phạm hợp đồng Điều đó đòi hỏi ngân hàng phải có dự trữ bắt buộc, dự trữ vượt quá (nếu thấy cần thiết) và đặc biệt là phải tìm cách đạt hiệu quả tối đa trong sử dụng vốn Nếu việc cấp tín dụng không hiệu quả khiến Ngân hàng không thu được gốc, lãi đầy đủ, đúng hạn hoặc thậm chí mất vốn thì nó sẽ nhanh chóng đẩy Ngân hàng tới chỗ mất khả năng thanh toán cho nhu cầu rút vốn của người gửi tiền Như thế, rủi ro tín dụng dễ dàng dẫn đến rủi ro thanh khoản cho Ngân hàng.
Rủi ro tín dụng là khả năng khách hàng không trả hoặc không trả đúng hạn hoặc không trả đầy đủ cả gốc và lãi cho Ngân hàng Rủi ro tín dụng gắn liền với hoạt động quan trọng nhất, có quy mô lớn nhất của NHTM là tín dụng Khi tiến hành một hoạt động tài trợ cụ thể, các Ngân hàng đều phân tích các yếu tố của người vay và theo lý thuyết, Ngân hàng có thể quyết định tài trợ nếu thấy rằng rủi ro tín dụng sẽ không xảy ra Tuy nhiên trong thực tế, rủi ro tín dụng là không thể tránh khỏi, chỉ có thể đề phòng, hạn chế mà không thể loại trừ.
Có nhiều nguyên nhân dẫn đến rủi ro tín dụng, các nguyên nhân này thường được chia thành 3 nhóm sau:
+Những nguyên nhân bất khả kháng: là những nguyên nhân khách quan không thể tránh khỏi hoặc khó tránh khỏi, vượt quá khả năng kiểm soát của người vay lẫn ngân hàng như thiên tai, chiến tranh, những biến cố kinh tế, chính trị, xã hội…những nguyên nhân này tuy ít song lại thường tác động nặng nề tới người vay, làm suy giảm khả năng thanh toán gốc và lãi cho Ngân hàng.
+Nguyên nhân thuộc về chủ quan của người vay: là những nguyên nhân liên quan đến trình độ yếu kém của người vay khi triển khai phương án sử dụng vốn trong thực tế; đến đạo đức của người vay khi cố ý lừa đảo Ngân hàng, sử dụng tiền vay sai mục đích hoặc vào phương án chứa đầy rủi ro với kỳ vọng thu được lợi nhuận rất cao hay cố tính chây ì không chịu trả nợ choNgân hàng hòng quịt nợ hoặc chỉ đơn giản là chiếm dụng vốn Đây là nhóm nguyên nhân phổ biến nhất dẫn đến rủi ro tín dụng.
+Nguyên nhân thuộc về Ngân hàng: Là những nguyên nhân liên quan trực tiếp đến trình độ nghiệp vụ và đạo đức nghề nghiệp của nhân viên Ngân hàng mà chủ yếu là các cán bộ tín dụng Một cán bộ tín dụng trình độ thấp, không am hiểu về khách hàng, về ngành nghề kinh doanh của họ, về môi trường họ sống và làm việc thì anh ta không thể đưa ra những đánh giá chính xác về khách hàng, phương án sử dụng tiền vay cũng như dự báo trước các vấn đề có liên quan thì rủi ro tín dụng dễ dàng xảy ra Không những thế, một cán bộ tín dụng giỏi cũng có thể tiếp tay cho khách hàng để lừa đảo Ngân hàng nếu anh ta không thắng được cám dỗ của tiền bạc, không giữ vững được đạo đức của mình Nhóm nguyên nhân này thường kết hợp với nguyên nhân thứ hai, gây nên tổn thất cho Ngân hàng.
Như vậy có thể nói, đối với các Ngân hàng thì rủi ro tín dụng luôn thường trực hơn nữa lại diễn biến hết sức phức tạp và khó phòng tránh Bởi vậy, để đạt được hiệu quả trong hoạt động cấp tín dụng, NHTM phải thực hiện một quy trình phân tích tín dụng chặt chẽ với những bước phân tích tỉ mỉ về các mặt tài chính, phi tài chính của khách hàng thông qua hệ thống chấm điểm tín dụng và xếp hạng khách hàng Kết quả của quá trình này sẽ cho cán bộ tín dụng thấy được hạng tín dụng của doanh nghiệp là tối ưu, loại ưu, tốt, khá, trung bình hay yếu kém Trên cơ sở đó, cán bộ tín dụng sẽ so sánh hạng của doanh nghiệp đạt được với các mức phân hạng của Ngân hàng là ở vị trí nào, có đủ điều kiện để cho vay hay không, và đặc biệt cán bộ có thể so sánh hạng của hai doanh nghiệp cùng có nhu cầu vay vốn để lựa chọn một khách hàng tốt hơn trong trường hợp nguồn tín dụng đã hạn chế Không những thế, thông qua hạng tín dụng của doanh nghiệp, cán bộ sẽ có chính sách tín dụng cụ thể và phù hợp để giám sát và kiểm tra món vay Mặt khác, một hệ thông chấm điểm được tiêu chuẩn hóa và tự động hóa sẽ cho phép giảm bớt thời gian và chi phí cho vay, do đó tạo điều kiện cho các Ngân hàng mở rộng vốn vay và khách hàng trên cơ sở an toàn Đặc biệt nó còn cho phép giảm nhân sự trong các Ngân hàng để tập trung nhiều hơn vào các khoản vay khó, và kết quả là chấm điểm tín dụng sẽ giúp cho việc cho vay của các Ngân hàng hướng vào các khách hạng có chất lượng Đó chính là những ưu điểm vượt trội của phương pháp định mức tín nhiệm so với những phương pháp thẩm định tín dụng trước đây Vì vậy mà định mức tín nhiệm có mục đích và vai trò rất quan trọng đối với ngân hàng.
2 Sơ lược về Định mức tín nhiệm công ty Định mức tín nhiệm là thuật ngữ bắt nguồn từ thuật ngữ tiếng Anh – Credit Rating (Credit – sự tín nhiệm; Rating – sự định mức, sự xếp hạng). Thuật ngữ này do John Moody đưa ra và công bố vào năm 1909 trong cuốn cẩm nang chứng khoán đường sắt, trong đó ông phân tích, nghiến cứu và công bố Bảng định mức tín nhiệm cho 1.500 loại trái phiếu của 250 công ty theo một hệ thống ký hiệu hết sức đơn giản và dễ hiểu, với 3 chữ cái ABC được xắp xếp lần lượt từ Aaa đến C Chính những ký hiệu đó sau này đã trở thành chuẩn mực quốc tế Sau đó ông tiếp tục nghiên cứu và đưa ra Bảng định mức tín nhiệm trái phiếu cho tất cả các nhà phát hành Cùng với sự phát triển đa dạng của thị trường chứng khoán, nhiều cách hiểu khác nhau về định mức tín nhiệm cũng xuất hiện Theo Bohn- john và công ty Moody’s “ Định mức tín nhiệm là định mức về khả năng một nhà phát hành có thể thanh toán đúng hạn cả gốc và lãi đối với một loại chứng khoán nợ trong suốt thời gian tồn tại của nó” Theo công ty chứng khoán Merrill Lynch, định mức tín nhiệm là Định mức hiện thời của công ty định mức tín nhiệm về chất lượng tín dụng của một nhà phát hành chứng khoán nợ, về một khoản nợ nhất định Nói cách khác, nó là định mức hiện thời về chất lượng tín dụng được xem xét trong hoàn cảnh hướng về tương lai, phản ánh sự sẵn sàng và khả năng nhà phát hành có thể thanh toán gốc và lãi đúng hạn.
Như vậy: Định mức tín nhiệm là sự định mức hiện thời về mức độ sẵn sàng và khả năng trả (gốc và lãi) đối với chứng khoán nợ của một nhà phát hành trong suốt thời gian tồn tại của chứng khoán đó Định mức tín nhiệm tổng hợp tất cả các rủi ro về thanh toán gốc, lãi của các khoản nợ hiện tại và tương lai của nhà phát hành Định mức tín nhiệm công ty vì thế có thể xem là thước đo vị thế của công ty trên thị trường vốn Đối tượng của ĐMTN chính là các doanh nghiệp, cá nhân hoặc các tổ chức đến vay vốn của Ngân Hàng
Mục đích của ĐMTN là đưa ra những nhận xét đánh giá tình hình hoạt động, khả năng sinh lời, khả năng thanh toán trong hiện tại và tương lai của doanh nghiệp nhằm hỗ trợ Ngân hàng trong việc:
- Ra quyết định cấp tín dụng: Cho vay hay không cho vay, xác định hạn mức tín dụng của một khách hàng, số tiền cho vay/bảo lãnh, thời hạn, mức lãi suất/phí, biện pháp bảo đảm cho khoản tín dụng,
- Giám sát và đánh giá khách hàng tín dụng khi khoản tín dụng đang còn dư nợ, giúp Ngân hàng ngăn ngừa được rủi ro tín dụng có thể xảy ra, trên cơ sở đó, thực hiện trích lập dự phòng rủi ro được chính xác khi khách hàng không hoàn trả nợ đúng hạn.
