Các phương pháp xếp hạng tín dụng các doanh nghiệp việt nam

TỔNG QUAN VỀ XHTD VÀ CÁC PHƯƠNG PHÁP

Ý nghĩa của việc Xếp hạng tín dụng doanh nghiệp

1.1.1 Khái niệm xếp hạng tín dụng

Thuật ngữ Xếp hạng tín dụng (Credit ratings) được đưa vào sử dụng lần đầu tiên bởi John Moody năm 1909 trong cuốn “Cẩm nang chứng khoán đường sắt” khi John Moody tiến hành phân tích và công bố bảng XHTD cho hơn 1000 trái phiếu của 250 công ty theo một hệ thống ký hiệu gồm các chữ cái A, B, C, D được xếp lần lượt từ (AAA) đến (D) Hiện nay, có rất nhiều tổ chức xếp hạng đưa ra định nghĩa riêng của mình về xếp hạng tín dụng nhưng nhìn chung lại chúng đều bao hàm các nội dung như sau: “ Xếp hạng tín dụng là quá trình thu thập, tổng hợp, phân tích thông tin về đối tượng trong quá trình hoạt động tài chính, từ đó có thể phân loại các đối tượng theo từng nhóm căn cứ vào các tiêu chuẩn nhất định phản ánh mức độ an toàn, lành mạnh trong hoạt động tài chính”. Đối tượng được xếp hạng tín dụng thường là cá nhân, tổ chức kinh tế (doanh nghiệp) đi vay trong hoạt động tín dụng Sau này, ngưởi ta mở rộng đối tượng xếp hạng tín dụng có thể là ủy ban nhân dân, Chính phủ hay các công cụ nợ của tổ chức (thương phiếu /kỳ phiếu /trái phiếu /giấy nhận nợ của doanh nghiệp, tín phiếu /trái phiếu của chính phủ /chính quyền địa phương) và cả xếp hạng tín dụng một quốc gia Tuy nhiên trong khuôn khổ của luận văn, tác giả xin đề cập tới đối tượng được xếp hạng tín dụng ở đây là các doanh nghiệp vừa và nhỏ (DNVVN).

1.1.2 Ý nghĩa của việc XHTD các doanh nghiệp

Viêc xếp hạng tín dụng doanh nghiệp sẽ cung cấp thông tin về tình trạng tài chính của doanh nghiệp cho các đơn vị sử dụng thông tin, cụ thể:

1.1.2.1 Với đơn vị quản lý nhà nước

Các đơn vị quản lý nhà nước căn cứ vào thông tin XHTD các doanh nghiệp để nắm được phần nào về tình trạng hoạt động của doanh nghiệp, từ đó đánh giá được tình hình tài chính và sử dụng vốn của doanh nghiệp như thế nào Dựa vào đó, đơn vị quản lý nhà nước có những biện pháp, chính sách về kinh tế phù hợp để thúc đẩy sự phát triển và hoạt động của doanh nghiệp trong ngành kinh tế nói riêng và toàn bộ nền kinh tế nói chung, hoàn thiện môi trường pháp lý, để doanh nghiệp hoạt động lành mạnh Mặt khác, việc XHTD các doanh nghiệp cũng giúp các cơ quan quản lý nhà nước có lộ trình cụ thể trong việc tiến hành đẩy nhanh cổ phần hóa doanh nghiệp, sáp nhập hay giải thể những doanh nghiệp trong tình trạng yếu kém. Đối với Ngân hàng nhà nước, qua thông tin XHTD doanh nghiệp, NHNN có thể biết được mức độ rủi ro của doanh nghiệp theo ngành kinh tế, và có chính sách tiền tệ, chính sách tín dụng thích hợp, hỗ trợ trong vấn đề giám sát các tổ chức tín dụng.

1.1.2.2 Với các tổ chức tài chính

Việc lựa chọn khách hàng cho vay vốn luôn là quyết định quan trọng trong cấp tín dụng của các tổ chức tài chính Thông tin xã hội tín dụng (XHTD) của doanh nghiệp đóng vai trò quan trọng giúp các tổ chức tài chính quyết định có cấp tín dụng hay không Đối với những khách hàng được cấp tín dụng, việc xác định hạn mức tín dụng (HMTD), thời hạn vay và mức lãi suất sẽ góp phần tối ưu hóa khoản vay, giảm thiểu rủi ro Thực hiện giám sát chặt chẽ, đánh giá khách hàng thường xuyên khi khoản tín dụng còn dư nợ giúp phát hiện sớm những dấu hiệu xấu, từ đó đưa ra lộ trình thu hồi nợ hợp lý và hạn chế cấp tín dụng cho những đối tượng có rủi ro cao Ngoài ra, thông tin XHTD của doanh nghiệp còn hỗ trợ các tổ chức tín dụng chủ động ứng phó với rủi ro, đảm bảo hoạt động cấp tín dụng an toàn và hiệu quả.

1.1.2.3 Với các nhà đầu tư

Với thông tin XHTD được các tổ chức xếp hạng chuyên nghiệp có uy tín thực hiện, nhà đầu tư có thể tham khảo thông tin đó để quyết định lựa chọn danh mục đầu tư hợp lý, tùy theo mức độ mạo hiểm của họ.

1.1.2.4 Với các doanh nghiệp được xếp hạng

Bản thân mỗi Doanh nghiệp hoạt động đều có thể tự nắm rõ được tình hình tài chính của mình Tuy nhiên, việc XHTD sẽ giúp doanh nghiệp biết mình đang ở trạng thái nào của thị trường vốn Khi nắm rõ được điểm mạnh điểm yếu của bản thân doanh nghiệp, doanh nghiệp đề ra các kế hoạch điều chỉnh chiến lược trong hoạt động kinh doanh nhằm nâng cao hiệu quả hay khả năng cạnh tranh Đối với các doanh nghiệp phát hành cổ phiếu ra công chúng lần đầu hoặc các doanh nghiệp tiến hành cổ phần hóa thì kết quả của XHTD là cơ sở để các doanh nghiệp tự “xây dựng giá trị của doanh nghiệp và giá trị của mỗi cổ phần phát hành”.Đồng thời, XHTD còn được làm căn cứ cho phép các doanh nghiệp so sánh vị thế cạnh tranh của mình với các doanh nghiệp khác.

Các phương pháp xếp hạng tín dụng

Phương pháp chuyên gia là phương pháp thu thập và xử lý những đánh giá dự báo bằng các tập hợp và tham khảo ý kiến nhận xét các chuyên gia giỏi trong một ngành, lĩnh vực hẹp của khoa học Phương pháp chuyên gia sử dụng cả phân tích định tính và phân tích định lượng Các nhà phân tích sẽ thu thập thông tin có trong các báo cáo của doanh nghiệp nghiên cứu, thông tin từ thị trường, thông tin từ phỏng vấn và thảo luận với ban quản trị doanh nghiệp Sau khi có thông tin, nhà phân tích sẽ sử dụng thông tin này để đánh giá doanh nghiệp về các vấn đề: tài chính, hoạt động kinh doanh, chính sách và chiến lược quản trị rủi ro của doanh nghiệp, trên cơ sở phân tích đó, họ đưa ra mức phân loại tín dụng cuối cùng Ưu điểm của phương pháp chuyên gia:

- Không yêu cầu hệ thống dữ liệu lớn

- Bộ chỉ tiêu đưa ra gọn nhẹ, dễ dàng

- Tiết kiệm thời gian và chi phí trong quá trình nghiên cứu

Nhược điểm của phương pháp chuyên gia:

- Khả năng dự báo thấp

- Bộ câu hỏi thường lớn gây khó khăn và tốn nhiều thời gian trong quá trình khách hàng cung cấp thông tin.

- Mang tính chủ quan của chuyên gia

Phương pháp thống kê là một trong những phương pháp nghiên cứu chính xác dựa trên việc sử dụng các mô hình toán học trong phân tích, đo lường và quản trị rủi ro Mô hình toán học đang tỏ rõ ưu điểm không chỉ trong việc định lượng rủi ro mà còn giúp phân tích rủi ro sâu hơn, rõ ràng hơn Ưu điểm của phương pháp thống kê là dễ áp dụng, đơn giản và việc đánh giá xếp hạng hoàn toàn dựa trên cơ sở định lượng,qua đó loại bỏ được yếu tố chủ quan trong kết quả đánh giá Phương pháp này có chi phí thấp, tiến hành nhanh chóng Tuy nhiên vì là phân tích định lượng, nên số liệu là tất cả những gì quan trọng với phương pháp thống kê Vì vậy, trong trường hợp thu thập số liệu khó khăn hoặc số liệu có độ chính xác thấp, kém tin cậy thì việc triển khai phương pháp thống kê khó có thể thực hiện được

Phương pháp thống kê kinh điển trên thế giới để xếp hạng tín dụng doanh nghiệp là chỉ số Zscore của giáo sư Edward I.Altman, trường kinh doanh Leonard N.Stern, thuộc trường Đại Học New York Mô hình Z-Score được đưa ra lần đầu vào năm 1968, Edward L.Altman đã xây dựng thành công chỉ số Z dựa vào việc nghiên cứu số lượng lớn các công ty khác nhau và hoạt động trong các lĩnh vực khác nhau tại Mỹ Sau đó mô hình Z-Score cũng được nghiên cứu và xây dựng cho các doanh nghiệp ở Trung Quốc, Nhật Bản.v.v

Trong đó: Z: điểm phân biệt

T1, T2, T3, T4, T5 là biến phân biệt và được xác định như bảng dưới đây:

Bảng 1-1: Các Biến số của mô hình chỉ số Z

Chỉ số Công thức tính

T1 “Vốn luân chuyển / Tổng tài sản”

T2 “Lợi nhuận giữ lại / Tổng tài sản”

T4 “Giá thị trường của vốn cổ phần / Giá sổ sách của nợ”

T5 “Doanh thu / Tổng tài sản”

Nếu Z score > 2.99:“DN nằm trong vùng an toàn, chưa có nguy cơ phá sản.” Nếu 1.8 < Z score < 2.99: DN nằm trong vùng cảnh báo, có thể có nguy cơ phá sản.

