(Luận văn) giải pháp hạn chế rủi ro tín dụng trong hoạt động cho vay khách hàng doanh nghiệp tại ngân hàng tmcp ngoại thương việt nam – chi nhánh tp hcm

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH t to ng hi ep w n lo HUỲNH THANH PHƯƠNG ad ju y th yi pl ua al GIẢI PHÁP HẠN CHẾ RỦI RO TÍN DỤNG TRONG n HOẠT ĐỘNG CHO VAY KHÁCH HÀNG DOANH va n NGHIỆP TẠI NGÂN HÀNG TMCP NGOẠI THƯƠNG ll fu oi m VIỆT NAM – CHI NHÁNH TP.HCM at nh z z k jm ht vb om l.c gm LUẬN VĂN THẠC SĨ KINH TẾ an Lu n va ey t re TP.Hồ Chí Minh - Năm 2019 MỤC LỤC t to TRANG PHỤ BÌA ng LỜI CAM ĐOAN hi ep MỤC LỤC DANH MỤC CÁC KÝ HIỆU, CÁC CHỮ VIẾT TẮT w n DANH MỤC CÁC BẢNG lo ad DANH MỤC CÁC HÌNH VẼ y th TĨM TẮT ju DANH MỤC CÁC HÌNH VẼ yi GIỚI THIỆU ĐỀ TÀI NGHIÊN CỨU pl CHƯƠNG ua al 1.1 SỰ CẦN THIẾT CỦA ĐỀ TÀI NGHIÊN CỨU………………………… n 1.2 MỤC TIÊU VÀ CÂU HỎI NGHIÊN CỨU……………………………….2 MỤC TIÊU NGHIÊN CỨU…………………………………………2 1.2.2 CÂU HỎI NGHIÊN CỨU………………………………………… n va 1.2.1 ll fu m oi 1.3 ĐỐI TƯỢNG VÀ PHẠM VI NGHIÊN CỨU…………………………… at nh 1.4 PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU TIẾP CẬN…………………………… 1.5 Ý NGHĨA CỦA ĐỀ TÀI NGHIÊN CỨU………………………………….5 z z 1.6 KẾT CẤU CỦA ĐỀ TÀI NGHIÊN CỨU………………………………….5 vb LÝ LUẬN TỔNG QUAN VỀ RỦI RO TÍN DỤNG TRONG k jm CHƯƠNG ht TÓM TẮT CHƯƠNG gm HOẠT ĐỘNG CHO VAY KHÁCH HÀNG DOANH NGHIỆP VÀ CÁC YẾU l.c TỐ ẢNH HƯỞNG om 2.1 RỦI RO TÍN DỤNG TRONG HOẠT ĐỘNG CHO VAY KHDN……… a Lu 2.2 NHỮNG YẾU TỐ ẢNH HƯỞNG ĐẾN RỦI RO TÍN DỤNG TRONG HOẠT ĐỘNG CHO VAY KHDN……………………………………………….8 KHẢ NĂNG TÀI CHÍNH CỦA DOANH NGHIỆP……………… 2.2.2 QUY MƠ DOANH NGHIỆP……………………………………… 2.2.3 THỜI GIAN VAY………………………………………………… 2.2.4 KINH NGHIỆM HOẠT ĐỘNG CỦA CÁC DOANH NGHIỆP……9 n 2.2.1 n va y te re t to 2.2.5 LOẠI HÌNH DOANH NGHIỆP NHÀ NƯỚC…………………… 2.2.6 TÀI SẢN ĐẢM BẢO………………………………………………10 ng hi 2.3 ĐO LƯỜNG RỦI RO TÍN DỤNG TRONG HOẠT ĐỘNG CHO VAY KHÁCH HÀNG DOANH NGHIỆP…………………………………………….10 MƠ HÌNH THỐNG KÊ (STATISTICAL MODELS)…………… 11 MƠ HÌNH CHUẨN ĐỐN (HEURISTIC MODELS)……………10 w ep 2.3.1 n 2.3.2 lo MÔ ad 2.3.3 HÌNH PHÂN TÍCH BIỆT THỨC (DIRCIMINANT y th ANALYSIS MODELS)………………………………………………………11 ju MƠ HÌNH HỒI QUY………………………………………………12 2.3.5 MƠ HÌNH NƠRON (NEURAL NETWORK MODELS)…………13 yi 2.3.4 pl ua al n 2.4 TỔNG QUAN CÁC NGHIÊN CỨU TRƯỚC ĐÂY…………………… 14 va n TÓM TẮT CHƯƠNG 18 THỰC TRẠNG RỦI RO TÍN DỤNG TRONG HOẠT ĐỘNG ll fu CHƯƠNG oi m CHO VAY KHÁCH HÀNG DOANH NGHIỆP TẠI NGÂN HÀNG TMCP at nh NGOẠI THƯƠNG VIỆT NAM – CHI NHÁNH TP.HCM 19 z 3.1 GIỚI THIỆU TỔNG QUAN VỀ NGÂN HÀNG TMCP NGOẠI THƯƠNG VIỆT NAM…………………………………………………………………… 19 z SỰ HÌNH THÀNH VÀ PHÁT TRIỂN…………………………….19 3.1.2 NGÀNH NGHỀ KINH DOANH………………………………… 21 3.1.3 SƠ LƯỢC VỀ TÌNH HÌNH TÀI CHÍNH…………………………22 3.1.4 TÌNH HÌNH HOẠT ĐỘNG TÍN DỤNG TẠI NGÂN HÀNG……25 ht vb 3.1.1 k jm om l.c gm CƠ CẤU HOẠT ĐỘNG CHO VAY KHDN TẠI VCB.HCM…….35 y te re 3.4 THỰC TRẠNG RỦI RO TÍN DỤNG TRONG HOẠT ĐỘNG CHO VAY KHDN TẠI VCB.HCM…………………………………………………………38 n 3.3.2 va THỰC TRẠNG DƯ NỢ KHDN TẠI VCB.HCM…………………34 n 3.3.1 a Lu 3.3 THỰC TRẠNG HOẠT ĐỘNG CHO VAY ĐỐI VỚI KHDN TẠI VCB.HCM………………………………………………………………………34 3.5 KẾT QUẢ VỀ HOẠT ĐỘNG CHO VAY VÀ RỦI RO TRONG HOẠT ĐỘNG CHO VAY KHDN TẠI VCB.HCM……………………………………40 t to ng hi 3.5.1 NHỮNG THÀNH TỰU ĐẠT ĐƯỢC…………………………… 40 3.5.2 NHỮNG TỒN TẠI VÀ NGUYÊN NHÂN……………………… 41 ep TÓM TẮT CHƯƠNG 42 w CHƯƠNG n PHÂN TÍCH RỦI RO TÍN DỤNG TRONG HOẠT ĐỘNG lo ad CHO VAY KHÁCH HÀNG DOANH NGHIỆP TẠI NGÂN HÀNG TMCP y th NGOẠI THƯƠNG VIỆT NAM – CHI NHÁNH TP.HCM 43 ju 4.1 MƠ HÌNH NGHIÊN CỨU RỦI RO TÍN DỤNG TRONG HOẠT ĐỘNG CHO VAY KHÁCH HÀNG DOANH NGHIỆP……………………………… 43 yi pl DỮ LIỆU NGHIÊN CỨU………………………………………….43 ua al 4.1.1 ĐỐI TƯỢNG VÀ MẪU NGHIÊN CỨU……………………… 43 4.1.1.2 LỰA CHỌN CÁC NHÂN TỐ VÀ BIẾN SỐ ĐẠI DIỆN……….44 4.1.1.3 THU THẬP VÀ XỬ LÝ DỮ LIỆU…………………………… 48 n 4.1.1.1 n va ll fu PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU………………………………….49 4.1.3 KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU…………………………………………52 oi m 4.1.2 at nh THỐNG KÊ MÔ TẢ CÁC BIẾN……………………………… 52 4.1.3.2 PHÂN TÍCH TƯƠNG QUAN GIỮA CÁC BIẾN………………54 4.1.3.3 KIỂM TRA HIỆN TƯỢNG ĐA CỘNG TUYẾN……………….55 z ht vb jm PHÂN TÍCH DỮ LIỆU…………………………………………….55 k 4.1.4 z 4.1.3.1 gm XÂY DỰNG MƠ HÌNH TÍNH TỐN KHẢ NĂNG TRẢ NỢ 55 4.1.4.2 TÍNH XÁC SUẤT VỠ NỢ………………………………………58 om l.c 4.1.4.1 