Xét trên góc độ quản lý toàn bộ danh mục tín dụng, hệ thống ĐMTN còn nhằm mục đích:
- Phát triển chiến lược Marketing nhằm hướng tới khách hàng có ít rủi ro hơn,
- Ước lượng mức vốn đã cho vay sẽ không thu hồi được để trích lập dự phòng rủi ro tín dụng.
- Đối với Doanh nghiệp: Các Ngân hàng thương mại với tư cách là người cho vay, có thể đánh giá được tổng quan tình hình kinh doanh của khách hàng Với những doanh nghiệp có xếp hạng cao, được đánh giá là rủi ro thấp thì có thể được cho vay với các điều kiện ưu đãi về hạn mức tín dụng, về lãi suất cho vay… Ngược lại với các doanh nghiệp có thứ hạng thấp, tức rủi ro mất khả năng thanh toán cao thì Ngân hàng sẽ thận trọng hơn trong việc xem xét cho vay và có thể từ chối tài trợ nếu như thấy rằng rủi ro là quá lớn.
Do mục tiêu của Ngân hàng khi cho vay là lợi nhuận, song họ cũng rất quan tâm đến rủi ro bị mất vốn, vậy nên họ sẵn sàng đầu tư vào các công cụ có lợi nhuận thấp nhưng biết rằng khả năng trả nợ là chắc chắn Các Ngân hàng thương mại với tư cách là người đi vay, có thể dựa vào ĐMTN để tiếp xúc được với các nguồn vốn một cách dễ dàng hơn, có thể nâng cao được uy tín của mình, củng cố và xây dựng thương hiệu Đặc biệt, với các Ngân hàng có cổ phiếu niêm yết trên thị trường, ĐMTN còn giúp họ mở rộng thị trường. Việc mở rộng thị trường đối với các Ngân hàng này giúp họ có thể tham gia vào nhiều thị trường vốn khác nhau, bởi vì nhiều thị trường đòi hỏi Nhà phát hành phải được Định mức tín nhiệm trước khi phát hành chứng khoán trên thị trường Không những thế, Định mức tín nhiệm còn giúp cho các Ngân hàng này mở rộng các Nhà đầu tư tiềm năng, đây là một vấn đề quan trọng đối với các Ngân hàng phát hành, vì Định mức tín nhiệm bảo vệ các Nhà đầu tư thông qua việc đánh giá khả năng về thanh toán gốc và lãi của một Nhà phát hành nhất định, do đó các đợt phát hành có công bố định mức tín nhiệm sẽ kích thích các Nhà đầu tư tham gia mạnh mẽ hơn Đặc biệt với các Nhà phát hành lần đầu phát hành ra công chúng Thông qua Định mức tín nhiệm, các Ngân hàng phát hành có thể duy trì được thị trường huy động vốn trong mọi hoàn cảnh, ngay trong trường hợp thị trường có nhiều biến động bất lợi đối với việc huy động vốn, vì các Ngân hàng có Định mức tín nhiệm cao vẫn có thể yên tâm về sự tham gia của các Nhà đầu tư vào đợt phát hành của mình
- Đối với Nhà đầu tư: Trước khi quyết định đầu tư vào doanh nghiệp, nhà đầu tư phải nghiên cứu, xem xét tình hình hoạt động kinh doanh của doanh nghiệp trong quá khứ và hiện tại dựa trên các tư liệu thu thập được để từ đó dự đoán được tình hình hoạt động của doanh nghiệp, khả năng thu hồi gốc, lãi trong thời gian tới Đó cũng chính là công việc của công tác định mức tín nhiệm, do đó các nhà đầu tư cũng có thể sử dụng kết quả của công tác chấm điểm tín dụng mà không cần phải tốn thời gian đi thu thập, xử lý thông tin để đánh giá doanh nghiệp, không bỏ lỡ mất cơ hội đầu tư Đó lại là một chỉ tiêu rõ ràng, đơn giản và dễ hiểu để xem xét quyết định đầu tư, vì với những tài liệu liên quan đến tình trạng và tương lai của các nhà phát hành quá chi tiết, quá phức tạp, một nhà đầu tư bình thường không thể tổng hợp, phân tích để xác định một cách chính xác khả năng trả nợ của nhà phát hành- khả năng thu hồi vốn đầu tư của mình Đó còn là một nhân tố quan trọng trong việc Định mức mối quan hệ rủi ro lợi nhuận thu được Và đó còn là công cụ quản lý danh mục đầu tư Như chúng ta đã biết, nhà đầu tư mua chứng khoán với mục đích thu lời từ hai nguồn chính bao gồm: Lãi cố định đối với trái phiếu và cổ tức đối với cổ phiếu, lời trên vốn từ chênh lệch giá Ngoài ra thì đó còn là công cụ Định mức một số rủi ro có liên quan Định mức tín nhiệm chủ yếu được sử dụng cho các loại chứng khoán nợ, song Định mức tín nhiệm cũng có tác dụng trong việc định mức rủi ro của Ngân hàng và các tổ chức trung gian tài chính khác Các Ngân hàng và các tổ chức trung gian tài chính với tư cách là một nhà đầu tư sử dụng Định mức tín nhiệm làm một tiêu chuẩn quan trọng trong quyết định cho vay, tài trợ dự án….
- Đối với các trung gian tài chính: Các trung gian tài chính chuyên thực hiện việc bảo lãnh và giao dịch chứng khoán như Ngân hàng, công ty chứng khoán, công ty đầu tư Do có mối quan hệ thanh toán, tín dụng với các doanh nghiệp, các tổ chức tín dụng cũng hết sức quan tâm đến công tác Định mức tín nhiệm bởi kết quả của quá trình này sẽ là cơ sở cho các trung gian tài chính đưa ra các quyết định liên quan đến việc cung cấp tín dụng cho doanh nghiệp Các trung gian tài chính không thể ra quyết định cho vay khi không nắm rõ thông tin về doanh nghiệp, đặc biệt là các thông tin liên quan đến khả năng trả nợ của khách hàng Định mức tín nhiệm đóng vai trò quan trọng trong hoạt động của các trung gian tài chính trong việc tránh rủi ro và tăng thu nhập cho công ty Nhà bảo lãnh căn cứ vào Định mức tín nhiệm của nhà phát hành để dự đoán khả năng mua của các nhà đầu tư, khả năng tăng giá hoặc giảm giá của công cụ chuẩn bị phát hành, từ đó xác định giá cả phù hợp nhằm đảm bảo hiệu quả hoạt động kinh doanh Đồng thời, các trung gian tài chính cũng dựa vào sự thay đổi mức tín nhiệm của mỗi Nhà phát hành để dự đoán nhu cầu các chứng khoán của Nhà phát hành đó trên thị trường để thực hiện dịch vụ tư vấn đầu tư cho các khách hàng của mình Chẳng hạn đối với Nhà đầu tư không thích rủi ro thì họ sẽ có được lời khuyên nên mua các công cụ có mức tín nhiệm cao và ngược lại Khi mức tín nhiệm của một Nhà phát hành bị đánh giá là giảm, người đầu tư sẽ nhận được lời khuyên nên bán các trái phiếu của một Nhà phát hành tăng, Nhà đầu tư sẽ nhận được lời khuyên nên nắm giữ số trái phiếu đó thêm một thời gian để chờ đợi giá của chứng khoán này tăng hơn nữa.
Các phương pháp Định mức tín nhiệm công ty trên thế giới hiện nay
1 Phương pháp truyền thống Đa số các tổ chức đánh giá tín nhiệm sử dụng phương pháp truyền thống để định mức tín nhiệm Nguyên tắc cơ bản của phương pháp này là dự đoán khả năng vỡ nợ và dự đoán giá trị hợp đồng tại những thời điểm có khả năng vỡ nợ bằng việc phân tích các yếu tố đặc trưng Nói chung về nguyên tắc phương pháp của các công ty là tương đối giống nhau như một số mô hình sau:
Standard& Poors: Chia lĩnh vực phân tích thành kiểu loại theo rủi ro kinh doanh (bao gồm: đặc tính ngành, vị thế cạnh tranh, quản lý) và rủi ro tài chính (bao gồm: tình hình, chính sách tài chính, lợi nhuận, cấu trúc vốn, dòng tiền mặt, sự linh hoạt tài chính).