Nếu Z score < 1.8: DN này nằm trong vùng nguy hiểm, nguy cơ phá sản cao

Altman đã phát triển thêm Z’ và Z” từ một chỉ số Z ban đầu như trên, để áp dụng cho các doanh nghiệp hoạt động theo từng loại hình doanh nghiệp khác nhau:

Chỉ số Z’ cho các doanh nghiệp chưa cổ phần hóa, ngành sản xuất:

Nếu Z’score > 2.9: DN nằm trong vùng an toàn, chưa có nguy cơ phá sản. Nếu 1.23 < Z’ score < 2.9: DN nằm trong vùng cảnh báo, có thể có nguy cơ phá sản.

Nếu Z’ score < 1.23: DN nằm trong vùng nguy hiểm nguy cơ phá sản cao.

Chỉ số Z‘‘ áp dụng đối với các doanh nghiệp khác:

Chỉ số Z” hữu dụng cho nhiều ngành nghề và loại hình doanh nghiệp Tuy nhiên, do chênh lệch lớn về T5 giữa các ngành, nên T5 đã được loại bỏ khỏi mô hình.

Nếu Z” > 2.6: DN nằm trong vùng an toàn, chưa có nguy cơ phá sản.

Nếu 1.2 < Z” < 2.6: DN nằm trong vùng cảnh báo, có thể có nguy cơ phá sản.

Nếu Z < 1.2: DN nằm trong vùng nguy hiểm, nguy cơ phá sản cao.

Ngoài tác dụng cảnh báo dấu hiệu phá sản của doanh nghiệp, Altman đã mở rộng nghiên cứu trên 700 doanh nghiệp để cho ra chỉ số Z” điều chỉnh.

Điểm tín dụng trái phiếu điều chỉnh (Z” điều chỉnh) được tính theo công thức: Z” điều chỉnh = 3,25 + Z” – 3,25 + 6,56*T1 + 3,26*T2 + 6,72*T3 + 1,05*T4 Công thức này cho thấy Z” điều chỉnh có tương quan cao với các hạng mức tín dụng trái phiếu của S&P, chứng tỏ các mô hình toán học có thể cạnh tranh với các phương pháp đánh giá của chuyên gia.

Bảng 1-2: So sánh Z’’ và phân loại của Stand&Poor

Nhóm 1: DN nằm trong vùng an toàn, chưa có nguy cơ phá sản

“Trái phiếu có thể đầu tư”

Nhóm 2: DN nằm trong vùng “cảnh báo, có thể có nguy cơ phá sản”

“Trái phiếu có độ rủi ro cao”

4.15 – 4.50 B Nhóm 3: Doanh nghiệp nằm trong vùng “nguy hiểm, nguy cơ phá sản cao”

3.75 – 4.15 B- “Trái phiếu không nên đầu tư”

Phương pháp hồi quy Logistic: được sử dụng để dự báo kết quả của một biến phụ thuộc nhị phân dựa trên một hoặc nhiều biến độc lập Mô hình Logistic hiện nay đã có thể chạy được cho số liệu thời gian, số liệu mảng Số liệu mảng là tập hợp số liệu thu thập được trên cùng một tập hợp các cá thể theo thời gian tại các mốc thời điểm cách đều nhau

Giả sử Y là biến phụ thuộc ( biến định tính – quanlitative variable)

X1, X2 ,Xn là các biến độc lâọ được lựa chọn vào mô hình

Khi đó có thể lượng hóa biến định tính như sau: Y=0 (tình trạng doanh nghiệp tốt) ; Y=1 ( tình trạng doanh nghiệp xấu)

Chúng ta quan tâm tới xác suất p = P(Y=1/X1,X2 ,Xn) và tác động của các biến độc lập X1, X2 ,Xn đến xác suất này thông qua các tham số thu được từ mô hình.

Khi đó hàm hồi quy Logitstic được thể hiện như sau:

Ta quan tâm tới Pi là xác suất doanh nghiệp thứ i không có nợ xấu ( Good) với n biến độc lập X1, X2, …, Xn là các biến độc lập được tính toán từ báo cáo tài chính của Doanh nghiệp i ; β1, β2…βn là hệ số hồi quy của hàm Logistic Mô hình Logistic cho chúng ta biết ảnh hưởng của biến độc lập Xj đến xác suất để Y nhận giá trị bằng 1 hay kỳ vọng của Y.

Hiện nay mô hình Logistic được sử dụng phổ biến vì các lý do: thứ nhất, mô hình không có bất kỳ giả thiết nào về phân phối của các biến độc lập (Xj), thứ hai: kiểm định thống kê không quá phức tạp, có thể điều chỉnh hàm phi tuyến dễ dàng, và các biến độc lập định tính thông qua việc thiết lập biến giả có thể chuyển thành định lượng.

Mô hình mạng Nơ ron là mô hình tính toán được hiểu đơn giản như việc mô tả các chức năng sinh học thần kinh trong não bộ của con người Mạng nơ ron có thể bắt chước, nhận thức và mô phỏng được các trạng thái thực đối với dữ liệu đầu vào không đầy đủ hoặc dữ liệu với một số lượng biến rất lớn Các thành phần cơ bản cấu thành nên mạng nơ ron nhân tạo:

 Tập hợp các biến đầu vào: là véc tơ N chiều chứa thông tin tín hiệu

 Tập các liên kết : mỗi liên kết được thể hiện bởi một trọng số.

 Bộ tổng: thường dùng để tính tổng của tích các đầu vào với trọng số liên kết của nó.

 Ngưỡng: thường được đưa vào như một thành phần của hàm truyền

 Hàm truyền: giới hạn phạm vi đầu ra của mỗi nơron

 Đầu ra: là tín hiệu kết quả của nơ ron Ví dụ trong nghiên cứu này thì đầu ra được hiểu là kết quả phân lớp Doanh nghiệp vỡ nợ (Y=1) hay không vỡ nợ (Y=0)

Mô hình mạng Nơ ron nhân tạo này đặc biệt phù hợp với mô hình dự báo mà không có các biến đầu vào và đầu ra Ngoài ra, nó hữu dụng khi mục tiêu dự báo là quan trọng hơn giải thích Một trong những thuận lợi của mô hình mạng Nơ ron là có thể giải quyết mối quan hệ phi tuyến Do mô hình mạng Nơ ron đòi hỏi số liệu đầu vào lớn, các phương pháp này cũng phức tạp và chưa phổ biến trong lĩnh vực kinh tế ở nước ta.

Mô hình phân tích phân biệt đa nhân tố ( phân tích khác biệt)-MDA là một kỹ thuật thống kê được sử dụng để phân loại một quan sát vào một trong các nhóm ưu tiên phụ thuộc vào những đặc điểm của quan sát đó Phương pháp phân tích khác biệt nhằm xây dựng một hàm phân biệt có khả năng phân biệt tối đa một tiêu thức định tính nhất định Hàm phân biệt được tổng hợp từ các biến giải thích được cho là có khả năng ảnh hưởng lên tiêu thức định tính bằng phép chiếu trong không gian tuyến tính, các biến được lựa chọn lần lượt là những biến phân biệt được tiêu thức định tính cao nhất Mục đích của MDA là tìm kiếm một hàm tuyến tính của các biến độc lập mà có thể tối đa hóa khác biệt giữa các nhóm quan sát trong khi tối thiểu hóa khác biệt của các quan sát trong mỗi nhóm Một cách thông thường người ta có hai cách tiếp cận chủ yếu đối với bài toán phân tích khác biệt, đó là: Tiếp cận hình học và tiếp cận xác suất

Phương pháp hình học sử dụng các phép đo khác nhau để phân tách và sắp xếp dữ liệu thành các nhóm tương ứng Trong phân tích khác biệt, phương pháp này tìm kiếm các biến then chốt (trục) và cách kết hợp chúng để tạo ra các đám mây phân lớp Sau khi phân lớp, phép chiếu hình ảnh của tâm các đám mây lên các trục sẽ cho kết quả khác biệt, đảm bảo tính quán tính tối đa.

Giả sử có một tập hợp n các doanh nghiệp và được phân loại thành 2 nhóm: Nhóm 1 – Có nguy cơ phá sản

Nhóm 2 – Không có nguy cơ phá sản

Với mỗi cá thể trong n doanh nghiệp, ta đều có m thông tin thể hiện đặc điểm của doanh nghiệp, kí hiệu X1 ,X2 ,X3 , …Xm

Kết luận

Mỗi phương pháp XHTD lại có những ưu nhược điểm riêng, tùy thuộc vào dữ liệu đầu vào mà người sử dụng lựa chọn phương pháp XHTD phù hợp để có kết quả hợp lý nhất.