a Lu 4.1.4.3 KIỂM TRA TÍNH PHÙ HỢP CỦA MƠ HÌNH VỚI DỮ LIỆU ĐỐI CHỨNG……………………………………………………………… 59 n 4.2 THẢO LUẬN KẾT QUẢ TỪ MƠ HÌNH NGHIÊN CỨU……………….59 GIẢI PHÁP HẠN CHẾ RỦI RO TÍN DỤNG TRONG HOẠT y ĐỘNG CHO VAY KHÁCH HÀNG DOANH NGHIỆP CỦA NGÂN HÀNG 63 te re CHƯƠNG n va TÓM TẮT CHƯƠNG 62 5.1 ĐỊNH HƯỚNG HẠN CHẾ RỦI RO TÍN DỤNG TRONG HOẠT ĐỘNG CHO VAY TẠI VIETCOMBANK…………………………………………… 63 t to 5.1.1 ĐỊNH HƯỚNG CHUNG VỀ HOẠT ĐỘNG TÍN DỤNG……………63 ng hi 5.1.2 ĐỊNH HƯỚNG HẠN CHẾ RỦI RO TÍN DỤNG TRONG HOẠT ep ĐỘNG CHO VAY KHDN………………………………………………… 63 w 5.2 GIẢI PHÁP HẠN CHẾ RỦI RO TÍN DỤNG TRONG HOẠT ĐỘNG CHO VAY KHDN CỦA VCB.HCM…………………………………………………64 n lo ad 5.2.1 ĐỀ XUẤT ĐỐI VỚI CÔNG TÁC THẨM ĐỊNH KHÁCH y th HÀNG……………………………………………………………………… 64 ju yi 5.2.2 ĐỀ XUẤT KHÁC HỖ TRỢ HOẠT ĐỘNG CHO VAY KHDN…… 65 pl ua al TÓM TẮT CHƯƠNG 66 n KẾT LUẬN 67 n va ll fu oi m at nh z z ht vb k jm om l.c gm n a Lu n va y te re DANH MỤC CÁC KÝ HIỆU, CÁC CHỮ VIẾT TẮT t to NGUYÊN NGHĨA APEC Diễn đàn Hợp tác Kinh tế châu Á - Thái Bình Dương ASEAN Hiệp hội quốc gia Đơng Nam Á BCTC Báo cáo tài CBTD Cán tín dụng ng TỪ VIẾT TẮT hi ep w n lo DAĐT Dự án đầu tư DN Doanh nghiệp ju Trung tâm thơng tin tín dụng Quốc Gia y th ad CIC yi pl Doanh nghiệp Nhà nước al DNNN Ngân hàng Nhà nước n fu Ngân hàng Thương mại ll NHTM Khách hàng doanh nghiệp va NHNN n KHDN Doanh nghiệp vừa nhỏ ua DNVVN m Ngân hàng Thương mại Cổ phần NIM Tỷ lệ thu nhập lãi cận biên PGD Phịng giao dịch TCTD Tổ chức tín dụng TCKT Tổ chức kinh tế TSCĐ Tài sản cố định TSĐB Tài sản đảm bảo VCB.HCM Ngân hàng TMCP Ngoại Thương Việt Nam – Chi nhánh TP.HCM VCB/ Vietcombank Ngân hàng TMCP Ngoại Thương Việt Nam XHTD Xếp hạng tín dụng WTO Tổ chức Thương mại Thế giới oi NHTMCP at nh z z ht vb k jm om l.c gm n a Lu n va y te re DANH MỤC CÁC BẢNG t to ng Bảng 2.1 Phân loại khách hàng khả trả nợ hi Bảng 2.2 Tổng quan nghiên cứu định lượng khả trả nợ vay ep KHDN 14 w Bảng 3.1 Một số tiêu tài Vietcombank 2016-2018 23 n lo Bảng 3.2 Quy trình xếp hạng tín dụng nội Vietcombank……………… .28 ad ju y th Bảng 3.3 Bảng xác định quy mô doanh nghiệp………………………… 29 yi Bảng 3.4 Nhóm tiêu tài trước áp dụng mơ hình…………………… 30 pl Bảng 3.5 Bảng trọng số tiêu chấm điểm phi tài Vietcombank……….32 ua al Bảng 3.6 Dư nợ cho vay KHDN so với tổng dư nợ tín dụng 34 n n va Bảng 3.7 Cơ cấu dư nợ cho vay phân theo loại hình doanh nghiệp 35 ll fu Bảng 3.8 Cơ cấu dư nợ cho vay KHDN theo mục đích 37 oi m Bảng 3.9 Tình hình dư nợ cho vay nợ hạn KHDN 38 nh Bảng 4.1 Biến phụ thuộc mơ hình nghiên cứu 45 at Bảng 4.2 Biến độc lập mơ hình nghiên cứu 45 z z Bảng 4.3 Tỷ lệ khả trả nợ KHDN theo mẫu liệu 606 quan sát 52 vb ht Bảng 4.4 Tỷ lệ khả trả nợ KHDN theo mẫu liệu 599 quan sát 52 k jm Bảng 4.5 Thống kê mô tả biến 53 gm Bảng 4.6 Tỷ trọng DNNN mẫu nghiên cứu 54 l.c Bảng 4.7 Ma trận tương quan 54 om Bảng 4.8 Kết kiểm tra tượng đa cộng tuyến 55 n y te re Bảng 4.12 Kết kiểm định Hosmer and Lemeshow 58 va Bảng 4.11 Tỷ lệ xác mơ hình nghiên cứu 57 n Bảng 4.10 Kết mơ hình hồi quy Logit 57 a Lu Bảng 4.9 Tóm tắt kết mơ hình gốc 56 DANH MỤC CÁC HÌNH VẼ t to Hình 3.1 Mơ hình quản trị Vietcombank 20 ng hi Hình 3.2 Cơ cấu tổ chức Vietcombank 21 ep Hình 3.3 Tổng tài sản Vietcombank 2016-2018 24 Hình 3.4 Vốn chủ sở hữu Vietcombank 2016-2018 24 w n Hình 3.5 Lợi nhuận sau thuế Vietcombank 2016-2018 25 lo ad Hình 3.6 Dư nợ cho vay KHDN so với tổng dư nợ tín dụng 35 ju y th Hình 3.7 Cơ cấu dư nợ cho vay phân theo loại hình doanh nghiệp 36 yi Hình 3.8 Cơ cấu dư nợ cho vay KHDN theo mục đích 38 pl Hình 4.1 Mơ hình xác suất tuyến tính mơ hình hồi quy tuyến tính 51 n ua al n va ll fu oi m at nh z z ht vb k jm om l.c gm n a Lu n va y te re TÓM TẮT Rủi ro tín dụng yếu tố quan trọng tồn phát triển ngân t to hàng Luận văn nghiên cứu rủi ro tín dụng hoạt động cho vay KHDN từ ng hi yếu tố ảnh hưởng đến khả trả nợ Ngân hàng TMCP Ngoại Thương Việt ep Nam – Chi nhánh TP.HCM Mục tiêu nghiên cứu nhận diện yếu tố ảnh hưởng đến rủi ro tín dụng hoạt động cho vay KHDN, cụ thể yếu tố w n ảnh hưởng đến khả trả nợ, đánh giá ảnh hưởng rủi ro tín dụng hoạt lo ad động cho vay KHDN đến hoạt động VCB.HCM Đồng thời tác giả kỳ vọng kết y th từ mơ hình hồi quy xác định sở để VCB.HCM đưa định ju yi cho vay KHDN Trên giới có nhiều nghiên cứu thực việc ước pl lượng