(Luận văn) phân tích rủi ro tín dụng doanh nghiệp bằng mô hình hồi quy logistic, nghiên cứu trường hợp ngân hàng thương mại cổ phần sài gòn thương tín

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO t to TRƯỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ TP HỒ CHÍ MINH ng - hi ep w n TRẦN MINH DUY lo ad ju y th yi PHÂN TÍCH RỦI RO TÍN DỤNG DOANH NGHIỆP pl ua al BẰNG MƠ HÌNH HỒI QUY LOGISTIC: NGHIÊN CỨU n TRƯỜNG HỢP NGÂN HÀNG THƯƠNG MẠI n va ll fu CỔ PHẦN SÀI GỊN THƯƠNG TÍN oi m at nh z z ht vb k jm om l.c gm LUẬN VĂN THẠC SĨ KINH TẾ n a Lu n va y te re TP HỒ CHÍ MINH - 2013 BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ TP HỒ CHÍ MINH - t to ng hi TRẦN MINH DUY ep w n PHÂN TÍCH RỦI RO TÍN DỤNG DOANH NGHIỆP lo ad BẰNG MƠ HÌNH HỒI QUY LOGISTIC: NGHIÊN CỨU y th ju TRƯỜNG HỢP NGÂN HÀNG THƯƠNG MẠI yi pl CỔ PHẦN SÀI GỊN THƯƠNG TÍN n ua al n va oi m Mã số: 60340201 ll fu Chuyên ngành: Kinh tế tài – Ngân hàng at nh z z LUẬN VĂN THẠC SĨ KINH TẾ ht vb k jm om l.c PGS.TS SỬ ĐÌNH THÀNH gm NGƯỜI HƯỚNG DẪN KHOA HỌC n a Lu n va y te re TP HỒ CHÍ MINH – 2013 LỜI CAM ĐOAN *** t to ng Tôi cam đoan luận văn “Phân tích rủi ro tín dụng doanh nghiệp mơ hi ep hình hồi quy logistic: Nghiên cứu trường hợp Sacombank” nghiên cứu tơi w n lo Ngoại trừ tài liệu tham khảo trích dẫn luận văn này, tơi cam ad đoan toàn phần hay phần nhỏ luận văn chưa công bố y th ju sử dụng để nhận cấp nơi khác yi pl Khơng có sản phẩm nghiên cứu người khác sử dụng luận n ua al văn mà khơng trích dẫn theo quy định n va Luận văn chưa nộp để nhận cấp ll fu trường đại học sở đào tạo khác oi m nh at TP.Hồ Chí Minh, tháng 09 năm 2013 z z Tác giả ht vb k jm gm om l.c Trần Minh Duy n a Lu n va y te re MỤC LỤC t to Trang phụ bìa ng Lời cam đoan hi ep Mục lục Danh mục chữ viết tắt w Danh mục bảng biểu n lo Danh mục sơ đồ ad y th Lời mở đầu ju CHƯƠNG 1: CƠ SỞ LÝ THUYẾT yi 1.1.Thông tin bất cân xứng hoạt động tín dụng ngân hàng pl ua al 1.1.1 Khái quát lý thuyết thông tin bất cân xứng n 1.1.2.Ảnh hưởng môi trường thông tin bất cân xứng đến quản trị rủi ro ngân n va hàng thương mại ll fu 1.1.3.Các sở hạ tầng điều kiện cần thiết hoạt động tín dụng oi m 1.2 Rủi ro Rủi ro tín dụng nh 1.2.1 Khái niệm rủi ro at 1.2.2 Rủi ro tín dụng hoạt động kinh doanh ngân hàng thương mại .7 z z 1.2.3 Các loại rủi ro tín dụng vb ht 1.2.4 Rủi ro tín dụng theo đánh giá hệ thống ngân hàng thương mại Việt Nam 12 k jm CHƯƠNG : THỰC TRẠNG RỦI TO TÍN DỤNG TẠI NGÂN HÀNG gm THƯƠNG MẠI CỔ PHẦN SÀI GỊN THƯƠNG TÍN 18 l.c 2.1 Giới thiệu Ngân hàng Thương mại cổ phần Sài Gịn Thương Tín 18 om 2.1.1 Quá trình phát triển 19 a Lu 2.1.2 Hoạt động tín dụng Ngân hàng Thương mại cổ phần Sài Gịn Thương Tín 23 n 2.2 Đánh giá chất lượng tín dụng Ngân hàng Thương mại cổ phần Sài Gịn Thương Tín 