THỰC TRẠNG HOẠT ĐỘNG VÀ XHTD ĐỐI VỚI CÁC

Tình hình phát triển của các DN ở Việt Nam

2.1.1 Tình hình phát triển DNVVN ở Việt Nam

Nền kinh tế Việt Nam giai đoạn 2011 – 2015 đã dần hồi phục sau cuộc khủng hoảng kinh tế toàn cầu năm 2008 Đây cũng là điều kiện thuận lợi cho các Doanh nghiệp nước ta ổn định và phát triển trở lại DNVVN chiếm tỷ trọng 95% tổng số doanh nghiệp của nền kinh tế Trong vài năm trở lại đây, theo số liệu của Cục phát triển doanh nghiệp thuộc Bộ kế hoạch đầu tư thì số doanh nghiệp mới thành lập tăng nhanh từ 2012 đến nay Tuy nhiên, bên cạnh việc có nhiều doanh nghiệp mới thành lập thì số lượng doanh nghiệp hoạt động khó khăn, lay lắt đẫn đến giải thể ngừng hoạt động cũng tăng cao Cụ thể ta có thể thấy như sau:

DN giải thể, ngừng hoạt động

Hình 2-3: Số doanh nghiệp mới thành lập và DN giải thể, ngừng hoạt động

Năm 2015 số doanh nghiệp mới thành lập tăng gấp 1,26 lần năm 2014, số doanh nghiệp giải thể cũng tăng 1.09 lần so với năm trước Việc có quá nhiều doanh nghiệp mới thành lập và nhiều doanh nghiệp giải thể không phải là tín hiệu mừng cho nền kinh tế

Cuối 2015, Việt Nam có khoảng 600000 doanh nghiệp hoạt động trong đó hơn 540000 DNVVN Chính vì DNVVN chiếm tỷ trọng lớn trong tổng số doanh nghiệp nên chúng ta không thể không kể đến vai trò quan trọng của nó Hàng năm, các DNVVN đóng góp 50% vào tổng giá trị sản phẩm trong nước (GDP) và tạo công ăn việc làm cho 62% lao động Tỷ trọng xuất khẩu của các DNVVN chiếm 25% tổng kim ngạch xuất khẩu của nước ta, và đóng góp 30% tổng thu của ngân sách nhà nước Chính nhờ các DNVVN mà tỷ lệ thất nghiệp trong nước được giảm đi đáng kể, có việc làm nên đời sống của người lao động ổn định, tệ nạn xã hội giảm xuống, điều đó góp phần làm ổn định tình hình an ninh, trật tự của xã hội Tuy nhiên, dù áp đảo về số lượng, song thực chất nhiều DNVVN hiện nay đang hoạt động khá lay lắt, các doanh nghiệp gặp khó khăn về vấn đề tài chính, phải tạm dừng hoạt động, dẫn tới số DN phá sản cũng gia tăng theo thời gian Cụ thể tình hình phá sản của các DN trong hai thời kỳ 10 tháng năm 2015 và 10 tháng năm

2016 được thống kê theo bảng 2.1 như sau:

Bảng 2-3: Số DN giải thể theo quy mô vốn

TT Qui mô đăng ký vốn 10 tháng năm 2015 10 tháng năm 2016

Để thúc đẩy sự phát triển bền vững của các doanh nghiệp vừa và nhỏ tại Việt Nam, sự hỗ trợ của các cơ quan quản lý và môi trường kinh tế xã hội là vô cùng quan trọng Các chính sách hỗ trợ tài chính, tiếp cận thị trường, cải thiện năng lực cạnh tranh và tạo điều kiện thuận lợi cho hoạt động kinh doanh là những biện pháp cần thiết để đảm bảo sự ổn định và phát triển lâu dài của doanh nghiệp trong bối cảnh nền kinh tế đang phát triển của Việt Nam.

2.1.2 Cơ hội và thách thức của doanh nghiệp vừa và nhỏ

2.1.2.1 Cơ hội của Doanh nghiệp vừa và nhỏ

2.1.2.1.1 Các chính sách trợ giúp DNVVV của Chính phủ Chính phủ Việt Nam đặc biệt quan tâm đến môi trường cạnh tranh công bằng, bình đẳng, lành mạnh cho các DNVVN Thông qua việc hoàn thiện khung pháp lý và các chính sách hỗ trợ cho hoạt động phát triển DNNVV Hệ thống thể chế được đưa ra nhằm mục đích hỗ trợ Doanh nghiệp nhỏ và vừa (DNNVV).“Nghị định số 56/2009/NĐ-CP ngày 30 tháng 6 năm 2009 của Chính phủ về trợ giúp phát triển doanh nghiệp nhỏ và vừa đã nêu rõ những vấn đề nổi trội mà chính phủ cần tập trung để hỗ trợ DNVVN Cũng từ đó là sự ra đời của nhiều tổ chức để hỗ trợ hoanh nghiệp: Hội đồng khuyến khích phát triển DNVVN được thành lập vào năm 2010 với vai trò cố vấn cho Thủ tướng trong công tác hỗ trợ phát triển DNNVV

Hình 2-4: Mô hình hỗ trợ DNVVN của Chính phủ

Cụ thể, Chính phủ đã có những hỗ trợ các DNVVN trong các lĩnh vực sau:

 Thứ nhất là việc cải cách hành chính trong một số lĩnh vực ví dụ như lĩnh vực thuế quan: Chính phủ đã chỉ đạo các Bộ, ban ngành sửa đổi, bổ sung luật

Thuế, thủ tục hành chính Nói đến thuế, thì thuế thu nhập doanh nghiệp và thuế thu nhập cá nhân là hai vấn đề nổi bật được các DNVVN quan tâm nhất Chính phủ đã cái cách luật thuế trong đó thuế TNDN trước đây là 25% thì bây giờ giảm xuống còn 22%, với những DN có doanh thu không quá 20 tỷ đồng 1 năm thì mức thuế suất là 20% và còn giảm tiếp theo lộ trình Động thái này làm cho các DNVVN có thêm nhiều động lực để phát triển kinh doanh hơn Đối với các DN, nhắc đến thuế là các doanh nghiệp rất sợ thủ tục hành chính vì quá nhiêu khê, mất thời gian thì hiện nay thủ tục hành chính đã được rút gọn rất nhiều Điển hình là việc rút ngắn thời gian hoàn thuế giá trị gia tăng đối với trường hợp hoàn thuế trước, kiểm tra sau (thời gian được rút ngắn từ 15 ngày xuống còn 06 ngày) Kê khai thuế qua mạng cũng làm cho các DNVVN tiết kiệm được thời gian, công sức Như vậy có thể nói là Chính phủ ta đang tạo điều kiện hết sức thuận lợi hỗ trợ các DNVVN để ổn định và phát triển

 Thứ hai, Chính phủ còn hỗ trợ DNVVN tiếp cận nguồn vốn của cácTCTD: Đối với các doanh nghiệp vừa và nhỏ thì vốn rất quan trọng trong quá trình sản xuất kinh doanh Chính phủ chỉ đạo các TCTD thông qua Ngân hàng nhà nước,ban hành các văn bản yêu cầu Ngân hàng thương mại hỗ trợ cho vay đối với các doanh nghiệp hoạt động trong lĩnh vực được ưu tiên, hay doanh nghiệp thuộc ngành công nghiệp hỗ trợ Trong báo cáo thường niên 2015 của Vietin Bank, dư nợ tín dụng của ngân hàng tăng trưởng mạnh mẽ, đặc biệt là các lĩnh vực sản xuất kinh doanh được chính phủ ưu tiên khuyến khích như nông, lâm nghiệp, xuất khẩu,doanh nghiệp vừa và nhỏ Các ngành như công nghiệp hỗ trợ, công nghệ cao, dự án trọng điểm của nhà nước được cho vay với lãi suất thấp, tích cực cho vay với các ngành công nghiệp mũi nhọn như điện, đầu khí, than, khoáng sản , thép CácNHTM khác cũng linh hoạt chủ động hỗ trợ doanh nghiệp sản xuất kinh doanh đang gặp khó khăn nhưng có phương án kinh doanh khả thi để giải quyết (ví dụ như gia hạn lại thời gian trả nợ, cơ cấu lại các khoản vay phù hợp với chu kỳ sản xuất kinh doanh và khả năng trả nợ của khách hàng; tạo điều kiện thuận lợi cho các DN có triển vọng phát triển, có sản phẩm đáp ứng yêu cầu của thị trường nhưng đang gặp khó khăn về tài chính); kết quả của các chính sách hỗ trợ tín dụng doanh nghiệp là nhiều doanh nghiệp đã có thể tiếp cận vốn để mở rộng sản xuất, đầu tư vào công nghệ Ngoài ra, Chính phủ còn có những chương trình hợp tác với các tổ chức quốc tế để có thể huy động từ các tổ chức đó nguồn vốn cho vay với lãi suất thấp, với nguồn vốn tài trợ vậy sẽ giảm chi phí vay vốn cho DN Dưới sự chỉ đạo của Chính phủ và NHNN, các ngân hàng thương mại cũng đồng loạt tung ra sản phẩm dành riêng cho phân khúc khách hàng DNVVN với nhiều ưu đãi về lãi suất, điều kiện vay vốn Ví dụ như ngân hàng Sacombank triển khai sản phẩm cho vay sản xuất kinh doanh trả góp đối với khối DNVVN, Ngân hàng Á châu có chương trình tín dụng ưu đãi, bao gồm “Đồng hành cùng doanh nghiệp vừa và nhỏ ” và “Hỗ trợ vốn đầu tư kinh doanh khách hàng doanh nghiệp” dành cho DNVVN trên toàn quốc, tổng vốn của chương trình lên đến 10 nghìn tỷ đồng Các DNVVN có thể được giảm 30% lãi suất so với lãi suất trên thị trường, và khách hàng được vay trong thời gian trên 1 năm nhưng lãi suất cố định trong 12 tháng Đối với các doanh nghiệp sản xuất, thì điều này sẽ làm doanh nghiệp yên tâm hoạt định kế hoạch kinh doanh mà không lo về sự biến động lãi suất