khả trả nợ khách hàng nhiều quốc gia khác thời al n ua điểm khác cách vận dụng mô mơ hình số Z-score, mơ va hình hồi quy logit… Tuy nhiên NHTM Việt Nam chủ yếu đo n lường rủi ro tín dụng dựa khoản nợ xấu, nợ hạn, việc áp dụng fu ll phương pháp định lượng rủi ro tín dụng giai đoạn đầu Là m oi cán tín dụng Ngân hàng TMCP Ngoại Thương Việt Nam Chi nhánh nh at TP.HCM, tác giả nhận thấy cần phải xây dựng mơ hình đưa lúc z biến định lượng biến định tính việc xác định khả trả nợ KHDN z ht vb VCB.HCM Với liệu bao gồm 302 khách hàng doanh nghiệp có quan hệ tín dụng jm VCB.HCM giai đoạn từ 2016 -2018 Bằng phương pháp hồi quy logit nhị k phân, tác giả sử dụng mẫu liệu 202 DN để thực ước lượng mơ hình nghiên gm cứu 100 DN để thực mơ hình đối chứng Kết định lượng cho thấy om l.c biến vốn chủ sở hữu/tổng tài sản; quy mơ doanh nghiệp; loại hình DNNN vốn lưu động/tổng tài sản có tác động chiều đến khả trả nợ KHDN n y te re hình thực nghiệm vào cơng tác quản lý rủi ro tín dụng Vietcombank va đến khả trả nợ KHDN VCB.HCM Từ đề xuất việc ứng dụng mơ n KHDN Ngồi ra, tác giả phân tích mức độ tác động yếu tố a Lu Ngược lại, biến thời gian vay cho thấy tác động ngược chiều đến khả trả nợ ABSTRACT Credit risk is an important factor in the bank's existence and development The t to purpose of this study was to investigate credit risk in lending activites of corporate ng hi customers from the factors affecting the ability to repay debts at Joint Stock ep Commercial Bank for Foreign Trade of Vietnam – Ho Chi Minh City Branch The objective of the study is to identify the factors that affect credit risk in lending w n lo activites, in particular, the factors affecting the ability to repay debts, assess the ad impact of credit risk in lending activites of corporate customers to VCB.HCM’ y th performance At the same time, the author expects the results from the regression ju yi model determined will be the basis for VCB.HCM to make a decision to lend to pl corporate customers There are many studies in the world that have estimated the al n ua ability to repay debts of customers in different countries at different times by va applying models such as the Z-score model and logit regression model, However, n currently commercial banks in Vietnam still mainly measure credit risks based on fu ll bad debts, overdue debts, and the application of modern methods to quantify credit m oi risks in the early stages As a Credit officer at Joint Stock Commercial Bank for nh at Foreign Trade of Vietnam – Ho Chi Minh City Branch, the author found that it is z necessary to build a model that can take quantitative and qualitative variables at the z ht vb same time to determine the ability to repay debts of corporate customers at jm VCB.HCM The data included 302 corporate customers have credit relationships at k VCB.HCM during the period 2016-2018 By the logit regression method, the author gm used a data sample of 202 enterprises to estimate the research model and 100 om l.c enterprises to implement the verification model Quantitative results show the variables of equity / total assets; business scale; type of state-owned enterprises and a Lu working capital / total assets have a positive impact on the debt repayment capacity n author also analyzes the impact of these factors on the ability to repay debts of y te re effect on the debt repayment capacity of corporate customers In addition, the n va of corporate customers On the contrary, the loan time variable shows the opposite corporate customers at VCB.HCM Thereby proposing the application of empirical model to the management of credit risk at Vietcombank Kết kiểm định cho thấy C(AGEBS)=0 kiểm định F có P = 0,994> 0,05 t to kiểm định Chi-square có P= 0,994>0,05 Chấp nhận giả thiết H0 ng hi Vậy ta bỏ biến AGEBS khỏi mơ hình Thực chạy hồi quy lại ep biến khơng có biến AGEBS Ta có kết sau: w Bảng B.2 Tóm tắt kết hồi quy sau loại bỏ biến AGEBS n lo ad ju y th yi pl ua al Step 1a n S.E 0,116 2,379 1,096 0,067 0,305 0,592 0,125 0,956 1,782 n va ll fu COLRA EBITA EQUIA LENLN LOGTA OWNSP SALTA WCLTA Constant B -0,103 0,842 1,979 -0,425 1,099 1,121 -0,090 2,015 -1,748 oi m Wald df Sig Exp(B) 0,791 0,374 0,902 0,125 0,723 2,320 3,263 0,071 7,237 40,089 0,000 0,654 12,987 0,000 3,002 3,579 