Moody: Đánh giá khả năng trả nợ của riêng công ty theo một số yếu tố chính như: Khuynh hướng của ngành và của quốc gia; Chất lượng quản lý và thái độ của nhà quản lý với rủi ro; Các hoạt động kinh doanh chủ yếu và vị thế cạnh tranh; Tình hình tài chính và các nguồn tiền mặt; Cơ cấu của công ty;
Các cam kết hỗ trợ tài chính của công ty mẹ; Các biến cố đặc biệt.
Một số mô hình khác: Phân tích ngành, phân tích tài chính và phân tích những yếu tố phi tài chính như quản lý, ảnh hưởng từ nước ngoài và các ràng buộc khác.
2 Phương pháp xây dựng thang điểm
Sử dụng bảng cho điểm, chia các yếu tố phân tích thành nhiều hạng mục khác nhau, cung cấp một thang điểm cho tất cả các chỉ tiêu khi đánh giá một đối tượng nhất định và được trình bày dưới hình thức các biểu tượng đơn giản để các nhà đầu tư dễ hiểu và dễ nhận rõ Chẳng hạn như các trái phiếu thường sắp hạng từ AAA ( là những trái phiếu có rủi ro thanh toán thấp nhất) cho tới D ( là những trái phiếu đang có rủi ro về thanh toán), phụ thuộc vào khả năng của nhà phát hành về việc thanh toán nợ và lãi có đúng hạn hay không.
Tổ chức định mức tín nhiệm đưa ra các biểu tượng định mức để phân biệt mức độ tín nhiệm đối với từng hạng và có đối chiếu, so sánh với các hạng mục của các Tổ chức định mức tín nhiệm khác Hệ thống bảng Định mức tín nhiệm tiêu biểu nhất hiện nay là hệ thống ký hiệu của hai công ty Định mức tín nhiệm hàng đầu thế giới Moody’s và S&P, được xây dựng trên khung ký hiệu do John Moody đề nghị và trở thành tiêu chuẩn để xây dựng hệ thống ký hiệu định mức tín nhiệm của hầu hết các công ty làm nhiệm vụ này trên thế giới Mức hạng của Standard & Poor có biên độ từ AAA đến D, của Moody từ Aaa tới C, của Fitch từ AAA đến D Duff & Phelps có biên độ từ AAA tớiCCC
Bảng 1.1 Ký hiệu sắp xếp hạng tín nhiệm của một số công ty định mức tín nhiệm
STT Tên công ty XHTN ngắn hạn XHTN dài hạn
1 Moody’s Investor P-1 tới P-3 Aaa tới C
2 Standard & Poor’s Corporation A-1 tới D AAA tới D
3 Duff & Phelps Duff-1 tới Duff-3 1 tới 17
4 Fitch Investors Service F-1 tới F-4 AAA tới D
5 Canadian Bind Rating Service A-1 tới A-4 A++ tới D
6 McCarthy, Crisanti & Maffei MCM-1 tới MCM-6 A tới D
8 Dominion Bond Rating Service R-1 tới U AAA tới C
9 Internationnal Bank Credit Analyisis - A tới E
10 Australian Ratings A.1 tới C.1 AAA tới D
11 Nippon Investors Service A-1 tới D AAA tới D
12 Japan Credit Rating Agency J-1 tới J-3 Aaa tới D
13 Agence d’Evaluation Financiere T-1 tới T-4 AAA tới D
14 Korean Investors Service A1 tới D AAA tới D
15 Credit Rating Services of India Ltd P-1 tới T-5 AAA tới D
Bảng định mức tín nhiệm được chia làm 2 loại: Bảng ký hiệu Định mức tín nhiệm biểu hiện cho các công cụ nợ ngắn hạn và bảng ký hiệu Định mức tín nhiệm biểu hiện cho các công cụ nợ dài hạn Nhìn vào kí hiệu về Định mức tín nhiệm được ấn định cho bất cứ một doanh nghiệp nào, nhà đầu tư đều có thể biết được mức độ rủi ro đối với các công cụ vay nợ của doanh nghiệp đó
Bảng 1.2 Ký hiệu sắp xếp hạng tín nhiệm sử dụng cho nợ dài hạn
Aaa AAA Chứng khoán được định mức loại này có chất lượng cao nhất, có độ rủi ro thấp nhất, đây thường là các Chứng khoán vàng có khả năng trả nợ mạnh nhất.
Aa AA Chứng khoán được định mức loại này có chất lượng cao, mức độ rủi ro thấp và do đó có khả năng trả nợ cao.
A A Đây là loại chứng khoán đạt trên mức trung bình các nhân tố đảm bảo về khả năng trả nợ ngắn và dài hạn, tuy chưa thật chắc chắn nhưng có độ tin cậy cao.
Do đó chứng khoán này được xếp loại có khả năng trả nợ.
Baa BBB Đây là loại chứng khoán trung bình, mức an toàn và rủi ro không cao, không thấp Khả năng trả nợ gốc và lãi hiện thời không thật chắc chắn nhưng không có dấu hiệu nguy hiểm Tuy nhiên chứng khoán loại này có tính đầu cơ hơn là đầu tư Do đó khả năng trả nợ của loại chứng khoán này đạt mức trung bình.
Ba BB Chứng khoán loại này có nhiều tính đầu cơ, tương lai của loại chứng khoán này khó xác định, do đó khả năng trả nợ gốc và lãi không thật chắc chắn và an toàn như loại trên
B B Nhìn chung chứng khoán loại này thiếu sự hấp dẫn cho đầu tư Sự đảm bảo về hoàn trả gốc và lãi trong tương lai là rất nhỏ, do đó có tính đầu cơ cao.
Caa CCC Khả năng trả nợ thấp, dễ bị vỡ nợ.
Ca CC Mức đầu cơ cao nhất, thường bị vỡ nợ.
C C Đối với Moody, đây là định mức tín nhiệm thấp nhất
D Định mức tín nhiệm thấp nhất của S&P Hai định mức tín nhiệm đạt C và D thể hiện Nhà phát hành trong tình trạng sắp phá sản Để định mức tín nhiệm chi tiết hơn, công ty Moody dùng thêm ký hiệu 1,2,3 vào sau mỗi mức tín nhiệm cơ bản nhằm chia mỗi mức cơ bản thành 3 mức nhỏ (ngoại trừ hai mức cao nhất và thấp nhất AAA và C) Ví dụ từ mức tín nhiệm là Ba được chia thành Ba1, Ba2, Ba3 với mức tín nhiệm ngày một giảm Cũng cách làm như vậy, công ty S&P sử dụng “+” và “-” để chi tiết hóa các mức tín nhiệm cơ bản
Bảng 1.3 Ký hiệu sắp xếp hạng tín nhiệm sử dụng cho nợ ngắn hạn
P-1 A-1+ Khả năng trả nợ mạnh nhất
A-1 Khả năng trả nợ mạnh P-2 A-2 Khả năng trả nợ đạt mức trung bình khá
P-3 A-3 Khả năng trả nợ đạt mức trung bình hay vừa đủ để được định mức đầu tư
NP B Khả năng trả nợ yếu, mang tính đầu cơ
C Khả năng trả nợ yếu
D Khả năng trả nợ rât yếu, thể hiện Nhà phát hành đang trong nguy cơ bị phá sản
Giữa định mức tín nhiệm cho các công cụ nợ dài hạn và các công cụ nợ ngắn hạn có mối quan hệ tương đối với nhau như sau:
Bảng 1.4 Quan hệ xếp hạng tín nhiệm ngắn hạn và dài hạn
Dài hạn Ngắn hạn Dài hạn Ngắn hạn
Theo phương pháp này, Ngân hàng tiến hành phân tích, đánh giá các khách hàng vay vốn thông qua hệ thống các chỉ tiêu Trong đó các chỉ tiêu chính là:
Phương pháp này tập trung chủ yếu vào các chỉ tiêu tài chính của khách hàng để dự đoán khả năng chi trả trong tương lai, nhưng lại thiếu đi các yếu tố định tính, không được tính toán dựa trên lịch sử vay vốn của khách hàng do đó có thể không phản ánh được đầy đủ và toàn diện thông tin liên quan đến khách hàng.
4 Phương pháp sử dụng các mô hình.
Theo phương pháp này, các tổ chức chấm điểm tiến hành chấm điểm và xếp hạng các khách hàng của mình thông qua các mô hình.