 Nâng cao năng lực công nghệ: Các DNVVN Việt Nam đa số là đều có trình độ kỹ thuật thấp, công nghệ lạc hậu so với các doanh nghiệp nước ngoài Điều này làm cho năng suất của DN trong nước giảm, giá thành hàng hóa trong nước lại cao hơn Chính phủ tổ chức các chương trình về đổi mới, nâng cao năng lực công nghệ, với mục đích chính là rút ngắn khoảng cách về công nghệ cho nền kinh tếViệt Nam Các tổ chức tư vấn nước ngoài đã làm việc với các DN Việt Nam để chuyển giao công nghệ Đối với các DNVVN thì việc đầu tư phát triển theo chiều sâu là hướng đi đúng đắn trong thời kỳ khủng hoảng Theo đề án của Chính phủ thì các vấn đề công nghệ, Chính phủ giao cho Bộ Khoa học và công nghệ tổ chức xét chọn và tìm các DN trong ngành, thẩm định lựa chọn đơn vị sản xuất, kinh doanh hiệu quả, sử dụng nguồn nhân lực chất lượng và có ứng dụng đổi mới công nghệ ứng dụng chuyển giao công nghệ của DN để tiếp tục bồi dưỡng xu hướng công nghệ trong nước và trên thế giới; Các cuộc thi sáng tạo đã tác động tích cực và nâng cao nhận thức về cải tiến công nghệ, sở hữu trí tuệ của các doanh nghiệp.”

Việt Nam là thành viên của WTO, mở ra cơ hội cho doanh nghiệp giới thiệu sản phẩm toàn cầu Chính phủ triển khai các chương trình xúc tiến thương mại, hỗ trợ xuất khẩu các mặt hàng chủ lực như dệt may, thủy sản và nông sản, đưa chúng đến thị trường quốc tế.

Chính phủ thúc đẩy thương mại, tạo điều kiện cho doanh nghiệp nâng cao vị thế, hình ảnh tại khu vực Đông Nam Á, mở rộng thị trường xuất khẩu sang Lào, Campuchia, Myanmar Nhờ đó, hàng hóa Việt Nam có cơ hội tiếp cận nhiều nước hơn, dẫn đến tăng trưởng kim ngạch xuất khẩu Theo thống kê, năm 2015, kim ngạch xuất khẩu đạt 162,11 tỷ USD, tăng 7,9% so với năm trước.

2014 Các mặt hàng chủ yếu được xuất khẩu là linh kiện điện tử, dệt may, giầy dép, gạo, thủy sản, gỗ và sản phẩm gỗ Bên cạnh đó, Chính phủ cũng ủng hộ các doanh nghiệp trong nước bằng việc phát động chương trình “Người Việt Nam tiêu dùng hàng Việt Nam” Doanh nghiệp được tiếp cận thị trường nông thôn, vùng sâu, vùng xa thông qua các chương trình đưa hàng hóa về khu vực đó Doanh nghiệp cũng lấy đây là động lực để cải tiến mẫu mã, hoàn thiện sản phẩm với giá hợp lý hơn ”

 Trợ giúp“phát triển nguồn nhân lực cho DNNVV: Chính phủ quan tâm tới vấn đề đào tạo nguồn nhân lực chất lượng cao cho đất nước nói chung và cho các doanh nghiệp nói riêng thông qua những cải cách giáo dục trong các bậc đại học, cao học Các trường đại học được đào tạo chuyên sâu hơn, đáp ứng được nhu cầu của doanh nghiệp Chính phủ còn có các chương trình đào tạo riêng cho cấp quản lý ”

 Hỗ trợ pháp lý cho DN: Các doanh nghiệp Việt Nam hoạt động nhưng trong vấn đề nắm các thông tin pháp luật liên quan tới doanh nghiệp, ngành và luật hỗ trợ doanh nghiệp còn rất yếu kém Nhiều doanh nghiệp khi gặp vấn đề tranh chấp, khiếu nại với các doanh nghiệp mới bắt đầu tìm hiểu về quyền và nghĩa vụ của mình Chính vì vậy nhiều doanh nghiệp chịu thiệt mặc dù có thể trong thực tế doanh nghiệp đó làm đúng Chính phủ đã quy định về vấn đề tư vấn pháp luật cho các doanh nghiệp qua nghị định số 77/2008/NĐ – CP để hạn chế rủi ro trong kinh doanh cho doanh nghiệp và cũng hỗ trợ tăng cường năng lực cạnh tranh cho các doanh nghiệp.”

Môi trường kinh tế khủng hoảng lại trở thành cơ hội cho DNVVN Với khả năng bám sát thị trường, DNVVN dễ dàng điều chỉnh hướng kinh doanh hơn các doanh nghiệp lớn vốn đối mặt với sự cồng kềnh DNVVN có quy mô vốn thấp nên có thể nhanh chóng chuyển đổi lĩnh vực kinh doanh hay sản xuất mặt hàng khác trong khi doanh nghiệp lớn sẽ đi xuống theo nền kinh tế Trong vấn đề giá cả, DNVVN linh hoạt điều chỉnh theo phân khúc khách hàng, ngược lại doanh nghiệp lớn phải đối mặt với kế hoạch cắt giảm chi phí để giảm giá thành Vấn đề nhân sự của DNVVN cũng ổn định hơn và dễ dàng tăng giảm lao động hơn doanh nghiệp lớn.

2.1.2.1.3 Tiếp cận vốn vay của các tổ chức tín dụng

Chỉ tiêu phản ánh tình hình tài chính của doanh nghiệp vừa và nhỏ

Đa phần các DNVVN ở Việt Nam chưa chú trọng đến việc minh bạch trong công bố báo cáo tài chính, vấn đề kiểm toán báo cáo tài chính chỉ nhằm mục đích đối phó khi doanh nghiệp cần vay vốn từ ngân hàng, hoặc làm hồ sơ đánh giá năng lực doanh nghiệp Trong bộ số liệu gồm 5227 doanh nghiệp tác giả có từ CIC, 74% báo cáo tài chính của doanh nghiệp không được kiểm toán, 25% báo cáo tài chính đã được kiểm toán Tuy nhiên việc kiểm toán ở Việt Nam chỉ mang tính chất đối phó của các Doanh nghiệp.

Bảng 2-6: Tình trạng thông tin báo cáo tài chính

STT Tình trạng báo cáo tài chính Số quan sát

Như vậy, độ tin cậy của báo cáo tài chính sẽ bị giảm đi Dựa trên các BCTC, nhà phân tích kinh tế có thể đánh giá được doanh nghiệp đó thông qua việc tính toán các nhóm chỉ số khác nhau, qua đó xác định được tình trạng tài chính của doanh nghiệp cũng như điểm mạnh, điểm yếu của doanh nghiệp nghiên cứu Có rất nhiều chỉ tiêu đánh giá tình hình tài chính của một doanh nghiệp và trong bài nghiên cứu này, tác giả chia các chỉ tiêu tài chính phản ánh tình trạng của doanh nghiệp thành 06 các nhóm chỉ tiêu cơ bản sau:

Nhóm Chỉ tiêu về thanh khoản giúp ta thấy được sự nhanh nhạy trong việc chuyển đổi các loại tài sản khác sang tiền của Doanh nghiệp Chúng ta thường sử dụng thước đo thanh khoản trong các quyết định ngắn hạn, có thể thấy được doanh nghiệp đó có khả năng thanh toán được các khoản nợ ngắn hạn nếu có tình huống xấu xảy ra không

“Hệ số thanh toán tức thời: = tiền và các khoản tương đương tiền/ Nợ ngắn hạn Khả năng thanh toán tức thời cho biết khả năng hoàn thành các nghĩa vụ hiện tại, sử dụng các tài sản ngắn hạn có tính thanh khoản cao của doanh nghiệp Hệ số này cho biết một doanh nghiệp có khả năng trả được các khoản nợ của mình nhanh đến đâu vì tiền và các khoản tương đương tiền bản thân đã mang tính thanh khoản cao nhất”

“Hệ số thanh toán hiện hành: được đo bằng tài sản ngắn hạn/ Nợ ngắn hạn.

Hệ số thanh toán hiện hành phản ánh khả năng thanh toán các khoản nợ ngắn hạn của doanh nghiệp thông qua việc sử dụng tài sản ngắn hạn như tiền mặt, hàng tồn kho và các khoản phải thu Hệ số cao chỉ ra khả năng trả nợ tốt, trong khi hệ số dưới 1 là dấu hiệu cảnh báo về khả năng khó khăn về tài chính Tuy nhiên, hệ số quá cao lại phản ánh việc sử dụng tài sản kém hiệu quả.