0,058 3,067 0,514 0,473 0,914 4,446 0,035 7,501 0,962 0,327 0,174 Nguồn: Tính tốn từ chương trình SPSS at nh Dựa theo kết Bảng B.2, ta thấy hệ số Sig biến EBITA = 0,723 Ta tiếp tục thực kiểm định Wald Test cho biến EBITA, sau: z z ht vb Kiểm định Wald Test cho biến EBITA: jm k Wald Test: Equation: Untitled Value df Probability -0,364515 0,132871 0,132871 733 (1, 733) 0,723 0,723 0,723 om n a Lu n va Null Hypothesis: C(1)=0 l.c t-statistic F-statistic Chi-square gm Test Statistic y kiểm định Chi-square có P= 0,723 >0,05 Chấp nhận giả thiết H0 te re Kết kiểm định cho thấy C(EBITA)=0 kiểm định F có P = 0,723> 0,05 Vậy ta bỏ biến EBITA khỏi mơ hình Thực chạy hồi quy lại t to biến khơng có biến EBITA Ta có kết sau: ng hi Bảng B.3 Tóm tắt kết hồi quy sau loại bỏ biến EBITA ep w n lo ad ju y th Step 1a yi pl S.E 0,116 1,046 0,067 0,302 0,591 0,121 0,951 1,758 Wald df Sig Exp(B) 0,753 0,385 0,904 4,038 0,044 8,179 40,058 0,000 0,655 13,617 0,000 3,048 3,534 0,060 3,039 0,406 0,524 0,926 4,629 0,031 7,739 1,109 0,292 0,157 Nguồn: Tính tốn từ chương trình SPSS n ua al COLRA EQUIA LENLN LOGTA OWNSP SALTA WCLTA Constant B -0,100 2,102 -0,422 1,114 1,111 -0,077 2,046 -1,852 n va Dựa theo kết Bảng B.3, ta thấy hệ số Sig biến SALTA = 0,524 Ta ll fu tiếp tục thực kiểm định Wald Test cho biến SALTA, sau: m oi Wald Test: Equation: Untitled 0,524 0,524 0,524 ht l.c gm Null Hypothesis: C(1)=0 k jm 648 (1, 648) vb -0,164245 0,242571 0,264782 Probability z df z t-statistic F-statistic Chi-square Value at nh Test Statistic n va biến khơng có biến SALTA Ta có kết sau: n Vậy ta bỏ biến SALTA khỏi mơ hình Thực chạy hồi quy lại a Lu kiểm định Chi-square có P = 0,524>0,05 Chấp nhận giả thiết H0 om Kết kiểm định cho thấy C(SALTA)=0 kiểm định F có P = 0,524> 0,05 y te re Bảng B.4 Tóm tắt kết hồi quy sau loại bỏ biến SALTA t to ng hi ep Step 1a w n lo B -0,095 2,169 -0,409 1,166 1,125 1,997 -2,363 ad COLRA EQUIA LENLN LOGTA OWNSP WCLTA Constant S,E, 0,116 1,042 0,063 0,293 0,592 0,941 1,566 ju y th Wald df Sig, Exp(B) 0,675 0,411 0,909 4,331 0,037 8,752 41,756 0,000 0,664 15,815 0,000 3,208 3,610 0,057 3,079 4,508 0,034 7,370 2,277 0,131 0,094 Nguồn: Tính tốn từ chương trình SPSS yi Dựa theo kết Bảng B.4, ta thấy hệ số Sig biến COLRA = 0,411 Ta pl n va Wald Test: Equation: Untitled n ua al tiếp tục thực kiểm định Wald Test cho biến COLRA, sau: Value df Probability 785 (1, 785) 0,411 0,411 0,411 ll fu Test Statistic m nh at -0,244578 0,236457 0,2478921 oi t-statistic F-statistic Chi-square z z Null Hypothesis: C(1)=0 Kết kiểm định cho thấy C(COLRA)=0 kiểm định F có P = 0,411> 0,05 vb ht kiểm định Chi-square có P= 0,411>0,05 Chấp nhận giả thiết H0 k jm biến khơng có biến COLRA Ta có kết sau: om l.c gm Vậy ta bỏ biến COLRA khỏi mơ hình Thực chạy hồi quy lại n a Lu n va y te re Bảng B.5 Kết hồi quy Logit t to ng hi ep Step 1a B 2,125 -0,415 1,183 1,166 2,111 -2,526 w EQUIA LENLN LOGTA OWNSP WCLTA Constant n lo S.E 1,039 0,063 0,293 0,589 0,937 1,556 ad Wald df Sig Exp(B) 4,181 0,041 8,376 43,346 0,000 0,661 16,335 0,000 3,263 3,913 0,048 3,209 5,071 0,024 8,255 2,635 0,105 0,080 Nguồn: Tính tốn từ chương trình SPSS y th yi mức ý nghĩa 10% ju Nhận thấy tất biến sau kết hồi quy có ý nghĩa thống kê với pl al n ua Như vậy, ta mơ tả khả trả nợ KHDN sau: 𝑒 −2,529+2,125EQUIA−0,415LENLN+ 1,183LOGTA+ 1,166 OWNSP+2,111WCLTA va +𝑒 −2,529+2,125EQUIA−0,415LENLN+ 1,183LOGTA+ 1,166 OWNSP+2,111WCLTA n P| POLRP =1|= ll fu oi m at nh z z ht vb k jm om l.c gm n a Lu n va y te re n lo ad ju y th yi pl ua al Phụ lục C: Bảng tính tốn xác suất vỡ nợ 202 KHDN mẫu nghiên cứu n oi m ll fu at nh z z k jm ht vb om l.c Lu va n re 2018 1,6% 4,4% 1,9% 10,7% 3,5% 0,2% 0,3% 0,5% 7,5% 0,4% 19,6% 17,8% 6,7% 3,5% 6,2% 47,9% 59,8% 11,4% 0,0% 16,2% 1,6% y te 2016 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2017 2018 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 ac th 2017 3,5% 3,2% 1,9% 10,9% 6,0% 0,2% 0,2% 0,5% 6,8% 0,6% 16,1% 16,2% 6,3% 6,9% 0,4% 6,6% 49,5% 10,0% 0,0% 5,3% 0,7% an 2016 7,0% 2,2% 2,1% 10,3% 3,5% 0,2% 0,2% 0,4% 2,2% 0,4% 19,2% 15,2% 6,3% 5,0% 0,6% 19,2% 57,8% 13,9% 0,0% 4,8% 0,7% gm 000001372 000003742 000056100 000095342 000095788 000095823 000095884 000095890 000095935 000095988 000096161 000096461 000096536 000096573 