ĐỊNH MỨC TÍN NHIỆM TẠI SỞ GIAO DỊCH I NGÂN HÀNG CÔNG THƯƠNG VIỆT NAM
Giới thiệu về Sở giao dịch I Ngân hàng công thương Việt Nam (SGD I)
1 Cơ cấu tổ chức và chức năng nhiệm vụ của SGD I
Sở giao dịch I (SGD I) trụ sở chính tại số 10 Lê Lai- Quận Hoàn Kiếm-Hà Nội, là một đơn vị lớn của Ngân Hàng Công Thương Việt Nam (NHCT VN) được thành lập ngày 30/03/1995, là đại diện ủy quyền của NHCT VN với nhiệm vụ chính được giao là: Huy động vốn; cho vay, đầu tư; Bảo lãnh; Thanh toán và tài trợ thương mại; Ngân quỹ; Thẻ và ngân hàng điện tử ; Các hoạt động khác Tên giao dịch quốc tế của SGD I là: Industrial and commercial Bank of Việt Nam – transaction office N o -1.
SGD I một mặt có chức năng như một chi nhánh của NHCT VN thực hiện đầy đủ các hoạt động của một NHTM, mặt khác, nó thể hiện là một Ngân hàng trung tâm của NHCT VN, nơi nhận các quyết định, chỉ thị đầu tiên; Thực hiện thí điểm các chủ trương, chính sách của NHCT VN; Đồng thời điều vốn cho các chi nhánh khác trong hệ thống NHCT VN Theo quy định của NHCT VN, SGD I là đầu mối cho các chi nhánh NHCT VN phía Bắc trong nghiệp vụ thu chi ngoại tệ, tiền mặt, thanh toán Séc du lịch và một số nghĩa vụ khác theo ủy quyền của NHCT VN.
SGD I là đơn vị hạch toán phụ thuộc của NHCT VN, thực hiện kế toán tiền tệ, tín dụng, dịch vụ Ngân Hàng theo luật các Ngân Hàng Tín Dụng, điều lệ NHCT VN, các quy định pháp luật của NHCT VN: SGD I là đại diện theo ủy quyền của NHCT VN, có quyền tự chủ kinh doanh theo các chức năng nhiệm vụ đã được quy định, chịu sự ràng buộc về nghĩa vụ, quyền lợi đối với NHCT VN.
SGD I hoạt động có con dấu riêng, được mở tài khoản tại NHNN và các tổ chức tín dụng theo quy định của pháp luật, thực hiện chế độ hạch toán kinh tế nội bộ theo quy định của NHNN và NHCT VN Trong hoạt động kinh doanh của mình, SGD I luôn tìm cách để nâng cao chất lượng kinh doanh và dịch vụ Ngân Hàng, đổi mới phong cách làm việc….
SGD I gồm có 11 phòng ban với các chức năng và nhiệm vụ khác nhau, đó là : Phòng khách hàng 1; Phòng khách hàng 2; Phòng khách hàng cá nhân;Phòng quản ly rủi ro; Phòng kế toán giao dịch; Phòng thanh toán xuất nhập khẩu; Phòng tiền tệ kho quỹ; Phòng tổ chức hành chính; Phòng thông tin điện toán; Phòng tổng hợp và cuối cùng là phòng kế toán tài chính.
2 Tình hình hoạt động kinh doanh
Bảng 2.1 Hoạt động tín dụng của SGD I NHCTVN
2005 I.Tổng dư nợ cho vay và đầu tư 2.088 3.625 173,6% 3.940 108,7% 4.498,8 114,18% t.đó: Cho vay 1.497 2.414 161,2% 2.788 115,5% 2.776,6 99,6%
- Trung và dài hạn 971 1.499 154,3% 1.801 120% 1.881,6 104,5% B/ Phân theo TPKT
- Tồng doanh số cho vay 2.456 5.640 229,6% 5.193
- Tổng doanh số thu nợ 2.218 5.580 251,57% 4.819
2.2 Tình hình huy động vốn
Bảng 2.2 Tình hình huy động vốn của SGD I
Chỉ tiêu 2003 2004 % so với 2003 2005 % tăng so với 2004 2006 % tăng so với 2005 Tổng nguồn vốn huy động 15.158 14.026 92.5% 16.071 114.58% 17.448 108.57% I.Phân theo đối tượng
II Phân theo loại Ttệ
2 N tệ quy VND 2.200 2.076 94.36% 2.362 113.78% 2.495 105.63% III Phân theo ky hạn
IV Phân theo thời hạn
3.1 Đẩy mạnh khai thác mọi nguồn vốn, hướng tới việc tạo lập một cơ cấu vốn cân đối, chi phí đầu vào thấp
3.2 Tăng trưởng tín dụng phù hợp với khả năng quản lý, giám sát, hướng tới một cơ cấu tín dụng an toàn Chuyển dịch cơ cấu tín dụng theo hướng chỉ đạo của NHCT VN
3.3.Tập trung phát triển hoạt động dịch vụ để tăng thu phí dịch vụ trong tổng thu nhập phù hợp với sự phát triển của một ngân hàng hiện đại
3.4 Đảm bảo an toàn mọi mặt hoạt động, phát triển đúng định hướng chỉ đạo của NHCT VN
3.5 Phát huy vai trò của các tổ chức Đảng, Đoàn thể
Phương pháp định mức tín nhiệm tại sở giao dịch I Ngân Hàng Công Thương Việt Nam
Sử dụng phương pháp thang điểm để cho điểm đối với từng hạng mục và xếp các khách hàng thành 10 hạng có mức độ từ thấp đến cao với số điểm tương ứng như sau:
Bảng 2.3 bảng chia điểm các hạng tín nhiệm
Quy trình chấm điểm được chia thành 7 bước:
- Bước 1: thu thập thông tin
- Bước 2: xác định ngành nghề, lĩnh vực sản xuất kinh doanh của doanh nghiệp
- Bước 3: chấm điểm quy mô của doanh nghiệp
- Bước 4: chấm điểm các chỉ số tài chính
- Bước 5: chấm điểm các chỉ số phi tài chính
- Bước 6: Tổng hợp điểm và xếp hạng doanh nghiệp
- Bước 7: trình phê duyệt kết quả chấm điểm tín dụng của khách hàng
Thu thập thông tin là giai đoạn đầu tiên của quá trình định mức tín nhiệm, cung cấp nguyên liệu thô cho việc chấm điểm, đây là giai đoạn rất quan trọng, có ảnh hưởng trực tiếp đến kết quả xếp hạng doanh nghiệp cuối cùng Cán bộ tín dụng phải tích cực khai thác thông tin từ nhiều nguồn khác nhau để thu thập khối lượng thông tin phong phú đồng thời dễ dàng kiểm tra tính chính xác của thông tin Các nguồn thông tin có thể thu thập được bao gồm:
1 Hồ sơ vay vốn của khách hàng: Đây là bộ hồ sơ mà khách hàng bắt buộc phải gửi cho ngân hàng khi có nhu cầu vay vốn Hồ sơ khách hàng cung cấp gồm có: Hồ sơ pháp lý trình bày những thông tin về tình trạng pháp lý của doanh nghiệp như quyết định thành lập, giấy phép hoạt động, điều lệ doanh nghiệp; Hồ sơ về tình hình tài chính của khách hàng gồm các báo cáo tài chính trong một số năm (thông thường là bảng cân đối kế toán, báo cáo kết quả kinh doanh, báo cáo lưu chuyển tiền tệ, thuyết minh báo cáo tài chính) và các bảng kế hoạch về tài chính trong tương lai; Hồ sơ về kế hoạch, chiến lược kinh doanh của doanh nghiệp trong tương lai; và cuối cùng là dự án hoặc phương án vay đi kèm với kế hoạch chi tiết sử dụng tiền vay và kế hoạch trả nợ.
2 Thông tin lưu trữ ngân hàng: Là các thông tin trên nhiều phương diện mà ngân hàng theo dõi và lưu trữ về những người đi vay khác nhau trong các lĩnh vực kinh doanh khác nhau Nếu khách hàng có nhu cầu vay vốn của ngân hàng đã từng có quan hệ với ngân hàng hay có quan hệ trong hoạt động sản xuất kinh doanh, quan hệ tín dụng thương mại với một trong những khách hàng của ngân hàng hoặc kinh doanh trong kĩnh vực mà ngân hàng thường xuyên tài trợ thì ngân hàng có thể sử dụng những thông tin lưu trữ của mình để bổ sung cho công tác chấm điểm tín dụng Đây cũng có thể được coi là nguồn thông tin đáng tin cậy nếu như hoạt động xử lý và tổ chức lưu trữ thông tin tiến hành trước đó được diễn ra chính xác, an toàn.