“Khả năng thanh toán nhanh: được tính bằng (tài sản ngắn hạn – hàng tồn kho)/ Nợ ngắn hạn Tỷ số này cho chúng ta biết được liệu doanh nghiệp có đủ tài sản ngắn hạn để trả cho các khoản nợ ngắn hạn mà không cần phải bán hàng tồn kho hay không Tỷ số này phản ánh chính xác hơn khả năng thanh toán hiện hành. Một doanh nghiệp có tỷ số thanh toán nhanh < 1 sẽ khó có khả năng hoàn trả các khoản nợ ngắn hạn và phải được xem xét cẩn thận Ngoài ra, nếu tỷ số này nhỏ hơn hẳn so với tỷ số thanh toán hiện hành thì đều có nghĩa là tài sản ngắn hạn của doanh nghiệp phụ thuộc vào quá nhiều hàng tồn kho Các DNVVN hoạt động trong lĩnh vực sản xuất, có hàng tồn kho nhiều thì chỉ số này rất quan trọng để đánh giá.”

2.2.2 Đòn bẩy tài chính (cơ cấu vốn)

Các doanh nghiệp sử dụng đòn bầy tài chính để mở rộng sản xuất, tuy nhiên, càng sử dụng nhiều đòn bẩy tài chính thì phân loại tín dụng của doanh nghiệp càng thấp Ví dụ doanh nghiệp mà sử dụng chủ yếu tiền đi vay mua tài sản, đầu tư vào tài sản cố định thì khả năng khách hàng đó vỡ nợ cao hơn những khách hàng dùng một phần nhỏ tiền đi vay để mua sắm trang thiết bị Tuy nhiên, đòn bẩy tài chính lại là một nhân tố cốt lõi để đề ra mục tiêu và quản trị cấu trúc vốn tối ưu.

“Hệ số nợ = Tổng nợ/ tổng tài sản : Hệ số nợ cho chúng ta biết về tỷ lệ tài sản được mua bởi tiền vay Tổng nợ ở đây gồm nợ ngắn hạn và nợ dài hạn Chủ nợ thường thích các công ty có hệ số nợ thấp vì như vậy có thể thấy được là công ty không có nhiều nợ ngoài Và như vậy khả năng trả nợ của công ty sẽ cao hơn những công ty mà có nhiều nợ vay Tuy nhiên muốn biết hệ số này cao hay thấp thì cần phải so với hệ số nợ trung bình ngành Hệ số nợ này cũng phụ thuộc rất nhiều vào các yếu tố như loại hình doanh nghiệp, quy mô vốn, lĩnh vực hoạt động, mục đích vay Dấu của Hệ số nợ theo lý thuyết là (-), khách hàng sử dụng vốn vay càng cao thì xác suất vỡ nợ càng lớn”

Tỷ số Nợ dài hạn/ Tổng tài sản: = Nợ dài hạn/ Tổng tài sản Hệ số này Tỷ trọng này đánh giá việc cân đối giữa nợ dài hạn và vốn chủ sở hữu.

Tỷ số Lợi nhuận thuần từ hoạt động kinh doanh/ Nợ ngắn hạn: tỷ số này càng cao thì doanh nghiệp càng có khả năng thanh toán nợ ngắn hạn cao.

“Tỷ số khả năng trả lãi = (Lợi nhuận trước thuế + Chi phí lãi vay) / Chi phí lãi vay Hệ số này cho ta biết Doanh nghiệp có thể đáp ứng được nghĩa vụ trả nợ lãi của đơn vị đến mức độ nào Hệ số trả lãi định kỳ càng cao thì khả năng thanh toán lãi vay của doanh nghiệp cho các chủ nợ của mình càng lớn Tỷ lệ này mà thấp thì rất đáng báo động, sẽ dẫn tới khả năng vỡ nợ của doanh nghiệp”.

Tỷ số Doanh thu thuần từ bán hàng và hoạt động tài chính / Nợ ngắn hạn : ( Doanh thu thuần từ bán hàng + doanh thu từ hoạt động tài chính )/ Nợ ngắn hạn.

Hệ số này cho biết khả năng hoàn thành nghĩa vụ ngắn hạn với thu nhập từ các hoạt động sản xuất kinh doanh chính và thu nhập tài chính.

Khả năng sinh lời là yếu tố quan trọng trong đánh giá tài chính doanh nghiệp, phản ánh khả năng tạo ra lợi nhuận của doanh nghiệp Doanh nghiệp có khả năng sinh lời cao có nguy cơ thấp hơn trong việc hoàn thành nghĩa vụ tài chính Đánh giá khả năng sinh lời được thực hiện dựa trên nhiều chỉ tiêu khác nhau.

Tỷ suất sinh lời trên tài sản (ROA): Lợi nhuận sau thuế / tổng tài sản Chỉ tiêu ROA thể hiện tính hiệu quả của quá trình tổ chức, quản lý hoạt động sản xuất kinh doanh của doanh nghiệp Kết quả chỉ tiêu cho biết bình quân cứ một đồng tài sản được sử dụng trong quá trình sản xuất kinh doanh thì tạo ra được bao nhiêu đồng lợi nhuận Ví dụ, ROA = 10% có nghĩa là bình quân một đồng tài sản sử dụng trong sản xuất kinh doanh sẽ tạo ra 0,1 đồng lợi nhuận Mặc dù vậy, không phải bất kỳ một đồng tài sản nào cũng tạo ra 0,1 đồng lợi nhuận.

Tỷ suất sinh lời trên nguồn vốn (ROE): lợi nhuận sau thuế/ Vốn chủ sở hữu.

THỰC NGHIỆM XHTD CÁC DOANH NGHIỆP VIỆT NAM

Định nghĩa khách hàng tốt/ Xấu

Theo Chuẩn Basel II, đoạn 452, định nghĩa khách hàng xấu (default) như sau: Trạng thái xấu (default) được coi là xảy ra với một khách hàng khi xảy ra 1 trong 2 hoặc cả 2 sự kiện sau: Thứ nhất, Ngân hàng đánh giá rằng chủ thể không mong muốn thanh toán nghĩa vụ của họ cho ngân hàng một cách đầy đủ loại trừ các nguồn mà ngân hàng có thể tự xử lý từ việc tài sản bảo đảm.Thứ hai, Chủ thể quá hạn trên 90 ngày với bất cứ khoản vay nào với các ngân hàng Thấu chi cũng được cho là quá hạn khi khách hàng vượt quá hạn mức hoặc được điều chỉnh hạn mức xuống thấp hơn dư nợ hiện tại. Đối với các ngân hàng ở Việt Nam,“sự ra đời của Quyết định 493/2005/QĐ – NHNN về việc ban hành quy định về phân loại nợ, trích lập và sử dụng dự phòng để xử lý rủi ro tín dụng trong hoạt động ngân hàng của tổ chức tín dụng là một dấu mốc quan trọng đối với việc phát triển hoạt động tín dụng, tiếp theo đó là thông tư 02/2013/TT-NHNN ngày 21/01/2013 Quy định về phân loại tài sản có, mức trích, phương pháp trích lập dự phòng rủi ro và việc sử dụng dự phòng để xử lý rủi ro trong hoạt động của tổ chức tín dụng, chi nhánh ngân hàng nước ngoài và thông tư 09/2014/TT-NHNN sửa đổi, bổ sung một số điều của thông tư 02 thì các tổ chức tín dụng thực hiện phân loại nợ theo 05 nhóm:”

Nhóm nợ 1 (Nợ đủ tiêu chuẩn) bao gồm những khoản Nợ trong hạn và được đánh giá khả năng thu hồi đầy đủ cả gốc lẫn lãi đúng hạn Đồng thời, cũng bao gồm cả Nợ quá hạn dưới 10 ngày và khả năng thu hồi gốc lãi quá hạn cùng khả năng thu hồi gốc lãi còn lại vào đúng thời hạn được đánh giá đầy đủ.

(ii) “Nợ nhóm 2 (Nợ cần chú ý): bao gồm Nợ quá hạn từ 10 - 90 ngày; nợ điều chỉnh kỳ hạn trả nợ lần đầu”.

(iii) “Nợ nhóm 3 (Nợ dưới tiêu chuẩn): bao gồm Nợ quá hạn từ 91 - 180 ngày; nợ gia hạn lại nợ lần đầu”.

(iv) “Nợ nhóm 4 (Nợ nghi ngờ): bao gồm Nợ quá hạn từ 181 - 360 ngày; nợ cơ cấu lại thời hạn trả nợ lần 2”.

(v) “Nợ nhóm 4 (Nợ có khả năng mất vốn): là Nợ quá hạn > 360 ngày”. Trong thông tư 02 định nghĩa Nợ xấu là nợ bao gồm nhóm 3, 4, 5 Như vậy cũng có thể hiểu khách hàng xấu là khách hàng có nợ thuộc nhóm 3, 4, 5 Trong khuôn khổ luận văn, tác giả định nghĩa về khách hàng tốt xấu như sau:

Khách hàng tốt (Good): một quan sát được định nghĩa là “Khách hàng Tốt” nếu trong khoảng thời gian 1 năm kể từ ngày quan sát, khách hàng không có bất kỳ khoản vay nào thuộc nhóm nợ 3 đến 5 tại tất cả các ngân hàng Việt Nam.