000096809 000096905 000096964 000096978 000096994 000097143 000097303 va 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 Khả trả nợ thực tế PD (Xác suất vỡ nợ) si Khả trả nợ theo mơ hình hồi quy Logit 2016 2017 2018 0,929965417 0,965182442 0,983952344 0,978485198 0,967554989 0,955512545 0,979082975 0,980509348 0,980874942 0,896876097 0,890576629 0,893043226 0,964716699 0,940365021 0,964778373 0,997712701 0,998322942 0,998065772 0,998117964 0,998307138 0,996901959 0,996094687 0,994824929 0,995288673 0,978177618 0,931831191 0,925088453 0,995735807 0,993920584 0,995521613 0,808145907 0,839469195 0,803755104 0,847652847 0,838065837 0,821869814 0,936939185 0,936958061 0,933265427 0,949983799 0,930738238 0,965271561 0,993880912 0,995739414 0,938293982 0,807633836 0,933686749 0,521265323 0,421949151 0,505287077 0,402082886 0,860913824 0,89954835 0,886405151 0,999844231 0,999856488 0,999807886 0,952366933 0,946605443 0,837861675 0,993042441 0,992773652 0,983872026 n STT CIF CÔNG TY 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 eg cd jg hg n lo ad ju y th yi pl n va fu oi at nh z z k jm ht gm om Lu va n re 4,4% 2,5% 13,4% 0,7% 2,8% 39,8% 14,9% 1,6% 51,8% 2,1% 3,7% 7,9% 16,9% 0,4% 1,5% 1,7% 4,6% 0,2% 3,0% 2,0% 23,3% 7,9% 88,3% 72,4% 0,8% y te ac th 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 si 1,1% 2,7% 1,2% 0,9% 1,3% 34,6% 13,4% 1,7% 50,1% 2,4% 6,7% 5,2% 14,7% 0,5% 0,4% 1,0% 4,0% 0,2% 1,1% 3,7% 21,1% 7,1% 82,6% 66,7% 0,4% an 0,7% 6,0% 5,6% 0,8% 1,3% 32,4% 15,9% 1,8% 13,4% 2,6% 11,7% 11,0% 2,3% 0,2% 0,4% 1,0% 9,7% 0,2% 1,4% 4,3% 18,3% 6,6% 56,6% 27,9% 0,9% l.c 0,956331751 0,974951532 0,866135626 0,993102099 0,972415895 0,601543429 0,850757217 0,983984307 0,482202605 0,979187913 0,963116813 0,921247244 0,830607311 0,995631348 0,984531677 0,982878045 0,953597823 0,997694547 0,970158411 0,979979457 0,767210875 0,920830026 0,114697321 0,276364916 0,991553087 vb 0,989418938 0,972952813 0,988047716 0,991268432 0,987274431 0,654079513 0,865767224 0,982665134 0,498874588 0,975713604 0,932633545 0,948407198 0,852678167 0,995254249 0,995694898 0,989909405 0,959769232 0,998151145 0,988510013 0,963012292 0,788587032 0,928937101 0,173504205 0,333029476 0,994615714 m ll 0,993473226 0,939760407 0,943787675 0,991608467 0,987346419 0,676415931 0,841262217 0,982467654 0,866142566 0,974427153 0,883113582 0,889843585 0,977136185 0,998197425 0,996266417 0,989882604 0,903113575 0,998266609 0,986425382 0,957302328 0,817118601 0,933551967 0,433711162 0,721350386 0,991285927 n 000097938 000097943 000097989 000097993 000097998 000098002 000098054 000098071 000098072 000098091 000098108 000098115 000098116 000098117 000098132 000098152 000098157 000098158 000098180 000098181 000098191 000098194 000098199 000098294 000098318 ua al 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 eg cd jg hg n lo ad ju y th yi pl n va fu oi at nh z z k jm ht gm om Lu va n re 2,2% 15,2% 5,3% 0,1% 2,9% 2,6% 0,3% 5,5% 2,0% 2,2% 9,8% 3,7% 1,0% 0,1% 0,6% 5,3% 27,2% 7,9% 1,0% 67,0% 0,4% 8,6% 13,9% 0,3% 0,3% y te ac th 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 si 2,6% 19,3% 5,7% 0,1% 3,9% 3,1% 0,3% 5,9% 1,5% 2,4% 8,7% 7,8% 1,0% 0,1% 0,8% 5,8% 27,8% 8,2% 0,9% 54,9% 1,2% 0,6% 25,5% 0,3% 0,3% an 2,7% 17,0% 5,5% 0,1% 3,5% 3,8% 0,5% 7,3% 2,5% 4,2% 10,2% 0,4% 1,1% 0,1% 0,9% 3,1% 28,4% 23,6% 0,9% 55,2% 1,7% 0,7% 18,5% 0,2% 0,4% l.c 0,978441876 0,847659084 0,946647555 0,998764441 0,970727513 0,973801854 0,996943982 0,945199311 0,980418058 0,977620997 0,902393765 0,963060054 0,990357282 0,999146829 0,993528883 0,946727883 0,728412134 0,920826156 0,990262131 0,329929083 0,995878765 0,913850135 0,860962707 0,996899933 0,997070493 vb 0,973957133 0,807082476 0,943448155 0,998969214 0,960728734 0,968570705 0,997050973 0,940796532 0,984941532 0,976161592 0,912954735 0,921627289 0,990099366 0,998639315 0,991823254 0,941795519 0,721581906 0,918370281 0,991490261 0,450529559 0,988326995 0,993549377 0,744779782 0,997390724 0,996655018 m ll 0,972761783 0,829743447 0,945358028 0,998681894 0,964654549 0,961873076 0,995475224 0,927179832 0,974815118 0,957634752 0,898415332 0,996164751 0,989015935 0,998658811 0,990507938 0,968665575 0,715506872 0,764209050 0,990649264 0,447855428 0,983300241 0,992723069 0,815141775 