3 Thông tin từ các cuộc điều tra, phỏng vấn trực tiếp: Các thông tin này rất cần thiết để bổ sung thêm cho hoạt động Định mức tín nhiệm , đặc biệt giúp ngân hàng xác minh lại tính chính xác và tính trung thực của các thông tin thu thập được từ 2 nguồn nói trên Việc điều tra, phỏng vấn trực tiếp bao gồm thăm quan nhà xưởng, văn phòng, tiếp xúc, trò chuyện trực tiếp với lãnh đạo và người lao động trong doanh nghiệp, xem xét tài sản, vật thế chấp. Bằng khả năng quan sát, tổng hợp và phân tích các nguồn thông tin từ nhiều phía, cán bộ tín dụng sẽ nắm được hiện trạng của doanh nghiệp, thấy được những gì đang thực tế diễn ra mà các báo cáo của đơn vị không đề cập hết hoặc đề cập một cách chưa chính xác, giúp loại trừ các báo cáo “ma”
4 Các nguồn thông tin khác: Ngoài các thông tin kể trên, ngân hàng còn có thể sử dụng một số nguồn thông tin khác Đó là thông tin từ các ngân hàng khác mà khách hàng có quan hệ thanh toán, tiền gửi, tín dụng Thông tin từ bạn hàng và đối thủ cạnh tranh của khách hàng; Thông tin từ các nguồn thông tin chuyên môn như Trung tâm thông tin tín dụng của ngân hàng Nhà nước (CIC ); Thông tin từ tạp chí, ấn phẩm của cơ quan chính phủ như niên giám thống kê, báo, tạp chí chuyên ngành thuộc lĩnh vực kinh doanh của khách hàng Thông tin từ các cơ quan quản lý nhà nước có quan hệ với khách hàng như Bộ chủ quản, cơ quan thuế, thanh tra, quản lý thị trường, kiểm toán, hải quan…, một số thông tin khác tùy thuộc vào đặc thù của người vay.
2.2 Xác định ngành nghề, lĩnh vực sản xuất kinh doanh của doanh nghiệp
Trong nền kinh tế, ngành nghề lĩnh vực hoạt động sản xuất kinh doanh của doanh nghiệp rất phong phú và đa dạng Các ngành nghề khác nhau thì khác nhau về chu kỳ kinh doanh, về triển vọng tăng trưởng, về mức cơ cấu vốn đầu tư, cơ cấu chi phí, khả năng sinh lời, khả năng cạnh tranh….nên việc xây dựng một hệ thống phân loại ngành kinh tế có ý nghĩa rất quan trọng, trên cơ sở phân loại ngành để đánh giá, so sánh giữa các doanh nghiệp trong ngành mới thực sự có ý nghĩa.
Hệ thống phân loại ngành kinh tế dùng để Định mức tín nhiệm khách hàng phải phù hợp với trình độ phát triển nền kinh tế và môi trường pháp lý của từng quốc gia cũng như phải sát gần với thông lệ chuẩn quốc tế Trong điều kiện Việt Nam hiện nay, hệ thống chấm điểm tín dụng phân thành 4 loại ngành nghề/lĩnh vực sản xuất kinh doanh khác nhau, gồm:
- Nông, lâm và ngư nghiệp,
- Thương mại và dịch vụ,
Việc phân loại doanh nghiệp theo ngành nghề căn cứ vào ngành nghề chính đăng ký trên giấy chứng nhận đăng ký kinh doanh của doanh nghiệp. Trường hợp doanh nghiệp hoạt động đa ngành nghề thì phân loại theo ngành nghề nào đem lại tỷ trọng doanh thu lớn nhất cho doanh nghiệp.
Bảng 2.4 Hướng dẫn phân loại doanh nghiệp
Nông, lâm ngư nghiệp -Chăn nuôi
-Trồng trọt: cây lương thực, hoa màu, cây ăn quả, cây công nghiệp,…
-Đánh bắt, nuôi trồng thủy hải sản.
Thương mại và dịch vụ
-Khách sạn, nhà hàng, giải trí du lịch.
-Siêu thị, đại lý phân phối, kinh doanh bán buôn, bán lẻ các loại nông sản, lâm sản, thủy hải sản, văn hóa phẩm, mỹ phẩm, phương tiện giao thông vận tải,…
-In ấn, xuất bản sách, báo chí.
-Sửa chữa nhà cửa, các loại máy móc, phương tiện giao thông.
-Chăm sóc sức khỏe, làm đẹp.
-Thiết kế thời trang, gia công may mặc.
-Vận tải đường bộ, đường sông, đường biển, dường sắt, đường hàng không.
-Vệ sinh môi trường, văn phòng.
Xây dựng -Hạ tầng giao thông, khu công nghiệp.
-Hạ tầng đô thị và nhà ở.
-Xây lắp, xây dựng cơ bản.
Cồng nghiệp -Chế biến các loại nông sản, lâm sản, thủy hải sản, thực phẩm, rượu bia, nước giải khát.
-Sản xuất thuốc lá, dược phẩm, thiết bị y tế, mỹ phẩm, văn hóa phẩm, vật liệu xây dựng, hóa chất, hàng tiêu dùng, hàng mỹ phẩm, mỹ nghệ…
-Sản xuất, lắp ráp hàng điện tử, máy móc, phương tiện giao thông vận tải.
-Sản xuất điện, khí đốt.
-Khai thác than, vật liệu xây dựng ( cát, đá,…), dầu khí
2.3 Chấm điểm quy mô doanh nghiệp
Quy mô doanh nghiệp cũng là một yếu tố cần được xem xét, bởi doanh nghiệp sẽ khó có thể tiến hành đa dạng hóa hoạt động để giảm rủi ro kinh doanh và nâng cao uy thế cạnh tranh khi quy mô của nó quá nhỏ, bởi chúng không có những ưu thế về quy mô sản xuất, tiềm năng dân sự và tiềm lực về tài chính Những doanh nghiệp có quy mô nhỏ thường chỉ thiên về kinh doanh một loại sản phẩm và đôi khi có những sản phẩm mang lại tính chất thời vụ, nên rủi ro kinh doanh cao hơn. Để xác định qui mô của doanh nghiệp có thể dựa vào một số tiêu chí:Nguồn vốn kinh doanh, lao động, doanh thu thuần, và giá trị nộp ngân sách cho Nhà nước
Bảng 2.5 Hướng dẫn chấm điểm quy mô doanh nghiệp stt Tiêu chí Trị số Điểm
Từ 50 tỷ đồng trở lên
Từ 40 tỷ đồng đến dưới 50 tỷ đồng
Tử 30 tỷ đồng đến dưới 40 tỷ đồng
Từ 20 tỷ đồng đến dưới 30 tỷ đồng
Từ 10 tỷ đồng đến dưới 20 tỷ đồng Dưới 10 tỷ đồng
2 Lao động Từ 1500 người trở lên
Từ 1000 người đến dưới 1500 người
Từ 500 người đến dưới 1000 người
Từ 100 người đến dưới 500 người
Từ 50 người đến dưới 100 người Dưới 50 người
3 Doanh thu thuần Từ 200 tỷ đồng trở lên
Từ 100 tỷ đồng đến dưới 200 tỷ đồng
Từ 50 tỷ đồng đến dưới 100 tỷ đồng
Từ 20 tỷ đồng đến dưới 50 tỷ đồng
Từ 5 tỷ đồng đến dưới 20 tỷ đồng Dưới 5 tỷ đồng
4 Nộp ngân sách Từ 10 tỷ đồng trở lên
Từ 7 tỷ đồng đến 10 tỷ đồng
Từ 5 tỷ đồng đến dưới 7 tỷ đồng
Từ 3 tỷ đồng đến dưới 5 tỷ đồng
Từ 1 tỷ đồng đến dưới 3 tỷ đồng Dưới 1 tỷ đồng
15129631 Căn cứ vào thang điểm trên các doanh nghiệp được xếp loại thành:Quy mô lớn, vừa và nhỏ:
Bảng 2.6 Xác định quy mô doanh nghiệp Điểm Quy mô
2.4 Chấm điểm các chỉ số tài chính
Trên cơ sở xác định quy mô và ngành nghề/lĩnh vực sản xuất kinh doanh của doanh nghiệp, cán bộ tín dụng chấm điểm các chỉ số tài chính của doanh nghiệp theo từng bảng điểm áp dụng cho mỗi ngành nghề và quy mô, gồm có 11 chỉ tiêu cơ bản, thuộc 4 nhóm:
2.4.1 Nhóm chỉ tiêu thanh khoản
Các chỉ số thanh khoản đo lường khả năng đáp ứng các nghĩa vụ tài chính của doanh nghiệp Có 2 tỷ số thanh khoản quan trọng là tỷ số khả năng thanh toán ngắn hạn và khả năng thanh toán nhanh.