Khách hàng xấu (Bad): một quan sát được định nghĩa là “Khách hàng Xấu” nếu trong khoảng thời gian 1 năm kể từ ngày quan sát, khách hàng có khoản vay thuộc nhóm nợ 3 đến 5 tại bất kỳ ngân hàng Việt Nam nào.

Biến số và mẫu số liệu

Trong bài tôi sử dụng các dữ liệu : BCTC của các DNVVN năm 2014, tình trạng khách hàng tốt/ xấu theo báo cáo của CIC tại thời điểm quan sát

Trong báo cáo tài chính bao gồm:

Chỉ tiêu thô: là các khoản mục trong Kết quả hoạt động kinh doanh, bảng cân đối kế toán, lưu chuyển tiền tệ

Chỉ tiêu tỷ lệ: là các chỉ tiêu được tính bằng cách chia các chỉ tiêu tài chính trên cho nhau và chúng ta định nghĩa các chỉ số tài chính thành 6 nhóm khác nhau, cụ thể là Đòn bảy, Thanh khoản, Khả năng trả nợ, Khả năng sinh lời, Hiệu quả hoạt động, Dòng tiền Các chỉ tiêu trong cấu phần tài chính đều được kì vọng có một xu hướng ảnh hưởng nhất định lên khả năng khách hàng trở thành xấu (nếu biến đó thực sự có khả năng dự báo Khả năng trở thành xấu của khách hàng), xu hướng này được thể hiện thông qua dấu của chỉ tiêu, ví dụ: Chỉ tiêu Lợi nhuận sau thuế, chỉ tiêu này được kì vọng rằng: Nếu nó có khả năng dự báo việc khách hàng sẽ trở thành xấu trong tương lai, Lợi nhuận sau thuế càng cao, Khả năng có nợ quá hạn càng thấp, dấu của chỉ tiêu Lợi nhuận sau thuế trong mô hình ước lượng xác suất là dấu âm (Negative/ “-”).

Biến số đưa vào mô hình và công thức tính được chỉ rõ trong phụ lục 05

Dựa trên dữ liệu về báo cáo tài chính và thông tin 5227 KH từ CIC năm 2014 và tình trạng Good, bad của khách hàng.

Bảng 3-7: Số lượng quan sát trong luận văn theo toàn ngành

Tình trạng khách hàng (G/B) Số quan sát (n)

Bên cạnh việc phân tích các DNVVN theo bộ số liệu đã cho, tác giả sẽ tiến hành phân tích chi tiết hơn về xếp hạng tín dụng của từng ngành công nghiệp để xác định sự khác biệt giữa cách tiếp cận chung và riêng từng ngành Điều này sẽ giúp chúng ta hiểu rõ hơn về đặc điểm tín dụng của DNVVN trong từng lĩnh vực kinh doanh cụ thể.

Bảng 3-8: Số lượng DN theo ngành

Ngành Good Bad Tổng quan sát

Sản xuất hóa chất và sản phẩm hóa chất 401 61 462

Sản xuất phương tiện vận tải

(trừ xe có động cơ) 432 86 518

Hoạt động phát thanh truyền hình 733 147 880

Kết quả phân tích theo phương pháp phân tích khác biệt

3.3.1 Kết quả phân tích nhóm trên toàn bộ dữ liệu

Với các biến được lựa chọn, tác giả sử dụng phương pháp phân tích khác biệt đưa dần từng biến vào mô hình, nhằm lựa chọn những biến tối ưu, loại bỏ các biến không có ý nghĩa trong phân tích khác biệt Các kết quả thu được được trình bày trong các bảng 3.3 – 3.4

Bảng 3-9: Giá trị riêng Eigenvalues

Function Eigen_valu % of Variance Cumulative % Canonical Correlation

Nguồn: Tính toán của tác giả từ phần mềm SPSS

Bảng 3-10: Hệ số Wilks' Lambda

Lambda Chi-square df Sig.

Theo Bảng 3.4, khi áp dụng bài kiểm tra Khi bình phương để đánh giá giả thuyết về sự khác biệt giữa hai nhóm trung tâm, kết quả thu được cho thấy sự khác biệt đáng kể giữa hai nhóm trung bình (Sig = 0,000).

Bảng 3-11: Các hệ số chính tắc của hàm khác biệt

Như vậy, theo bảng 3.5 thì điểm của mỗi cá thể sẽ được tính như sau (bỏ qua các hệ số nhỏ hơn 0.0009):

Score = -0.175*CF2 + 0.001 * CF4 + 0.7 * Leverage1 +3.147 * Leverage7 + 1.463 * Profitability1 + 1.001* Profitability5 – 0.686* Return1 – 0.056 * Efficiency1 + 0.001* Efficiency3 – 0.04* Efficiency18 – 1.546

Giá trị hàm khác biệt tại tâm của hai nhóm được cho trong bảng 3.5 Tâm của nhóm 0 (Good) là -0.111 và tâm của nhóm 1 (Bad) là 0.64.

Bảng 3-12: Giá trị hàm khác biệt tại tâm các nhóm

Unstandardized canonical discriminant functions evaluated at group means

Nguồn: Tính toán của tác giả từ phần mềm SPSS Điểm cắt để chuyển từ Doanh nghiệp good sang Doanh nghiệp bad: Zce =

Doanh nghiệp có Zscore > Zce thì thuộc Bad;

Doanh nghiệp có Zscor < Zce sẽ thuộc nhóm good

Bảng 3.6 cho biết số quan sát được phân lớp tiên nghiệm và kết quả phân lớp theo phương pháp phân tích khác biệt.

Bảng 3-13: Kết quả phân nhóm

The initial classification correctly classified 66% of the original grouped cases Cross-validation, where each case is classified using functions derived from all other cases, revealed that 65.9% of the cross-validated grouped cases were correctly classified.

Theo kết quả này có 1464 doanh nghiệp tốt nhưng lại mang đặc trưng trên các chỉ tiêu giống với doanh nghiệp không có khả năng trả nợ Ngược lại, có 312 doanh nghiệp có khả năng vỡ nợ có đặc trưng giống với doanh nghiệp tốt Như vậy, 66% ((2988+463)/5227) các doanh nghiệp có nhóm ban đầu được phân loại đúng.

3.3.2 Kết quả phân tích theo ngành

Trong phần phân tích theo nhóm ngành, tác giả xác định rằng việc thêm yếu tố ngành vào mô hình đánh giá xếp hạng tín dụng doanh nghiệp mang lại kết quả phân biệt rõ nét hơn Các kết quả được trình bày trong bảng 3.8 đến 3.20 Các chỉ tiêu cuối cùng được giữ lại để phân nhóm khác nhau tùy theo ngành Độ chính xác của kết quả phân loại theo ngành cao hơn so với phân loại trên toàn bộ dữ liệu ban đầu.

Bảng 3-14: Kết quả phương pháp phân tích khác biệt ngành chế biến thực phẩm

Ngành Giá trị riêng hàm Wilks'

(Sig.) Công thức tính Score cho từng quan sát phân biệt Chế biến thực phẩm 0.178 0.849 20.915

Bảng 3-15: Giá trị hàm phân biệt tại tâm các nhóm ngành SX chế biến thực phẩm

Unstandardized canonical discriminant functions evaluated at group means a ngh2 = San xuat che bien thuc pham

Bảng 3-16: Kết quả phân tích phân biệt ngành sản xuất hóa chất và sản phẩm hóa chất

Giá trị riêng hàm phân biệt

Công thức tính Score cho từng quan sát

Sản xuất hóa chất và sản phẩm hóa chất

0.046* CF1 + 1.944*CF2 - 1.554*Leverage7 - 0.038*Leverage20 - 3.755*Profitability5 + 0.994

Bảng 3-17: Giá trị hàm phân biệt tại tâm các nhóm ngành Sản xuất hóa chất và sp hóa chất

Unstandardized canonical discriminant functions evaluated at group means a ngh2 = San xuat hoa chat

Bảng 3-18: Kết quả phân tích phân biệt ngành Sản xuất phương tiện vận tải

Ngành Giá trị riêng hàm phân biệt

(Sig.) Công thức tính Score cho từng quan sát

Sản xuất phương tiện vận tải (trừ xe có động cơ)

Bảng 3-19: Giá trị hàm phân biệt tại tâm các nhóm ngành SX phương tiện vận tải

Unstandardized canonical discriminant functions evaluated at group means a ngh2 = San xuat phuong tien van tai (tru xe co dong co)

Bảng 3-20: Kết quả phân tích phân biệt ngành xây dựng

0.038*DSCR1 + 2.824*Leverage7- 5.493*Profitability4 + 7.417*Profitability - 0.095*Efficiency1 +0.002*Efficiency3 - 1.250

Bảng 3-21: Giá trị hàm phân biệt tại tâm các nhóm ngành Xây dựng

Unstandardized canonical discriminant functions evaluated at group means a ngh2 = Xay dung

Bảng 3-22: kết quả phân tích phân biệt ngành vận tải đường thủy

Bảng 3-23: Giá trị hàm phân biệt tại tâm các nhóm ngành Vận tải đường thủy

Unstandardized canonical discriminant functions evaluated at group means a ngh2 = Van tai duong thuy

Bảng 3-24: Kết quả phân tích phân biệt ngành Hoạt động phát thanh truyền hình

Giá trị riêng hàm phân biệt

Hoạt động phát thanh truyền hình 0.119 0.894 98.103

Bảng 5-25: Giá trị hàm phân biệt tại tâm các nhóm ngành Hoạt động phát thanh truyền hình

Unstandardized canonical discriminant functions evaluated at group means a ngh2 = Hoat dong phat thanh truyen hinh

Bảng 3-26: Kết quả phân nhóm từng ngành

Phân nhóm theo phân tích khác biệt Tỷ lệ chính

Chế biến thực phẩm 131 GB 0 84 29 72.5%

Sản xuất hóa chất và sản phẩm hóa chất 462 GB 0 330 71 76.6%

Sản xuất tiện vận tải

(trừ xe có động cơ) 518 GB 0 307 125 68.9%

Vận tải đường thủy 254 GB 0 195 22

Hoạt động phát thanh truyền hình 880 GB 0 517 216 68.1%

Có thể thấy rằng, tỷ lệ chính xác khi phân tích theo ngành là cao hơn, điều này hợp lý, với với mỗi ngành khác nhau, sẽ có những đặc trưng khác nhau, có thể với ngành này thì ROA thấp nhưng với ngành khác nó lại là cao.