28 va 2.3 Cơng tác quản trị rủi ro tín dụng Sacombank 31 n 3.2 Phương pháp nghiên cứu .36 3.2.1 Hồi quy Logistic 36 y 3.1 Mơ hình kiểm định 34 te re CHƯƠNG : PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU VÀ KẾT QUẢ KIỂM ĐỊNH 34 3.2.2 Các kiểm định liên quan mơ hình hồi quy logistic 39 3.3.Thu thập mô tả liệu 40 3.4 Kết kiểm định mơ hình nghiên cứu 43 t to ng 3.4.1 Ma trận tương quan biến mơ hình 43 hi 3.4.2 Kết mơ hình hồi quy Logit (Binary logistic) 44 ep 3.4.3 Kiểm định tính phù hợp mơ hình 47 w 3.4.4 Nhận định kết nghiên cứu .51 n lo CHƯƠNG : KẾT LUẬN VÀ KHUYẾN NGHỊ CHÍNH SÁCH 55 ad 4.1 Kết luận 55 y th ju 4.2 Hàm ý khuyến nghị sách 56 yi 4.2.1 Nhóm giải pháp đề xuất từ mơ hình 56 pl ua al 4.2.1.1 Về phía doanh nghiệp 56 n 4.2.1.2 Về phía Ngân hàng 57 n va 4.2.1.3 Nhóm giải pháp vĩ mô 58 oi at nh Phụ lục m Tài liệu tham khảo ll fu 4.3 Hạn chế đề tài 59 z z ht vb k jm om l.c gm n a Lu n va y te re DANH MỤC CÁC CHỮ VIẾT TẮT Association of Southeast Asian Nations –Hiệp hội Quốc ASEAN t to gia Đông Nam Á ng hi BASEL Hiệp ước giám sát hoạt động ngân hàng ep w n Trung tâm thơng tin tín dụng NHNN E&Y Cơng ty TNHH Ernst & Young Việt Nam lo CIC ad Gross Domestic Product – Tổng sản phẩm Quốc nội Hội đồng quản trị yi HĐQT ju y th GDP pl Moody’s Investors Service ua al MOODY’S Ngân hàng Nhà nước NHTM Ngân hàng Thương mại n NHNN n va ll fu m Ngân hàng Thương mại cổ phần Sài Gòn Thương Tín oi SACOMBANK nh Mã niêm yết cổ phiếu Sacombank S&P Standard & Poor TCTD Tổ chức tín dụng TTCK Thị trường chứng khoán at STB z z ht vb k jm Việt Nam Đồng n a Lu VND om Đồng Đô la Mỹ l.c gm USD n va y te re DANH MỤC BẢNG Bảng Nội dung Trang t to ng hi ep Tốc độ tăng trưởng nghiệp vụ sử dụng vốn qua năm 24 Bảng 2.2 Tỷ trọng dư nợ cho vay so với nguồn vốn huy động 26 Bảng 2.3 Dư nợ cho vay theo thành phần kinh tế 27 Dư nợ cho vay theo khu vực địa lý 28 Tình hình dư nợ hạn Sacombank qua năm 29 Tình hình nợ hạn Sacombank 30 Ký hiệu biến 34 Bảng 2.1 w Bảng 2.4 n lo Bảng 2.5 ad Thống kê mô tả liệu 41 Mô tả tiêu khả tài tính hiệu 43 pl ua al Bảng 3.3 yi Bảng 3.2 ju Bảng 3.1 y th Bảng 2.6 n hoạt động doanh nghiệp va Ma trận hệ số tương quan Bảng 3.5 Kết hồi quy Logit fu 45 ll m Tổng hợp kết xếp hạng rủi ro tín dụng theo phương oi 46 at pháp Standard & Poor’s nh Bảng 3.6 44 n Bảng 3.4 z Omnibus ht jm Kiểm định phù hợp mơ hình theo kiểm định gm Hosmer Lemershow 49 om l.c Kiểm định phù hợp mơ hình theo kiểm định Cox&Snelll Nagelkerke 49 k Bảng 3.9 48 vb Bảng 3.8 Kiểm định phù hợp mơ hình theo kiểm định z Bảng 3.7 Kiểm định tính phù hợp mơ hình 50 Bảng 3.11 Khả dự đốn mơ hình 50 Bảng 3.12 Kết luận kết mơ hình 51 n a Lu Bảng 3.10 n va y te re DANH MỤC SƠ ĐỒ Sơ đồ Nội dung Trang t to Phân loại rủi ro tín dụng Sơ đồ 1.2 Các hình thức rủi ro