0,997596793 0,996468767 n 000098325 000098330 000098371 000098375 000098379 000098390 000098394 000098740 000098983 000100977 000101026 000101043 000103217 000105694 000105714 000105756 000105774 000105872 000108463 000108665 000108691 000108841 000108844 000108852 000109420 ua al 47 48 49 50 51 52 53 54 55 56 57 58 59 60 61 62 63 64 65 66 67 68 69 70 71 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 eg cd jg hg n lo ad ju y th yi pl n va fu oi at nh z z k jm ht gm om Lu va n re 9,7% 1,1% 4,5% 1,3% 67,4% 7,7% 3,1% 1,8% 4,7% 0,5% 9,0% 58,9% 67,9% 1,5% 1,7% 1,4% 56,8% 7,5% 18,4% 8,8% 10,1% 54,2% 50,1% 2,5% 6,2% y te ac th 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 1 1 1 1 1 si 10,8% 1,2% 4,2% 1,5% 72,7% 7,1% 5,0% 6,5% 6,0% 0,5% 11,9% 62,7% 46,4% 1,4% 2,4% 1,7% 57,2% 8,8% 8,3% 7,5% 18,9% 56,0% 48,7% 2,7% 10,8% an 6,2% 1,2% 4,8% 1,9% 52,4% 7,2% 4,7% 7,6% 6,1% 0,5% 11,3% 56,0% 12,6% 3,6% 4,3% 2,3% 51,7% 8,8% 8,9% 8,7% 14,8% 22,5% 44,6% 3,0% 7,3% l.c 0,902974865 0,988990925 0,954625453 0,987443432 0,325648923 0,922844281 0,969271531 0,982341744 0,952657045 0,994917133 0,909766055 0,411475196 0,320554697 0,985426715 0,983089264 0,985536232 0,431786354 0,924841552 0,816445563 0,912260435 0,899121057 0,457640526 0,498848075 0,975272196 0,937924742 vb 0,892477841 0,987716271 0,958374062 0,985009647 0,272914798 0,928725418 0,949875962 0,934992638 0,940232639 0,994919481 0,880986483 0,373342798 0,536179245 0,985680291 0,975983163 0,983443441 0,428329491 0,911644177 0,916699536 0,924612381 0,810667391 0,440484111 0,512651161 0,972591506 0,891848851 m ll 0,938116574 0,988170416 0,952240623 0,981481336 0,475980998 0,928211162 0,953145977 0,924217449 0,939326745 0,994708758 0,886972616 0,439910187 0,873874167 0,963955217 0,956782178 0,976946813 0,482935514 0,911658011 0,910926492 0,913297239 0,852459721 0,774755347 0,554226129 0,970227006 0,926881147 n 000109655 000109988 000116626 000117863 000150742 000157973 000305491 000317436 000373408 000385653 000394342 000398711 000425886 000486080 000521051 000521286 000568926 000577939 000584550 000605389 000627354 000631230 000642009 000650042 000693274 ua al 72 73 74 75 76 77 78 79 80 81 82 83 84 85 86 87 88 89 90 91 92 93 94 95 96 1 1 1 1 1 0 1 1 1 1 1 eg cd jg hg n lo ad ju y th yi pl n va fu oi at nh z z k jm ht gm om Lu va n re 11,3% 11,8% 8,1% 8,1% 69,6% 73,8% 8,1% 0,9% 5,4% 1,8% 12,4% 17,3% 0,5% 7,7% 4,7% 7,3% 0,1% 12,7% 6,8% 55,9% 4,6% 10,9% 1,1% 1,5% 4,2% y te ac th 1 1 0 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 1 1 1 1 1 1 1 1 1 si 11,6% 17,0% 8,8% 7,2% 64,3% 60,2% 8,4% 0,9% 6,1% 2,1% 8,8% 20,3% 0,4% 10,5% 3,8% 4,5% 0,1% 13,9% 17,7% 50,7% 5,0% 12,6% 1,1% 1,5% 4,3% an 8,1% 5,7% 8,5% 8,9% 47,7% 43,4% 7,3% 0,9% 5,8% 3,1% 14,6% 24,0% 0,3% 10,7% 3,4% 5,0% 0,1% 14,7% 4,3% 41,7% 5,0% 11,3% 1,1% 1,4% 4,5% l.c 0,887442189 0,882176467 0,919068397 0,914869981 0,303651027 0,261661428 0,918551997 0,990707271 0,946248034 0,982236673 0,875778853 0,826789516 0,995036373 0,923411939 0,952532447 0,926882449 0,998977304 0,872833789 0,931536355 0,440948456 0,953875064 0,890524543 0,989118162 0,984935779 0,958275026 vb 0,883637421 0,829933147 0,911752635 0,928078208 0,356591176 0,398018138 0,915689857 0,991053949 0,938747209 0,978783676 0,911539348 0,797210286 0,995776293 0,895340108 0,962038832 0,955047221 0,999356098 0,860569866 0,823279571 0,492747876 0,949537206 0,873594345 0,988841033 0,984633273 0,957227715 m ll 0,918884174 0,942521149 0,914747883 0,910926142 0,522922982 0,566024567 0,927135387 0,990997228 0,942440993 0,968601357 0,854419727 0,759686602 0,996648658 0,892544405 0,965686294 0,950146824 0,999483273 0,853164786 0,956828623 0,583123885 0,950080999 0,886852494 0,988574294 0,986020384 0,955112853 n 000762720 000832199 000848519 000884479 000933862 000978349 000996845 001009841 001023375 001085133 001200367 001218586 001316521 001337830 001372283 001382017 001447958 001467317 001535906 001572234 001933595 001958573 001972170 002003832 002113332 ua al 97 98 99 100 101 102 103 104 105 106 107 108 109 110 111 112 113 114 115 116 117 118 119 120 121 1 1 0 1 1 1 1 1 1 1 1 1 eg cd jg hg n lo ad ju y th yi pl n va fu oi at nh z z k jm ht gm om Lu va n re 11,6% 72,4% 11,9% 52,0% 57,5% 0,8% 0,1% 0,6% 0,8% 54,9% 4,9% 1,4% 0,5% 