Kết quả phân nhóm theo mô hình Logistic

3.4.1 Kết quả phân tích trên toàn bộ dữ liệu

Theo mô hình Logistic, xác suất doanh nghiệp không trả được nợ sẽ được tính toán dựa trên các chỉ tiêu, từ giá trị xác suất này, doanh nghiệp sẽ được xếp tương ứng vào hai nhóm Good – Bad Sử dụng phương pháp loại dần từng biến không có ý nghĩa trong mô hình, kết quả mô hình cuối cùng được minh họa trong bảng 3.10

Bảng 3-27: Kết quả mô hình Logistic với toàn bộ dữ liệu

Chỉ tiêu Hệ số Se Wald Df Sig Exp(hệ số)

Bảng 3-28: Kết quả phân loại theo mô hình Logistic

Như vậy, kết quả phân nhóm theo mô hình Logistic cho tỷ lệ chính xác khá cao, 86% trên toàn bộ dữ liệu.

3.4.2 Kết quả phân nhóm theo từng ngành

Kết quả phân nhóm cho từng ngành cụ thể được trình bày ở Bảng 3.12 đến Bảng 3.15 Tuy nhiên, do thiếu dữ liệu đáp ứng cho các ngành còn lại, tác giả chỉ đề cập đến kết quả phân nhóm của hai ngành là "Sản xuất phương tiện vận tải" và "Hoạt động phát thanh truyền hình".

Bảng 3-29: Mô hình Logistic với ngành “Sản xuất phương tiện vận tải”

Bảng 3-30: Kết quả phân nhóm ngành “Sản xuất phương tiện vận tải” theo mô hình

Bảng 3-31: Mô hình Logistic với ngành “Hoạt động phát thanh truyền hình”

Bảng 3-32: Kết quả phân nhóm ngành “Hoạt động phát thanh truyền hình” theo mô hình Logistic

Đánh giá và kết luận

Với mỗi phương pháp phân nhóm trong mục 3 và 4 thì đều cho thấy tỷ lệ chính xác khác nhau Tuy nhiên, tỷ lệ chính xác này phụ thuộc nhiều vào tỷ lệ Good – Bad trên thực tế, không hoàn toàn thể hiện hiệu quả phân nhóm của phương pháp là cao hay thấp Nhằm đánh giá hiệu quả phân nhóm của các phương pháp, tác giả tính toán hệ số GINI Hệ số GINI cho từng trường hợp được cho như trong bảng3.27 Kết quả cho thấy phương pháp phân tích khác biệt tỏ ro ưu việt hơn so với mô hình Logistic trong việc phân nhóm các quan sát.

Bảng 3-33: Kết quả theo hai mô hình

Ngành Phương pháp phân tích khác biệt Mô hình

Sản xuất hóa chất và sản phẩm hóa chất 0.22

Sản xuất tiện vận tải (trừ xe có động cơ) 0.29 0.23

Hoạt động phát thanh truyền hình 0.26 0.08

Để đánh giá chính xác tình hình doanh nghiệp, cần phân tích cả báo cáo tài chính được công bố (có thể bị thao túng) và báo cáo tài chính trung thực (chỉ lãnh đạo nắm rõ) Ngoài ra, để toàn diện hơn, nên nghiên cứu các báo cáo quá khứ của doanh nghiệp Việc chỉ dựa vào số liệu về tình trạng "tốt, xấu" được phản ánh qua báo cáo tài chính hiện tại có thể chưa đủ khách quan Đây là vấn đề cần được giải quyết bằng các nghiên cứu sâu hơn.

Luận văn “Các phương pháp xếp hạng tín dụng các doanh nghiệp Việt Nam” đã trình bày giới thiệu về những nội dung cơ bản về các Phương pháp xếp hạng tín dụng doanh nghiệp và tiến hành thực nghiệm để xem phương pháp nào phù hợp với bộ dữ liệu DNVVN bằng 2 phương pháp khác nhau là Phân tích Khác biệt và Mô hình Logistic Sau khi tiến hành chạy số liệu bằng 2 mô hình, Mô hình cuối cùng thể hiện sự ưu việt hơn là mô hình phân tích khác biệt Phương pháp phân tích phân biệt đưa ra chỉ số tổng hợp Zscore , các ngưỡng cảnh báo, nên các tổ chức chuyên về xếp hạng có thể sử dụng như là một phương pháp chính, hoặc bổ sung khi cần tham vấn.

Mô hình XHTD được lựa chọn có khả năng dự báo, khả năng phân biệt và độ ổn định thỏa mãn các chuẩn mực đang được sử dụng trên thế giới, số lượng biến của mô hình phong phú và phản ánh đầy đủ các khía cạnh của khách hàng như tình hình hoạt động sản xuất kinh doanh, lịch sử quan hệ đối với các ngân hàng.

7 DANH MỤC TÀI LIỆU THAM KHẢO

1 “Ngân hàng nhà nước Việt Nam, Quyết định 493/2005/QĐ – NHNN về việc ban hành quy định về phân loại nợ, trích lập và sử dụng dự phòng để xử lý rủi ro tín dụng trong hoạt động ngân hàng của tổ chức tín dụng’’

2 “Ngân hàng nhà nước Việt Nam, Thông tư 02/2013/TT-NHNN Quy định về phân loại tài sản có, mức trích, phương pháp trích lập dự phòng rủi ro và việc sử dụng dự phòng để xử lý rủi ro trong hoạt động của tổ chức tín dụng, chi nhánh ngân hàng nước ngoài’’

3 “Nguyễn Quang Dong, Nguyễn Thị Minh (2013), Giáo trình kinh tế lượng, Nhà xuất bản Đại học Kinh tế quốc dân, Hà Nội’’

4 “Ngô Văn Thứ (2015), Giáo trình thống kê thực hành, Nhà xuất bản Kinh tế Quốc Dân, Hà Nội’’

5 “Phan Thị Thu Hà, Lê Thanh Tâm, Hoàng Đức Mạnh (2016), Bài giảng

Quản trị rủi ro, Nhà xuất bản Đại học Kinh tế quốc dân, Hà Nội’’

6 Lê Tất Thành (2008), Cẩm nang xếp hạng tín dụng Doanh nghiệp, Nhà xuất bản tổng hợp Thành phố Hồ Chí Minh

1 Martin Řezáč (2012), How to Measure Quality of Credit Scoring Models

Phụ lục 01 Thang xếp hạng của Standard &Poor’s về mức khả năng tín nhiệm và chất lượng tín dụng của nhà phát hành trong dài hạn

Kí hiệu Ý nghĩa Xếp loại

AAA Rất vững mạnh trong khả năng đáp ứng các cam kết tài chính. Đầu tư

AA Vững mạnh trong khả năng đáp ứng các cam kết tài chính

A Vững mạnh trong khả năng đáp ứng các cam kết tài chính, nhưng bị ảnh hưởng nhất định khi những điều kiện kinh tế thay đổi bất lợi

BBB Đủ khả năng đáp ứng các cam kết tài chính nhưng sẽ bị ảnh hưởng nhiều khi các điều kiện kinh tế thay đổi theo chiều bất lợi.

BBB- Xếp hạng thấp nhất cho hoạt động đầu tư

BB+ Xếp hạng cao nhất cho hoạt động đầu cơ Đầu cơ

BB Ít bị ảnh hưởng trong ngắn hạn, nhưng phải đối mặt với nhiều bất trắc khi điều kiện kinh tế, tài chính, kinh doanh không thuận lợi

Chịu nhiều tác động khi điều kiện kinh tế, tài chính, kinh doanh không thuận lợi, nhưng hiện tại có khả năng đáp ứng các cam kết tài chính.

Dễ tổn thương và phụ thuộc nhiều vào các điều kiện kinh tế, tài chính, kinh doanh thuận lợi để có thể đáp ứng các cam kết tài chính

CC Rất dễ tổn thương

C Đã chính thức vỡ nợ hoặc trong một trạng thái tương tự, nhưng các cam kết tài chính vẫn được tiếp tục thanh toán

Phụ lục 02 Thang xếp hạng của Moody’s về RRTD của các nghĩa vụ nợ tài chính có kỳ hạn từ 1 năm trở lên.