(1)Khả năng thanh toán ngắn hạn
Tài sản lưu có tính linh động cao
Các khoản nợ ngắn hạn
Khả năng thanh toán ngắn hạnTrong đó tài sản lưu động gồm tiền và tương đương tiền, các khoản phải thu và dự trữ Còn nợ ngắn hạn gồm phải trả nhà cung cấp, phải trả, phải nộp khác, vay ngắn hạn và vay dài hạn đến hạn trong kỳ Hệ số này cho biết doanh nghiệp có bao nhiêu tài sản có thể chuyển đổi nhanh chóng thành tiền mặt để đáp ứng thanh toán nợ ngắn hạn, do đó nó đo lường khả năng trả nợ của doanh nghiệp Khi giá trị của hệ số này thấp, chứng tỏ khả năng trả nợ của doanh nghiệp thấp, và cũng là những dấu hiệu báo trước những khó khăn tài chính tiềm tàng và ngược lại, khi giá trị của hệ số này cao chứng tỏ doanh nghiệp có khả năng thanh toán tốt Tuy nhiên nếu hệ số này quá cao có nghĩa là doanh nghiệp đã đầu tư quá nhiều vào tài sản lưu động, và cũng cho thấy doanh nghiệp sử dụng không hiệu quả tài sản lưu động do quá nhiều tiền mặt nhàn rỗi hay quá nhiều nợ phải đòi …Do vậy có thể làm giảm lợi nhuận của doanh nghiệp Mặt khác trong nhiều trường hợp hệ số này phản ánh không chính xác khả năng thanh toán bởi nếu hàng hóa tồn kho là những loại hàng hóa khó bán thì doanh nghiệp rất khó biến chúng thành tiền để trả nợ, vì vậy cán bộ tín dụng sẽ xét tới hệ số thanh toán nhanh.
(2)Khả năng thanh toán nhanh
Tài sản có tính linh động cao
Các khoản nợ ngắn hạn
Khả năng thanh toán nhanh Tỷ số này cho biết khả năng thanh toán thật sự của doanh nghiệp và được tính toán dựa trên các tài sản có tính thanh khoản cao như tiền, vàng bạc kim khí đá quý,… có khả năng thanh toán thành tiền nhanh trong ngắn hạn.
ÁP DỤNG MỘT SỐ MÔ HÌNH CHO ĐỊNH MỨC TÍN NHIỆM KHÁCH HÀNG
Mô hình Định giá tài sản vốn (CAPM)
1 Giới thiệu mô hình CAPM
Mô hình định giá tài sản vốn (CAPM) là cốt lõi của lý thuyết tài chính hiện đại Vào năm 1952, Harry Markowitz là người đầu tiên đặt nền móng cho lý thuyết đầu tư hiện đại, đến năm 1964, ba nhà kinh tế học Wiliam Sharpe, John Lintner và Jack Treynor đã phát triển mô hình CAPM Mô hình CAPM được xây dựng dựa trên các giả thiết về nhà đầu tư trên thị trường đều là những người e ngại rủi ro và với mục tiêu là tối đa hóa lợi ích kì vọng Tất cả các nhà đầu tư đều là các tác nhân cạnh tranh hoàn hảo trên thị trường và đều đồng nhất trong việc đánh giá các thông tin, chỉ số phản ánh hoạt động của thị trường, vì vậy đồng nhất trong việc đánh giá lợi suất kì vọng cũng như dao động của các lợi suất trên thị trường.
Một giả thiết của mô hình CAPM nữa là về thị trường và các tài sản: Thị trường là cạnh tranh hoàn hảo, tức là mọi thông tin trên thị trường đều được cung cấp một cách miễn phí cho các nhà đầu tư, trên thị trường không hạn chế về khối lượng các hàng hóa giao dịch cũng như các điều kiện về bán khống tài sản, không có các chi phí liên quan đến giao dịch các loại tài sản và không có chi phí về thuế Trên thị trường có các tài sản rủi ro và phi rủi ro, các tài sản có khối lượng cố định, có thể chia nhỏ khối lượng tùy ý, tất cả các tài sản đều có thể trao đổi mua bán trên thị trường.
Mô hình CAPM cho phép dự đoán mối quan hệ giữa rủi ro và lợi suất kỳ vọng CAPM chia rủi ro của danh mục đầu tư thành rủi ro hệ thống và rủi ro riêng biệt Rủi ro hệ thống là rủi ro của danh mục đầu tư thị trường Khi thị trường biến động, mỗi tài sản riêng biệt đều bị ảnh hưởng ít nhiều Rủi ro riêng là rủi ro gắn với một tài sản riêng biệt, nó gắn với phần lợi suất của tài sản không tương quan với sự biến động của thị trường Rủi ro hệ thống không thể giảm bằng cách đa dạng hóa danh mục đầu tư, rủi ro riêng biệt có thể giảm bằng đa dạng hóa Mô hình CAPM không phải là mô hình duy nhất dự báo tỷ suất sinh lợi nhưng nó có nền tảng lý thuyết vững chắc Mặc dù có nhiều tranh luận và nghiên cứu về tính ổn định của beta cũng như những kiểm định thực nghiệm về mô hình CAPM nhưng về cơ bản CAPM được xem là hiệu quả và đã tồn tại suốt 40 năm qua.
Mô hình CAPM mô tả lợi suất của một tài sản hay một danh mục đầu tư bằng lợi suất của tài sản phi rủi ro cộng với phần bù rủi ro. Đối với một tài sản: E(Ri)=Rf+ βi *(E(Rm)-Rf) Đối với một danh mục: E(Rp)=Rf+βp *(E(Rm)-Rf)
Rf:Lợi suất của tài sản phi rủi ro.
Rm:Lợi suất của danh mục thị trường βi(E(Rm)-Rf),βp(E(Rm)-Rf):Phần bù rủi ro.
Ri:Lợi suất của tài sản i.
Rp:Lợi suất của danh mục p.
Từ hai phương trình trên cho thấy lợi suất kỳ vọng của tài sản hay danh mục tỷ lệ thuận với hệ số rủi ro (β) Hệ số (β) này càng lớn thì tài sản hay danh mục có rủi ro càng cao và tương ứng với nó là lợi suất kỳ vọng càng cao Người ta có thể dựa vào hệ số beta để đánh giá mức độ rủi ro cũng như khả năng sinh lời của một danh mục hay một cổ phiếu Nếu β >1 tức danh mục hay cổ phiếu này biến động lớn hơn thị trường (cổ phiếu năng động), tức khi thị trường lên thì nó lên nhanh hơn thị trường và khi thị trường xuống thì nó xuống nhanh hơn, ngược lại nếu β < 1 có nghĩa là cổ phiếu hay danh mục này biến động ít hơn thị trường (cổ phiếu thụ động) Danh mục thị trường có β = 1.
Một danh mục hay một tài sản bất kỳ trên thị trường đều có giá và giá của chúng được định theo phương trình:
Ri=Rf+βi(Rm-Rf) Đối với một tài sản
Rq=Rf+βi(Rm-Rf) Đối với một danh mục.
Trong đó, (Rm-Rf) là giá trị một đơn vị rủi ro tính theo giá thị trường Ý tưởng chung đằng sau mô hình định giá tài sản vốn là các nhà đâu tư khi tiến hành đầu tư vốn của mình vào bất cứ tài sản gì thì cũng được bù đắp lại theo hai cách: giá trị tiền tệ theo thời gian và rủi ro
Giá trị tiền tệ theo thời gian thể hiện thông qua tỉ lệ phi rủi ro (rf) trong công thức và khi dùng tiền để đầu tư vào bất cứ hoạt động nào thì nhà đầu tư sẽ được hưởng sự bù đắp này Phần còn lại trong công thức thể hiện tỉ lệ rủi ro và tính toán các khoản khác mà nhà đầu tư được hưởng vì đã chấp nhận một tỉ lệ rủi ro cao hơn Khoản bù đắp này được tính toán thông qua tỉ lệ rủi ro (beta) được sử dụng để so sánh thu nhập từ tài sản so với thu nhập thị trường kì vọng qua một khoảng thời gian (expected market return over a period of time) và với mức đền bù rủi ro thị trường (market premium)_(Rm-
Mô hình định giá tài sản vốn phát biểu rằng: thu nhập kì vọng của một loại chứng khoán hay danh mục đầu tư sẽ ngang bằng với mức thu nhập trên các chứng khoán phi rủi ro cộng thêm khoản lợi bù rủi ro Nếu thu nhập kì vọng không đạt mức thu nhập tối thiểu yêu cầu, khi đó nhà đầu tư sẽ không tiến hành đầu tư Các đường SML của thị trường chứng khoán sẽ thể hiện kết quả của CAPM đối với các mức rủi ro khác nhau (betas).