2,2% 67,6% 62,3% 4,6% 3,2% 0,6% 1,4% 2,9% 0,6% 0,6% 7,2% 2,5% y te ac th 1 0 1 1 1 1 0 1 1 1 1 1 0 1 1 1 1 0 1 1 1 1 si 10,7% 61,5% 9,5% 53,1% 61,9% 0,3% 0,2% 0,7% 0,8% 50,2% 5,3% 5,2% 0,6% 2,1% 70,6% 60,7% 3,8% 2,6% 0,8% 1,8% 3,4% 0,6% 0,4% 5,1% 11,4% an 9,2% 54,4% 11,5% 60,4% 54,5% 0,2% 0,4% 1,3% 1,0% 63,4% 5,6% 5,0% 0,6% 3,0% 68,8% 63,5% 3,8% 2,8% 1,2% 2,3% 2,8% 0,6% 0,2% 4,5% 17,4% l.c 0,884417157 0,276152186 0,881341976 0,480215295 0,425040372 0,992336977 0,998507779 0,993514006 0,992472375 0,450696705 0,950683236 0,986467154 0,995481299 0,978447677 0,323679541 0,377210577 0,953668291 0,968401145 0,993533389 0,985519975 0,970547002 0,994166694 0,993818268 0,928349209 0,975059418 vb 0,892880702 0,385418818 0,904876629 0,468928972 0,381128035 0,997102001 0,997706825 0,992675195 0,992113613 0,498141848 0,947157421 0,948230835 0,993953284 0,978959389 0,294370023 0,392777695 0,962347719 0,974417121 0,991950407 0,982205764 0,966280896 0,993735275 0,995784097 0,949079037 0,886091838 m ll 0,907643594 0,456314280 0,885279664 0,396269107 0,455014283 0,997987298 0,996337129 0,986997304 0,990309120 0,366292708 0,944081136 0,950126148 0,993700249 0,969832572 0,312387254 0,365293640 0,962219060 0,971887612 0,987538434 0,977423484 0,971821930 0,994154890 0,998472817 0,954673453 0,826344138 n 002171532 002280146 002293530 002332571 002444353 002512984 002644016 002711828 002756352 002848890 002873495 002904486 002966504 003102600 003103442 003174638 003283266 003325497 003333610 003447519 003449409 003458750 003468221 003479391 003552029 ua al 122 123 124 125 126 127 128 129 130 131 132 133 134 135 136 137 138 139 140 141 142 143 144 145 146 1 0 1 1 1 1 0 1 1 1 1 eg cd jg hg n lo ad ju y th yi pl n va fu oi at nh z z k jm ht gm om Lu va n re 5,0% 0,3% 5,2% 0,9% 56,0% 14,3% 2,7% 4,2% 64,3% 56,2% 4,7% 2,2% 6,9% 2,0% 10,6% 51,6% 0,5% 5,3% 52,2% 52,4% 51,4% 51,2% 98,6% 3,5% 2,5% y te ac th 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 1 1 1 1 1 1 si 4,1% 0,6% 5,0% 0,5% 43,7% 15,1% 3,3% 3,8% 51,3% 49,9% 5,0% 1,2% 3,8% 1,5% 16,7% 41,8% 0,8% 4,6% 33,8% 40,7% 35,2% 51,3% 24,1% 3,4% 1,0% an 9,1% 1,1% 5,3% 0,6% 17,3% 19,0% 4,3% 3,4% 52,2% 35,2% 5,5% 1,9% 1,9% 1,1% 9,5% 9,0% 2,1% 4,8% 36,9% 38,8% 4,6% 34,2% 8,8% 2,9% 1,3% l.c 0,949739328 0,996768087 0,948032593 0,990529054 0,439552771 0,857401914 0,973451435 0,958093276 0,356751262 0,437770842 0,952930305 0,978419985 0,930817716 0,979870903 0,894079288 0,484335461 0,994904901 0,947076525 0,477988373 0,475911956 0,485870315 0,487765082 0,013733855 0,964972897 0,974895869 vb 0,958643867 0,993986427 0,950106744 0,994850006 0,563383189 0,849449505 0,966757137 0,962158026 0,486537668 0,501064877 0,950222178 0,987632666 0,96238276 0,985100134 0,83347388 0,582383945 0,992221923 0,953680205 0,661688311 0,592612135 0,647909229 0,486579442 0,75899826 0,966053045 0,989888698 m ll 0,909332891 0,988806361 0,946685105 0,994281773 0,826754397 0,809821652 0,956782345 0,965824499 0,478304252 0,647795219 0,945197007 0,981058928 0,981468226 0,988584574 0,905159896 0,909698623 0,978905622 0,951518833 0,631238196 0,611667076 0,953613768 0,657799814 0,912200419 0,971349171 0,987222494 n 003585448 003667908 003740562 003785298 003890337 003908956 004228311 004236228 004257445 004261365 004341620 004455860 004521374 004557540 004655224 005090042 005156744 005156778 005181317 005188533 005205961 005275937 005285824 005317809 005376850 ua al 147 148 149 150 151 152 153 154 155 156 157 158 159 160 161 162 163 164 165 166 167 168 169 170 171 1 1 1 0 1 1 0 1 0 0 1 eg cd jg hg n lo ad ju y th yi pl n va fu oi at nh z z k jm ht gm om Lu va n re 3,3% 0,4% 6,2% 10,3% 29,1% 8,7% 5,5% 0,3% 2,2% 4,9% 0,8% 13,9% 7,9% 15,3% 52,6% 9,2% 11,6% 5,4% 14,7% 39,6% 4,1% 6,5% 3,8% 0,0% 1,0% y te ac th 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 si 5,1% 0,3% 7,7% 11,8% 32,6% 11,8% 3,0% 0,2% 2,3% 3,5% 3,9% 13,2% 8,0% 19,6% 27,6% 8,6% 12,3% 5,2% 15,5% 42,0% 4,8% 4,8% 4,3% 0,2% 3,9% an 4,1% 0,5% 32,2% 16,0% 33,7% 11,9% 4,2% 0,3% 2,3% 3,4% 3,5% 13,5% 7,3% 23,8% 12,7% 8,0% 12,9% 6,0% 12,0% 42,3% 7,4% 6,8% 5,3% 0,2% 10,1% l.c 0,966985529 0,996089512 0,937675056 0,897492468 0,709483658 0,912817128 0,945000067 0,996913014 0,977718489 0,951346965 0,992212014 0,861388848 0,921193739 0,846813933 