tín dụng ng Sơ đồ 1.1 hi ep w n lo ad ju y th yi pl 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 LỜI MỞ ĐẦU t to Đặt vấn đề nghiên cứu ng hi Với nợ xấu, ngân hàng khơng phải tìm cách xử lý tình hình ep tại, mà quan trọng hơn, phải làm để đảm bảo nợ xấu không lặp lại w tương lai Thật dễ dàng để đổ lỗi cho việc giá bất động sản giảm hay tình hình n lo suy thối kinh tế tồn cầu Việt Nam tác nhân gây tỷ lệ nợ ad y th xấu cao Thế yếu tố nằm ngồi tầm kiểm sốt ngân hàng, ju cần trọng tới yếu tố chủ quan, nằm tầm kiểm soát yi pl ngân hàng al n ua Trong số nguyên nhân chủ quan dẫn đến tỷ lệ nợ xấu cao n va kể phương pháp xếp hạng tín dụng nội chủ yếu dựa vào ll fu nhân tố định tính, xếp hạng tín dụng khơng đánh giá cập nhật thường oi m xuyên, cấu quản trị nội chức kiểm tốn nội cịn yếu kém, giá nh trị tài sản chấp bị phóng đại thiếu quy trình định giá độc lập liên tục, at thiếu hệ thống cảnh báo sớm để dấu hiệu nợ có vấn đề… z z vb Các ngân hàng giới sử dụng mơ hình xếp hạng tín dụng nội ht để đánh giá tín dụng, khả thu hồi vốn khách hàng để đưa định jm k giá việc cho vay cách thích hợp Ngân hàng thị trường gm phát triển thường áp dụng tỷ lệ 70/30 công tác đánh giá tín dụng cho vay om l.c doanh nghiệp, khả hồi vốn doanh nghiệp (hay sử dụng a Lu nhân tố định lượng) chiếm 70% trọng số 30% lại dựa vào nhân tố n định tính, mơi trường quản trị doanh nghiệp, kiểm soát nội khả n va ban giám đốc doanh nghiệp doanh nghiệp tốt tiền đề để doanh nghiệp tiếp cận vay vốn, y ngân hàng thu hồi khoản cho vay/nợ Mặc dù kiểm soát nội quản trị te re Các mơ hình xây dựng theo tỷ lệ trên, mục đích cuối lực tình hình tài vững doanh nghiệp nhân tố định đảm bảo khả thu hồi vốn Một quy tắc đơn giản là: “càng phụ thuộc t to nhiều vào nhân tố định tính quy trình thẩm định tín dụng có ng nhiều rủi ro ngân hàng có khả thu hồi nợ” hi ep Trước Việt Nam, ngân hàng phụ thuộc vào chất lượng thông w tin báo cáo tài khách hàng cung cấp Các mơ hình xếp hạng tín n dụng “may đo” theo tỷ lệ 35/65 (định lượng/định tính) Phương pháp lo ad chưa cịn phù hợp với tình hình Nói chung, định y th ju đưa dựa vào nhiều tiêu chủ quan, việc đảm bảo thu hồi vốn lãi yi khoản cho vay thấp pl ua al Một thực tế khác Việt Nam là, có mơ hình sử dụng để đánh n giá cho nhiều loại khách hàng khác Tuy nhiên, cách thức va n vào dĩ vãng Các ngân hàng Việt Nam tìm kiếm mơ hình mới, mơ fu ll hình xếp hạng “liên tục” áp dụng qua chu kỳ kinh tế Vì vậy, vấn đề m oi Quản trị rủi ro tín dụng ngân hàng cần có thay đổi phù nh at hợp cho phương pháp áp dụng Thông tư 02/2013/TT-NHNN z ban hành quy định Ngân hàng Nhà nước Việt Nam để quản lý z ht vb hoạt động tín dụng ngân hàng Thơng tư u cầu, với quy định khác, k jm ngân hàng phải xây dựng phương pháp xếp hạng nội cho loại gm đơn vị xin