Trong những nghiên cứu gần đây, mô hình CAPM đã được bổ sung những nhân tố khác nhằm có thể dự báo tỷ suất sinh lợi một cách chính xác hơn Những bằng chứng thực nghiệm cho thấy ngoài beta còn có các biến như tỷ số giá trên thu nhập (P/E) và giá trị thị trường trên giá trị sổ sách (PBV). Đặc biệt trong thị trường các nước mới nổi, sự tác động của tỷ số giá trên thu nhập (P/E) và giá trị thị trường trên giá trị sổ sách (PVB) lên tỷ suất sinh lợi chứng khoán là khá rõ nét Cùng với mô hình CAPM, P/E và giá trị thị trường trên giá trị sổ sách được dùng như là các công cụ dự báo tỷ suất sinh lợi chứng khoán trên thị trường các nước mới nổi Điều này hàm ý một mô hình CAPM đa biến với các biến là: beta, P/E và PBV.
Mô hình dự báo tỷ suất sinh lợi của chứng khoán Thông qua việc kiểm định mối tương quan giữa các biến độc lập là beta, E/P và PBV so với biến phụ thuộc là tỷ suất sinh lợi kỳ vọng bằng cách kết hợp so sánh chéo và các quan sát chuỗi thời gian
Ri = Rf + βi*(Rm-Rf) + α1*PE + α2*PB + εi
Ta có thể áp dụng mô hình CAPM để định mức tín nhiệm cho khách hàng của SGD I Ngân hàng công thương Việt Nam.
2 Áp dụng mô hình CAPM cho Định mức tín nhiệm khách hàng của SGD I
2.1 Dữ liệu của mô hình
Sau đây là một số công ty đã niêm yết có cổ phiếu bán trên thị trường, là khách hàng của SGD I và được cán bộ tín dụng của sở xếp cùng hạng tín nhiệm là hạng BB
Bảng 3.1 Các chỉ tiêu tài chính đv: triệu đồng
Mô hình: Ri = Rf + βi*(Rm – Rf) + εi
Trong đó: - Ri là lợi suất của các cổ phiếu
- Rf là lãi suất phi rủi ro trên thị trường = 0.025342% 1 ngày
- Rm là lợi suất của danh mục thị trường, ở đây ta chọn danh mục thị trường là danh mục Vn-index.
- εi là tác động của các yếu tố ngẫu nhiên.
Với mô hình này ta dựa vào lợi suất của cổ phiếu biến động qua các phiên ta có thể xác định được rủi ro của các loại cổ phiếu đó, rủi ro ở đây được hiểu là sự khác biệt của lợi suất cổ phiếu so với lãi suất phi rủi ro Lợi suất của cổ phiếu được lấy hoàn toàn là do thị trường quyết định được đánh giá dựa trên tình hình hoạt động kinh doanh thực tế của doanh nghiệp.
Sử dụng bộ số liệu là lợi suất của các loại cổ phiếu và chỉ số Vn-index biến động qua các phiên trong vòng 6 tháng cuối năm 2006
Sử dụng phần mền Eviews để xử lý bộ số liệu với phương pháp bình phương nhỏ nhất (OLS), ta có kết quả sau đây: Đối với cổ phiếu của công ty thứ nhất:
Phương trình trên cho thấy hệ số β của lợi suất cổ phiếu của công ty A +0.978 và hệ số C ngoài lãi suất phi rủi ro trên thị trường = 0.00025342 còn có một phần nữa = -0.00021-0.00025342= -0.00046342, đó chính là tác động của những yếu tố không mong đợi đối với lợi suất của cổ phiếu (ε ) Đối với cổ phiếu của công ty thứ hai:
Ta thấy hệ số β = + 0.974 và ε = - 0021 Đối với cổ phiếu của công ty thứ ba:
Hệ số β = + 0.964 và ε = - 0.0044 Đối với cổ phiếu của công ty thứ tư:
Hệ số β = + 0.97 và ε = - 0.0038 Đối với cô phiếu của công ty thứ năm:
Hệ số β = - 0.974 và ε = - 0.0035 Đối với cổ phiếu của công ty thứ sáu:
Hệ số β= + 0.964 và ε = - 0.00285 Đối với cổ phiếu của công ty thứ bảy
Bảng 3.2 Bảng hệ số β và ε
Ta thấy hệ số β của lợi suất cổ phiếu các công ty có giá trị xấp xỉ bằng nhau và gần với giá trị +1 tức là nó biến động gần với danh mục thị trường nhưng với mức độ ít hơn Điều này có nghĩa là khi lợi suất của danh mục thị trường có xu hướng tăng thì lợi suất của các cổ phiếu này cũng tăng và ngược lại, khi lợi suất của danh mục thị trường giảm đồng nghĩa với việc lợi suất chứng khoán của các công ty này cũng giảm Như vậy lợi suất của các loại cổ phiếu này không ổn định, thể hiện rằng nhà đầu tư chưa tin tưởng hoàn toàn vào hoạt động của các công ty này Hay nói cách khác, độ tín nhiệm của các Nhà đầu tư với các công ty này là không cao nhưng cũng không phải là quá thấp Hoạt động của các công ty này phụ thuộc rất lớn vào môi trường và điều kiện kinh doanh, một sự bất ổn trong nền kinh tế nói chung cũng có thể gây tác động tương tự tới hoạt động của họ.
Mô hình đa nhân tố
1 Cách tiếp cận của mô hình
Mô hình giả thiết rằng lợi suất của tài sản sẽ tuân theo một số nhân tố chung của toàn bộ tài sản và một số nhân tố riêng của tài sản đó.
+ Đầu ra của mô hình: Có thể tiếp cận theo hai cách
- Cách 1: Tiếp cận trực tiếp từ các chỉ tiêu về tình hình giao dịch và uy tín với Ngân hàng Đó là các chỉ tiêu sau: Trả nợ đúng hạn; số lần gia hạn nợ; nợ quá hạn trong quá khứ; số lần mất khả năng thanh toán với ngân hàng cho vay; số lần chậm trả lãi; thời gian duy trì tài khoản; số lượng giao dịch trung bình hàng tháng với tài khoản tại ngân hàng cho vay; số lượng các loại giao dịch; số dư tiền gửi bình quân; số lượng ngân hàng mà khách hàng duy trì
Trong số các chỉ tiêu trên ta sẽ chọn ra một chỉ tiêu chính làm đại diện để đưa vào mô hình làm chỉ tiêu để đánh giá
- Cách 2: Tiếp cận gián tiếp thông qua chỉ tiêu về khả năng sinh lời của doanh nghiệp.
LNST: lợi nhuận sau thuế của doanh nghiệp ở kỳ trước của kỳ nghiên cứu
DT: Doanh thu thuần của doanh nghiệp ở kỳ trước của kỳ cần nghiên cứu.
LNTT: Lợi nhuận trước thuế.
Tax: Thuế thu nhập doanh nghiệp = % cố định trên lợi nhuận trước thuế.
+ Nhân tố của mô hình: Đó là các chỉ tiêu dùng để chấm điểm cho doanh nghiệp, bao gồm: Các chỉ tiêu về quy mô doanh nghiệp; các chỉ tiêu về chỉ số tài chính; các chỉ tiêu phi tài chính đã được đề cập trong mục 2 phần II của chương II.
Trong đó: Y là chỉ tiêu đầu ra
X là các nhân tố f(X) là hàm phụ thuộc của Y vào X
Có thể viết cụ thể như sau: Y = β1 + β2X2 + β3X3+…+ βkXk + U
Trong quá trình phân tích có thể xảy ra trường hợp trong mô hình có một số nhân tố có quan hệ tuyến tính với nhau, tức là có đa cộng tuyến trong mô hình Có các loại đa cộng tuyến như sau:
- Đa cộng tuyến hoàn hảo: Tồn tại β2, β3,…, βk trong đó có ít nhất βi ≠ 0 để cho : β2X2 + β3X3 + ….+ βkXk = 0
- Đa cộng tuyến không hoàn hảo: β2X2 + β3X3 +… + βkXk + V =0
Trong đó V là yếu tố ngẫu nhiên.
Nếu như trong mô hình có xảy ra trường hợp đa cộng tuyến thì có thể đưa đến hậu quả là có vô số giá trị β do đó sẽ không biết được ảnh hưởng thực sự của các nhân tố tới chỉ tiêu đầu ra, hoặc là các β được xác định duy nhất nhưng tính chất của chúng bị sai lệch đi so với thực tế.