0,473899345 0,908469201 0,884050083 0,945838339 0,852836244 0,603830522 0,958198312 0,935245925 0,961988708 0,999643204 0,990057976 vb 0,948993163 0,997286666 0,923269705 0,882161179 0,673843594 0,881699391 0,917049528 0,997643544 0,977374139 0,965108501 0,961392899 0,867833639 0,920216477 0,803909937 0,723891193 0,913612173 0,876855251 0,947726762 0,845016634 0,579692411 0,95240019 0,952118271 0,956638269 0,998342899 0,961133799 m ll 0,958688561 0,994616853 0,67806539 0,840216976 0,662949174 0,8813566 0,958455631 0,997342804 0,977149115 0,966042062 0,965334683 0,865247153 0,927310348 0,762153342 0,873145518 0,920112280 0,870875488 0,939925770 0,879860826 0,577244228 0,925602427 0,931813175 0,947350235 0,998163940 0,898674921 n 005393666 005406546 005496810 005517372 005533491 005535423 005755275 005798707 005883508 005965868 006024464 006128122 006202983 006331042 006360949 006531270 006543685 006554482 006764272 006779146 006810404 007030722 007325579 007373309 007397769 ua al 172 173 174 175 176 177 178 179 180 181 182 183 184 185 186 187 188 189 190 191 192 193 194 195 196 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 eg cd jg hg n lo ad ju y th yi pl n va 0,976206523 0,979448458 0,645194247 0,979857679 0,997659615 0,979391811 fu 0,971525668 0,979025112 0,552172281 0,974128779 0,997286671 0,971091626 oi m ll 0,972091489 0,976308505 0,433581124 0,952276246 0,996480485 0,971271441 n 007495724 007687680 008122262 008146382 008173751 010387114 ua al 197 198 199 200 201 202 2,8% 2,4% 56,6% 4,8% 0,4% 2,9% 2,8% 2,1% 44,7% 2,6% 0,3% 2,9% 2,4% 2,1% 35,5% 2,0% 0,2% 2,1% 1 1 1 1 1 1 1 1 1 at nh z z k jm ht vb om l.c gm an Lu va n y te re ac th si eg cd jg hg t to Phụ lục D: Cách xác định lãi suất cho vay KHDN ng hi Để đơn giản việc xác định lãi suất cho vay KHDN, tác giả đề ep xuất công thức xác định lãi suất sau: w = n Lãi suất tín dụng Giá vốn khoản tín Mức kỳ vọng lợi + lo dụng nhuận Phần bù + rủi ro ad Giá vốn khoản tín dụng: Bao gồm lãi suất huy động bình quân tỷ suất chi ju - y th Trong đó: yi Mức kỳ vọng lợi nhuận: KHDN cụ thể VCB điều chỉnh ua al - pl phí hoạt động n linh hoạt tùy vào sách cạnh tranh thời kỳ va n Giả sử: r lãi suất tín dụng phi rủi ro = Giá vốn khoản tín dụng + Mức kỳ vọng fu ll lợi nhuận w phần bù rủi ro tín dụng Ta có cơng thức lãi suất tín dụng viết oi m lại sau: Lãi suất tín dụng = r + w nh at p xác suất KHDN trả nợ; (1-p) xác suất KHDN không trả nợ; b tỷ lệ z thu hồi vốn KHDN không trả nợ C số tiền VCB cấp tín dụng Như z vb k jm vào ngày đến hạn khoản vay là: C * (1+r) ht Trong trường hợp, rủi ro tín dụng xảy số tiền mà VCB nhận om - Khách hàng hồn trả đầy đủ (với xác suất p ) số tiền ngân hàng y th trường hợp KHDN có rủi ro tín dụng ta có: te re Để số tiền mà VCB thu trường hợp KHDN khơng có rủi ro n hàng nhận là: C * (1 – b) va Khách hàng hoàn trả đầy đủ (với xác suất (1 – p)) số tiền ngân n a Lu nhận là: C * (1 + r + w) - l.c sau: gm Trong trường hợp rủi ro tín dụng xảy số tiền mà VCB nhận có khả t to ng  C * (1 + r ) = p * C * (1 + r + w) + (1 – p) * C * ( 1- b )  (1 + r ) = p * (1 + r ) + p * w + (1 – p) * ( 1- b ) hi ep  ( + r ) * (1 – p ) - (1 – p) * ( 1- b ) = p * w  p*w w n  𝒘= = ( + r ) * (1 – p ) - (1 – p) * ( 1- b ) (𝟏−𝐩)∗(𝒓+𝒃) lo 𝐛 ad Trong đó: y th w: Là phần bù rủi ro tín dụng ju yi p: xác suất KHDN trả nợ (có thể tính tốn từ mơ hình khả trả nợ) pl quân) n ua al r: Lãi suất tín dụng phi rủi ro (có thể tính tốn dựa chi phí huy động vốn bình n va b: Tỷ lệ thu hồi vốn KHDN không trả nợ ll fu Theo tỷ lệ thu hồi vốn KHDN khơng trả nợ (b) tính tốn oi m dựa công thức xác định giá trị tài sản bảo đảm khoản 3, Điều 8, Quyết định số nh 493/2005/QĐ-NHNN ngày 22 tháng năm 2005 việc ban hành quy định phân at loại nợ, trích lập sử dụng dự phịng để xử lý rủi ro tín dụng hoạt động ngân z z hàng tổ chức tín dụng Do đó: ht vb 𝐆𝐢á 𝐭𝐫ị 𝐓𝐒𝐁Đ 𝑫ư 𝒏ợ )} k jm b = Min {100%; (100% - Tỷ lệ tối đa xác định giá trị TSBĐ * gm Công thức cơng thức áp dụng cho sách tín dụng thông thường, chưa l.c xem xét đến yếu tố cung cầu tín dụng thị trường chưa xem xét đến khía cạnh om cạnh tranh thị trường vốn VCB áp dụng cơng thức làm sở để thiết n dụng sách lãi suất thu hẹp tín dụng a Lu kế sách tín dụng phù hợp cho thời kỳ như: sách lãi suất mở rộng tín n va y te re th