vay vốn, phương pháp phải HĐQT chấp thuận, tích hợp l.c với hệ thống ngân hàng thông báo cách tiếp cận lên Ngân hàng Nhà nước om Đây bước tiến hướng để có quản trị rủi ro tín dụng đáng tin a Lu cậy Những ngân hàng củng cố quy trình tín dụng phương pháp xếp hạng tín n dụng có khả thu hút nhiều vốn đầu tư có vị trí vững Mục tiêu nghiên cứu y mơ hình hồi quy logistic: Nghiên cứu trường hợp Sacombank” te re Chính vậy, tác giả chọn đề tài “Phân tích rủi ro tín dụng doanh nghiệp n va tiến hành hợp nhất, sáp nhập 58 theo Đồng thời, ngân hàng cần đóng vai trị nắm vững thông tin tư vấn cho doanh nghiệp điều kiện doanh nghiệp chưa đủ thông tin q trình hoạt động tiếp cận tín dụng doanh nghiệp, hướng đến mục tiêu giảm t to thiểu tối đa số lượng doanh nghiệp rơi vào tình trạng rủi ro ng hi - Tăng cường sách, mở rộng tín dụng đáp ứng nhu cầu ep doanh nghiệp mở rộng quy mô; hoạt động tín dụng phải đảm bảo hệ số w CAR >= 9% theo quy định n lo ad - Nghiên cứu phân loại nhu cầu tín dụng doanh nghiệp, ban hành yi phù hợp ju y th sách tín dụng doanh nghiệp định mức vay tín dụng doanh nghiệp pl n nghiệp ua al - Tăng cường nâng cao khả tiếp cận tín dụng doanh va n 4.2.1.3 Nhóm giải pháp vĩ mơ fu ll Vai trị phủ việc định hướng hoạt động điều tiết hoạt m oi động thị trường quan trọng việc cung cấp thông tin, định hướng nh at thị trường cho doanh nghiệp ngân hàng thời điểm z z hướng đến mục tiêu nâng cao số lượng, phát triển chất lượng vb k jm quan tâm số giải pháp sau đây: ht doanh nghiệp, đặc biệt doanh nghiệp nhỏ vừa Chính phủ cần gm - Nghiên cứu hình thức cho vay tín dụng giới, đề xuất om l.c sách, điều tiết trung tâm hỗ trợ thành lập tổ chức có chức hỗ trợ hoạt động, thơng tin tín dụng cho doanh nghiệp, hướng n a Lu đến nâng cao khả tiếp cận tín dụng doanh nghiệp n va - Thành lập quỹ hỗ trợ tín dụng doanh nghiệp, tăng cường lượng y doanh nghiệp nhu cầu đầu tư doanh nghiệp te re vốn tín dụng cho doanh nghiệp, đảm bảo đáp ứng mục tiêu mở rộng quy mô 59 - Tăng cường công tác kiểm tra, giám sát hoạt động tín dụng hệ thống ngân hàng điều kiện thắt chặt chi tiêu công, giảm cầu thời điểm t to ng - Tiến hành định hướng thị trường, ngành nghề phù hợp cho doanh nghiệp hi định hướng thị trường nước giới cho hệ thống doanh nghiệp ep w n - Định hướng mở rộng thị trường, bên cạnh thị trường nước, tiếp tục lo ad hướng đến mở rộng sang thị trường tiềm Việt Nam doanh ju y th nghiệp yi - Tổ chức lớp, khóa bồi dưỡng nâng cao kỹ lập dự án, pl ua al nghiên cứu thị trường cho doanh nghiệp việc xây dựng dự án đầu tư, n mở rộng quy mô, thị trường hoạt động n va 4.3 Hạn chế đề tài fu ll Bài viết đề xuất mơ hình định lượng rủi ro tín dụng thơng qua m oi tiêu tài từ báo cáo tài doanh nghiệp có dự nợ Ngân hàng nh at Thương mại cổ phần Sài Gịn Thương Tín – Sacombank Với quy mô số liệu z z chưa lớn với khả có hạn nên tác giả phân tích phần nhỏ vb ht tổng thể rủi ro tín dụng Sacombank Bên cạnh đó, liệu mang k jm tính nội khó để thu thập nên phân tích mở gm hướng phân tích, tiếp cận vấn đề cho nhà quản trị, quản lý rủi ro l.c Những nhà kinh tế nên sử dụng kết hợp nhiều phương pháp từ thống kê mơ om tả, hồi quy … có nhìn tổng quan yếu tố rủi ro tác động a Lu đến mảng tín dụng Ngân hàng nói riêng ngành kinh tế nói chung n Hạn chế lớn viết biến đưa vào mơ hình chưa y te re thuyết phục nhà quản trị, nhà kinh tế sử dụng điều kiện làm n va thật cách lựa chọn hoàn hảo mơ hình mang tính ứng dụng cao mà việc NHTM, dùng để tham khảo Cần phải có nhiều nghiên cứu (chẳng hạn bổ sung tỷ số nợ, mục đích sử dụng vốn …để 60 nghiên cứu) mơ hình có khả mang tính ứng dụng thực tiễn Việc dự báo rủi ro “xuất hiện” tương lai t to ng phương pháp nào, phương tiện chắn hi Trong vấn đề đáng quan tâm mức nợ xấu ngân hàng ep số nào, chất lượng tín dụng điều phụ thuộc lớn tới khả trả w nợ khách hàng n lo ad Nghiên cứu rủi ro tín dụng doanh nghiệp đưa số kết luận ju y th trường hợp sử dụng liệu cấp ngân hàng Sacombank Trong đó, yi báo cáo nhận thấy cịn nhiều điểm hạn chế trình thực đề tài: pl ua al Đề tài chủ đạo thực thu thập từ ngân hàng Sacombank nên điều n kiện mở rộng cho Việt Nam, liệu chưa đủ độ tin cậy nhằm đảm bảo mục n va tiêu chưa thể mở rộng tốt fu ll Nghiên cứu phân tích theo mơ hình phân tích kế thừa Lê m oi Tất Thành (2012) có kế thừa biến Altman (2000), Lo Ka Wan (2005), nh at Ciaran Walsh (2006) Tuy nhiên, nghiên cứu sử dụng hiệu chỉnh z phần biến, thông tin nghiên cứu Nghiên cứu sử dụng cụ z k jm thay đổi định so với nghiên cứu gốc ht vb thể 9/13 thơng tin mơ hình đề xuất Lê Tất Thành (2012) Vì vậy, có om l.c gm n a Lu n va y te re 61 KẾT LUẬN Hoạt động tín dụng ln tiềm ẩn rủi ro, việc nghiên cứu áp dụng biện pháp phòng ngừa giảm thiểu rủi ro hoạt động tín dụng nhằm giảm t to ng thiểu tối đa thiệt hại xảy nhiệm vụ hàng đầu NHTM hi Thành công quản trị rủi ro tín dụng kiểm sốt rủi ro tỷ ep lệ tổn thất thấp tổn thất dự kiến w n Luận văn “Phân tích rủi ro tín dụng doanh nghiệp mơ hình hồi quy lo ad logistic: Nghiên cứu trường hợp Sacombank” xây dựng sở kết ju y th hợp lý thuyết, thực trạng công tác quản trị rủi ro tín dụng Sacombank yi với kiến thức thu thập trình nghiên cứu tác giả pl Xuyên suốt trình nghiên cứu; đề tài tập trung vào khám phá yếu tố al n ua tác động đến rủi ro tín dụng doanh nghiệp tiếp cận vay vốn tín dụng n va Ngân hàng TMCP Sài Gịn Thương Tín; nêu giải pháp quản trị rủi ro tín ll fu dụng thơng qua kết mơ hình hồi quy logistic Qua đó, phần giải oi m vấn đề theo mục tiêu nghiên cứu luận văn Vấn đề nh bật mà hệ thống ngân hàng Việt Nam nước phát at triển phải đối