Có nhiều cách để khắc phục đa cộng tuyến, trong đó cách hiệu quả nhất là dùng phương pháp thành phần chính Phân tích thành phần chính là việc thay thế p biến ban đầu, có quan hệ tương quan với nhau, bằng một số các biến mới là tổ hợp tuyến tính của chúng Các biến này không tương quan với nhau sao cho giữ được sự khác biệt tối đa giữa các cá thể, nhưng lại đảm bảo được sự liên hệ tối đa của chính các biến ban đầu Đây thực chất là một cách phân tích nhân tố tuyến tính, nhờ các phép biến đổi tuyến tính.
3 Phân tích thành phần chính
Nội dung cơ bản nhất của phân tích thành phần chính là tìm cách chiếu các điểm của một đám mây n điểm trong không gian p chiều thành một đám mây n điểm trong không gian con r chiều (không gian có số chiều nhỏ hơn,r< p) Phép chiếu này phải thực hiện theo những tiêu chuẩn nhất định, ở đây người ta tìm cách chiếu số mây dữ liệu sao cho quán tính của đám mây hình chiếu lớn nhất Nói cách khác là phép chiếu đảm bảo trung bình của tổng bình phương các khoàng cách của các điểm trong không gian con lớn nhất có thể được.
Với phép chiếu p mỗi véc tơ dòng của X sẽ được biến đổi thành một véc tơ trong Fr qua công thức: fi = PXi* (một véc tơ cột) hay fi T = XiP T (một véc tơ dòng).
Có thể mô tả như sau:
Gọi P là phép chiếu M- vuông góc xuống không gian con Fr, thì P có các tính chất sau đây:
Ma trận hiệp phương sai của đám mây ảnh sẽ là:
Quán tính tổng của đám mây ảnh là:
Nhờ một vài phép biến đổi ta có: Trace(PVP T M)=Trace(VMP)
Vấn đề còn lại là tìm P sao cho với r cho trước, tức là tìm không gian chiếu Fr, Trace(VMP) lớn nhất.
Một mệnh đề đã được chứng minh: Cho không gian con R k , có quán tính lớn nhất thì một không gian con k+1 chiều có quan tính lớn nhất bằng tổng vuông góc của không gian 1 chiều và không gian con k chiều nói trên
Với mệnh đề này thuật toán tìm không gian chiếu sẽ bắt đầu từ không gian Fr có quán tính lớn nhất.
Có thể mô tả quá trình xác định các yếu tố trong bài toán phân tích thành phần chính như sau:
Trong không gian con của không gian R P trước hết người ta tìm một đường thẳng đi qua tâm của đám mây số liệu sao cho tổng quán tính của đám mây ảnh lớn nhất Việc đòi hỏi tổng quán tính của đám mây ảnh lớn nhất thực chất là tìm một phép chiều từ RP vào R1 đảm bảo sự khác biệt lớn nhất của đám mây ảnh hay là bảo tồn tối đa sự khác biệt của các cá thể. a-véc tơ chỉ phương của phép biến đổi Δ (≡ R 1 ), và M là phép chiều vuông góc lên Δ thì phép chiếu P với Metrix M có thể xác định như sau:
Phép chiếu p này thỏa mãn 2 điều kiện: P 2 = P
Trong trường hợp này đám mây ảnh có quán tính như sau:
Trace(VMP) = trace VMa(a T Ma) -1 a T M.
1 a t Ma Trace(VMaa T M) Trace ( a T MVMa ) a T Ma
Như vậy ta cần tìm a để cực đại quán tính của đám mây ảnh Sử dụng điều kiện cực trị thông thường có thể tính đạo hàm thưo a của quán tính trên và tìm điều kiện để đạo hàm này = 0 Từ đó ta có:
VMa a T MVMa a T Ma a = λaa Đây là phương trình đặc trưng của MV, các λa là các giá trị đặc trưng, a là các véc tơ riêng
Với mỗi véc tơ riêng tìm được, ta xác định được nhân tố chính u theo công thức u = Ma Có thể thấy rằng u là véc tơ riêng của MV:
VMa = λaa, từ đó ta có: MVMa = λaMa = λau.
Với mỗi nhân tố chính u có thể xác định thành phần chính tương ứng
Như vậy nếu phải chọn một trục chính, tức thực hiện phép chiếu từ RP vào R1 thì để đảm bảo đám mây ảnh bảo tồn tối đa sự khác biệt giữa các cá thể ta cần chọn:
Lúc đó tổng quán tính bảo tồn được của đám mây ảnh so với tổng quán tính ban đầu là: λ 1 + λ 2 + +λ k
Nếu k đã xác định thì tỉ số này cho tỷ lệ bảo tồn thông tin trong phân tích thành phần chính.
Biến mới được tạo ra ở đây là tổ hợp tuyến tính của các biến ban đầu, ta có thể sử dụng các biến này để phân tích đa nhân tố mà không sợ xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến.
4 Áp dụng mô hình đa nhân tố để Định mức tín nhiệm công ty
Có thể sử dụng phương pháp phân tích trên cho tất cả các công ty nếu như có đủ số liệu, nhưng do thông tin hạn chế nên trong bài luận văn này em xin phép chỉ lấy ví dụ trên một số công ty đã niêm yết trên trung tâm giao dich chứng khoán và bộ số liệu cũng không được đầy đủ Nhưng nếu như có đầy đủ số liệu thì cũng có thể hoàn toàn làm được với cách thức như nhau.
Sử dụng số liệu của 20 công ty niêm yết sau:
- Công ty xuất nhập khẩu thủy sản Bến Tre, mã chứng khoán ABT.
- Công ty cổ phần Bông Bạch Tuyết mã chứng khoán BBT.
- Công ty cổ phần Bánh kẹo Biên Hòa mã chứng khoán BBC.
- Công ty cổ phần Đường Biên Hòa mã chứng khoán BHS.
- Công ty cổ phần Đồ hộp Hạ Long mã chứng khoán CAN.
- Công ty cổ phần Hóa An mã chứng khoán DHA.
- Công ty cổ phần xuất nhập khẩu y tế Domesco mã chứng khoán DMC.
- Công ty cổ phần đầu tư phát triển công nghệ FPT mã chứng khoán FPT.
- Công ty cổ phần xây lắp bưu điện Hà Nội mã chứng khoán HAS.
- Công ty cổ phần thủy điện Nậm Mu mã chứng khoán HJS.
- Công ty cổ phần vận tải Hà Tiên mã chứng khoán HTV.
- Công ty cổ phần dược phẩm Imexpharm mã chứng khoán IMP.
- Công ty cổ phần xuất nhập khẩu Khánh Hội mã chứng khoán KHA.
- Công ty cổ phần chế biến hàng xuất khẩu Long An mã chứng khoán LAF.
- Công ty cổ phần chế biến thực phẩm Kinh Đô Miền Bắc mã chứng khoán NKD.
- Công ty cổ phần vận tải xăng dầu Đường Thủy Petrolimex mã chứng khoán PJT.
- Công ty cổ phần đẩu tư đô thị và khu công nghiệp Sông Đà mã chứng khoán SJS.
- Công ty cổ phần transimex -Sài Gòn mã chứng khoán TMS.
- Công ty cổ phần VINAFCO mã chứng khoán VFC.
- Công ty cổ phần giấy Hải Phòng mã chứng khoán HAP.
Các chỉ tiêu lựa chọn để phân tích là các chỉ tiêu được sử dụng để chấm điểm công ty được nêu ở chương II, phần II.2.3 Nhiên do số liệu không đầy đủ nên em xin phép chỉ lấy một số chỉ tiêu cơ bản sau:
NVKD: nguồn vốn kinh doanh.
KNTTNH: khả năng thanh toán ngắn hạn.
KNTTN: khả năng thanh toán nhanh.
VQHTK: vòng quay hàng tồn kho.
KTTBQ: kỳ thu tiền bình quân.
HQSDTS: hiệu quả sử dụng tài sản.
NPT/TTS: nợ phải trả/tổng tài sản.
NPT/VCSH: nợ phải trả/vốn chủ sở hữu
TNTT/DT: thu nhập trước thuế/doanh thu.
TNTT/TTS: thu nhập trước thuế/tổng tài sản.
TNTT/VCSH: thu nhập trước thuế/vốn chủ sở hữu.
HSKNTL: hệ số khả năng trả lãi.
HSKNTNG: hệ số khả năng trả nợ gốc.
TVTDT/VCSH: tiền và các khoản tương đương tiền/vốn chủ sở hữu.
Bảng 3.3 Bảng ma trận hệ số tương quan của các biến
NVKD DTT NNS KNTTNH KNTTN KTTBQ VQHTK HQSDTS NPTTTTS