mặt tính ổn định hệ thống ngân hàng trước nguy z z bùng phát nợ xấu, nợ chuẩn Đến nay, việc giải hậu rủi ro vb ht tín dụng tốn khó cho quan chức hệ thống jm k ngân hàng Với kết nghiên cứu luận văn, tác giả hy vọng góp phần gm hạn chế rủi ro tín dụng phát sinh thơng qua cơng tác tăng cường quản trị rủi ro pháp hồi quy Logistic biến tài om l.c tín dụng việc phân loại xếp hạng tín nhiệm khách hàng theo phương n a Lu n va y te re 62 TÀI LIỆU THAM KHẢO Tiếng Việt Hoàng Tùng (2011), Phân tích Rủi ro tín dụng doanh nghiệp mơ hình t to Logistic, Tạp chí khoa học cơng nghệ Đại học Đà Nẵng, số2(43).2011 ng 2.Hồng Trọng, Chu Nguyễn Mộng Ngọc (2008), Phân tích liệu nghiên cứu hi ep với SPSS, Nhà xuất Hồng Đức, Hồ Chí Minh w Huỳnh Thế Du, Nguyễn Minh Kiều, Nguyễn Trọng Hồi (2005), Thơng tin n lo bất cân xứng hoạt động tín dụng Việt Nam Bài nghiên cứu Chương ad y th trình giảng dạy kinh tế Fullbright ju Lê Tất Thành (2012), Cẩm nang xếp hạng tín nhiệm doanh nghiệp, Nhà xuất yi pl Tổng hợp, Hồ Chí Minh al n ua Lê Thị Huyền Diệu (2010), Luận khoa học xác định mơ hình quản lý rủi ll fu tế Học viện Ngân hàng n va ro tín dụng hệ thống ngân hàng thương mại Việt Nam, Luận án Tiến sĩ kinh oi m Nguyễn Minh Kiều (2009), Tín dụng Thẩm định tín dụng ngân hàng, Nhà at nh xuất Thống kê, Hà Nội z Ngân hàng Nhà Nước (2005), Quyết định số 493/2005/QĐ-NHNN ngày z ht vb 22/04/2005, Hà Nội jm Ngân hàng Nhà Nước (2007), Quyết định 18/2007/QĐ-NHNN ngày k gm 25/04/2007, Hà Nội 21/01/2013, Hà Nội om l.c Ngân hàng Nhà Nước (2013), Thông tư số 02/2013/TT-NHNN ngày a Lu n 10 Ngân hàng TMCP Sài Gịn – Thương Tín (2007-2012), Báo cáo thường định số 2342/QĐ-QLCL ngày 24/6/2009, Quyết định số 3106/2011/QĐ-QLRR y TGĐ ngày 24/9/2007, Quyết định số 1241/2009/QĐ-TGĐ ngày 8/4/2009, Quyết te re 11 Ngân hàng TMCP Sài Gịn – Thương Tín (Quyết định số 3529/2007/QĐ- n va niên, Hồ Chí Minh 63 ngày 13/10/2011), Hệ thống văn liên quan đến nghiệp vụtín dụng, Hồ Chí Minh 12 Sử Đình Thành, Vũ Thị Minh Hằng (2008), Nhập mơn Tài Chính Tiền Tệ, t to ng Nhà xuất Lao động Xã hội, Hà Nội hi ep 13 Trần Huy Hồng (2011), Giáo trình Quản trị Ngân hàng thương mại, Nhà xuất Lao động Xã hội, Hà Nội w n 14 Trần Ngọc Thơ, Nguyễn Thị Ngọc Trang, Phan Thị Bích Nguyệt, Nguyễn lo ad Thị Liên Hoa, Nguyễn Thị Uyên Uyên (2005), Tài doanh nghiệp đại, y th Nhà xuất Thống kê, Hồ Chí Minh ju yi 15 Văn Cập Huy (2007), Chất lượng tín dụng mơi trường thơng tin bất pl n n va Tiếng Anh ua al cân xứng, Hồ Chí Minh ll fu Althose, L.A (1997) Detecting departures from normality: A Monte Carlo of oi m a new Omnibus test based on moments North Carolina: University of North at nh Carolina at Chapel Hill, Chapel Hill, NC z Anglim, J., Langan-Fox, J., & Mahdavi, N (2005) Modeling the Relationship z ht vb between Strategies, Abilities and Skilled Performance k gm Chapman and Hall jm Cox, D.R and E.J Snell (1989) Anaylysis of Binary Data (Second Edition) om Fouth edition published in Great Britain l.c Criaran Walsh (2006), Key management ratios, Pearson Education Limited, a Lu Dun&Bradstreet (2006), Financial Risk Management, Tata McGraw-Hill n n va Education, India y Cambridge expanded edition, 1992, Johns Hopkins University Press, Baltimore te re Edwards, A.W.F (1972) Likelihood Cambridge University Press, 64 Edward I Altman (2000), Predicting Financial Distress of Companies: Revisiting the Z-Score and Zeta® Models, New York University Hosmer D.W and Lemeshow S (1980) "A Goodness-of-fit test for the t to ng multiple logistic regression model." Communication in statistic , A10: 1043- hi 1068 ep Joel Bessis (2002), Risk Management in Banking, John Wiley & Sons Ltd, w n England lo ad 10 Lo Ka Wan (2005), Statistical modelling in credit rating, PhD Thesis City University of Hong Kong y th ju 11 McFadden, D (1974) Conditional logit analysis of quanlitative choice yi pl behavior Econnometrics Academic Press, 105-142 al n ua 12 Maria Aparecida Gouvêa (2007), Credit Risk Analysis Applying Logistic ll fu Paulo, Brazil n va Regression, Neural Networks and Genetic Algorithms Models, University of São oi m 13 Nagelkerke, N.J.D (1991) A note on a general definition of the coefficient at nh of determination Biometrike , 691-692 z 14 Pregibon, D (1980) Goodness of link tests for generalized linear models z ht vb Applied Statistics 29 , Trang 15-24 jm 15 Pregibon, D (1979) Data analytic methods for generalized linear models k gm University of Toronto om l.c 16 Soper, H.E., Young, A.W., Cave, B.M., Lee, A., Pearson, K (1917) "On the distribution of the correlation coefficient in small samples Appendix II to n a Lu the papers of "Student" and R A Fisher A co-operative study” Industrial Management, ICIM, Bangkok Thailand y Thailand, Proceedings of the International Conference on Computer and te re Regression Model for Business Failures Prediction of Technology Industry in n va 17 Sittichai Puagwatana and Kennedy D Gunawardana (2005), Logistic 65 18 Tugba Keskinkilic and Gunes Sari (2006), Probabilistic Prediction of Bankruptcy with financial Ratios, Master Thesis No 2006:9, School of Businees, Economic and Law Goteborg University, Sweden t to ng hi ep w n lo ad ju y th yi pl 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 66 PHỤ LỤC 1: MỘT SỐ MƠ HÌNH LƯỢNG HĨA RỦI RO TÍN DỤNG TheoTrần Huy Hồng (2011), có số mơ hình lượng hóa rủi ro tín dụng sau:“ t to ng 1.1 Mơ hình xếp hạng Moody’s Standar & Poor’s hi ep “Rủi ro tín dụng cho vay đầu tư thường thể việc xếp hạng trái phiếu khoản cho vay Việc xếp hạng thực w n số dịch vụ xếp hạng tư nhân có Moody’s Standar & Poor’s lo ad dịch vụ tốt y th ju Đối với Moody xếp hạng cao từ Aaa với Standar & Poor yi cao AAA Việc xếp hạng giảm dần từ Aaa (Moody’s) AA (Standard & pl ua al Poor’s) sau thấp dần để phản ánh rủi ro khơng hồn vốn cao Trong n đó, chứng khốn (khoản cho vay) loại đầu xem loại chứng va n khoán (cho vay) mà ngân hàng nên đầu tư, loại chứng khoán (khoản fu ll cho vay) bên xếp hạng thấp ngân hàng khơng đầu tư (khơng m oi cho vay) thực tế phải xem xét mối quan hệ tỷ lệ thuận rủi ro lợi nh at nhuận nên chứng khoán (khoản cho vay) xếp hạng thấp (rủi ro z khơng hồn vốn cao) lại có lợi nhuận cao nên đôi lúc ngân hàng z k jm 2011) ht vb chấp nhận đầu tư vào loại chứng khốn (cho vay này)” (Trần Huy Hồng, om l.c gm n a Lu n va y te re 67 Mơ hình xếp hạng cơng tyMoody’s Standar & Poor’s Nguồn Xếp hạng Tình trạng Standard & Poor’s t to ng hi ep w n lo ad ju y th yi Aaa Chất lượng cao nhất, rủi ro thấp Aa Chất lượng cao A Chất lượng Baa Chất lượng trung bình Ba Chất lượng trung bình, mang yếu tố đầu B Chất lượng trung bình Caa Chất lượng Ca Mang tính đầu cơ, vỡ nợ pl n ua Moody’s Chất lượng nhất, triển vọng xấu al C Chất lượng cao nhất, rủi ro thấp ll Chất lượng oi m A Chất lượng cao fu AA n va AAA Chất lượng trung bình BB Chất lượng trung bình, mang yếu tố đầu B Chất lượng trung bình CCC Chất lượng CC Mang tính đầu cơ, vỡ nợ C Chất lượng nhất, triển vọng xấu at nh BBB z z ht vb k jm om l.c gm 1.2 Mơ hình điểm số Z (Z score – credit scoring model) a Lu “Việc tìm cơng cụ để phát dấu hiệu báo trước phá sản n khách hàng vay mối quan tâm hàng đầu nhà Chỉ số phát minh Giáo sư Edward I Altman, trường kinh doanh Leonard N Stern, thuộc trường Đại học New York, dựa vào việc nghiên cứu công phu số lượng nhiều công ty khác Mỹ y sử dụng rộng rãi giới te re có số Z công cụ hai giới học thuật thực hành, công nhận n va nghiên cứu rủi ro Có nhiều cơng cụ phát triển để làm việc này, 68 Chỉ số Z bao gồm số X1, X2, X3, X4, X5: X1 = Vốn lưu động / Tổng tài sản t to X2 = Lợi nhuận giữ lại / Tổng tài sản ng X3 = Lợi nhuận trước lãi vay thuế hi ep X4 = Giá trị thị trường vốn chủ sở hữu / Giá trị sổ sách tổng nợ w X5 = Doanh số / Tổng tài sản n lo ad Đại lượng Z dùng làm thước đo tổng hợp để phân loại rủi ro tín dụng ju y th người vay phụ thuộc vào: yi - Trị số số tài người vay pl người vay khứ n ua al - Tầm quan trọng số việc xác định xác suất vỡ nợ va n Trị số Z cao xác suất vỡ nợ người vay thấp Ngược lại, fu ll trị số Z thấp số âm xếp khách hàng vào nhóm có oi m nguy vỡ nợ cao nh at Edward I Altman xây dựng mơ hình điểm trường hợp cụ thể sau: z z Đối với doanh nghiệp cổ phần hóa, ngành sản suất: vb ht Z= 1,2X1+1,4X2+3,3X3+0,6X4+0,999X5 jm k Nếu Z>2,99 : Doanh nghiệp nằm vùng an tồn, chưa có nguy phá sản gm Nếu 1,81