Aaa Nợ có chất lượng cao nhất với rủi ro tín dụng cực thấp

Aa Nợ có chất lượng cao và rủi ro tín dụng rất thấp

Trái phiếu xếp hạng A được đánh giá là có chất lượng trên mức trung bình và rủi ro tín dụng thấp Trái phiếu xếp hạng Baa thường có chất lượng trung bình, có thể kèm theo một số đặc điểm đầu cơ và có rủi ro tín dụng ở mức trung bình.

Ba Nợ có những yếu tố đầu cơ và rủi ro tín dụng rất đáng quan ngại

B Nợ có tính đầu cơ và rủi ro tín dụng cao

Caa Nợ xấu và rủi ro tín dụng rất cao

Ca Nợ mang tính đầu cơ cao, rủi ro vỡ nợ cao nhưng có triển vọng nhận được tiền gốc và lãi

C Vỡ nợ, rất ít hy vọng nhận lại tiền gốc và lãi

Phụ lục 03 Thang xếp hạng của Fitch Ratings về rủi ro tín dụng dài hạn

AAA Chất lượng tín dụng cao nhất, kỳ vọng rủi ro vỡ nợ thấp nhất Năng lực đảm bảo các cam kết tài chính rất vững mạnh

AA Chất lượng tín dụng rất cao, kỳ vọng rủi ro vỡ nợ rất thấp A

Chất lượng tín dụng cao, kỳ vọng rủi ro vỡ nợ thấp Năng lực đảm bảo các cam kết tài chính tốt nhưng bị ảnh hưởng nhất định khi các điều kiện kinh tế, kinh doanh bất lợi

Chất lượng tín dụng tốt, kỳ vọng rủi ro vỡ nợ hiện tại thấp Năng lực đảm bảo các cam kết tài chính khá tốt nhưng bị ảnh hưởng nhiều khi các điều kiện kinh tế, kinh doanh bất lợi BB

Mang tính đầu cơ, dễ bị tác động khi các điều kiện kinh tế, kinh doanh thay đổi bất lợi, nhưng có sự linh hoạt trong tài chính và kinh doanh giúp hỗ trợ các cam kết tài chính B

Mang tính đầu cơ cao, rủi ro vỡ nợ có thực Các cam kết tài chính hiện tại vẫn được đáp ứng nhưng khả năng tiếp tục thanh toán phụ thuộc vào tình hình môi trường kinh tế, kinh doanh

CCC Rủi ro vỡ nợ rất hiện hữu

CC Rủi ro vỡ nợ rất cao Xuất hiện những dấu hiệu vỡ nợ

C Khả năng vỡ nợ là không thể tránh khỏi

RD Vỡ nợ thanh toán nhưng chưa phá sản

D Vỡ nợ và tuyên bố phá sản

Phụ lục 04: Các chỉ tiêu thô trong báo cáo tài chính

TT Tên biến Nội dung biến Dấu

1 CT.100 Tài sản ngắn hạn Negative

2 CT.110 Tiền và khoản tương đương Negative

4 CT.112 Khoản tương đương tiền Negative

5 CT.120 khoản đầu tư tài chính ngắn hạn Negative

6 CT.121 Đầu tư ngắn hạn Negative

7 CT.129 Dự phòng giảm giá đầu tư ngắn hạn Negative

8 CT.130 Các khoản phải thu ngắn hạn Negative

9 CT.131 Phải thu khách hàng Negative

10 CT.132 Trả trước người bán Negative

11 CT.133 Phải thu nội bộ ngắn hạn Negative

12 CT.134 Phải thu theo tiến độ Khách hàng Negative

13 CT.135 Phải thu khác Negative

14 CT.139 Dự phòng phải thu ngắn hạn khó đòi Negative

15 CT.140 Hàng tồn kho tổng Negative

16 CT.141 Hàng tồn kho Negative

17 CT.149 Dự phòng giảm giá hàng tồn kho Negative

18 CT.150 Tài sản ngắn hạn khác tổng Negative

19 CT.151 Chi phí trả trước ngắn hạn Negative

20 CT.152 Thuế VAT được khấu trừ Negative

21 CT.154 Thuế và các khoản phải thu nhà nước Negative

22 CT.158 Tài sản ngắn hạn khác Negative

23 CT.200 Tài sản dài hạn Negative

24 CT.210 Các khoản phải thu dài hạn Negative

25 CT.211 Phải thu dài hạn khách hàng Negative

26 CT.212 Vốn kinh doanh các đơn vị trực thuộc Negative

27 CT.213 Phải thu dài hạn nội bộ Negative

28 CT.218 Phải thu dài hạn khác Negative

29 CT.219 Dự phòng phải thu dài hạn khó đòi Negative

30 CT.220 Tài sản cố định Negative

31 CT.221 Tài sản cố định hữu hình Negative

32 CT.222 Nguyên giá tài sản Negative

Giá trị hao mòn lũy kế của tài sản cố định hữu hình Negative

34 CT.224 Tài sản cố định thuê tài chính Negative

35 CT.225 Nguyên giá tài sản cố định thuê tài chính Negative

36 CT.226 Giá trị hao mòn lũy kế TSCĐ HH Negative

37 CT.227 Tài sản cố định vô hình Negative

39 CT.229 Giá trị hao mòn lũy kế Negative

40 CT.230 Chi phí xây dựng cơ bản dở dang Negative

41 CT.240 Bất động sản đầu tư Negative

42 CT.241 Nguyên giá Bất động sản Negative

43 CT.242 GTHM lũy kế bất động sản đầu tư Negative

44 CT 250 Đầu tư tài chính dài hạn Negative

45 CT.251 Đầu tư vào công ty con Negative

46 CT.252 Đầu tư vào công ty liên doanh liên kết Negative

47 CT.258 Đầu tư dài hạn khác Negative

48 CT.259 Dự phòng giảm giá đầu tư Tài chính dài hạn Negative

49 CT.260 Tài sản dài hạn khác Negative

50 CT.261 Chi phí trả trước dài hạn Negative

51 CT.262 Tài sản thuế thu nhập hoãn lại Negative

52 CT.268 Tài sản dài hạn khác Negative

53 CT.269 Lợi thế thương mại Negative

54 CT.270 Tổng tài sản Negative

55 CT.300 Nợ phải trả tổng Positive

56 CT.310 Nợ ngắn hạn Positive

57 CT.311 Vay và nợ ngắn hạn Positive

59 CT.312 Phải trả người bán Positive

60 CT.313 Người mua trả tiền trước Positive

61 CT.314 Thuế và các khoản phải nộp nhà nước Positive

62 CT.315 Phải trả người lao động Positive

63 CT.316 Chi phí phải trả Positive

64 CT.317 Phải trả nội bộ Positive

65 CT.318 Phải trả theo tiến độ kế hoạch Positive

66 CT.319 Các khoản phải trả, phải nộp ngắn hạn khác Positive

67 CT.320 dự phòng phải trả ngắn hạn Positive

68 CT.323 quỹ phúc lợi khen thưởng Positive

69 CT.330 Nợ dài hạn Positive

70 CT.331 Phải trả dài hạn người bán Positive

71 CT.332 Phải trả dài hạn nội bộ Positive

72 CT.333 Phải trả dài hạn khác Positive

73 CT.334 Vay và nợ dài hạn Negative

74 CT.335 Thuế thu nhập hoàn lại phải trả Negative

75 CT.336 Dự phòng trợ cấp mất việc làm Positive

76 CT.337 Dự phòng phải trả dài hạn Positive

77 CT.338 Doanh thu chưa thực hiện Positive

78 CT.339 Quỹ Phát triển khoa học công nghệ Positive

79 CT.400 Vốn CSH tổng Negative

80 CT.410 Vốn chủ sở hữu Negative

81 CT.411 Vốn đầu tư của CSH Negative

82 CT.412 Thặng dư vốn cổ phần Negative

83 CT.413 Vốn khác của CSH Negative

84 CT.414 Cổ phiếu quỹ Negative

85 CT.415 Chênh lệch định giá lại tài sản Negative

86 CT.416 Chênh lệch tỷ giá Negative

87 CT.417 Quỹ đầu tư phát triển Negative

88 CT.418 Quỹ dự phòng tài chính Negative

90 CT.420 LN sau thuế chưa phân phối Negative

91 CT.421 Vốn đầu tư xây dựng CB Negative

92 CT.422 Quỹ hỗ trợ sx doanh nghiệp Positive

93 CT.430 Nguồn kinh phí và quỹ khác Negative

94 CT.432 Nguồn kinh phí Positive

95 CT.433 Nguồn kinh phí đã hình thành TSCĐ Negative

96 CT.439 Lợi ích của cổ đông thiểu số Negative

97 CT.440 Tổng nguồn vốn Negative

98 CT.01 Doanh thu bán hàng và cung cấp dịch vụ Negative

99 CT.02 Các khoản giảm trừ doanh nghiệp Positive

100 CT.10 Doanh thu thuần về bán hàng Negative

101 CT.11 Giá vốn hàng bán Positive

102 CT.20 LN gộp về bán hàng,cung cấp dịch vụ Negative

103 CT.21 Doanh thu hoạt động tài chính Negative

104 CT.22 Chi phí tài chính Positive

105 CT.23 Chi phí lãi vay Positive

106 CT.24 Chi phí bán hàng Positive

107 CT.25 Chi phí quản lý doanh nghiệp Positive

108 CT.30 LN thuần từ hoạt động kinh doanh Negative

109 CT.31 Thu nhập khác Negative

110 CT.32 Chi phí khác Positive

111 CT.40 Lợi nhuận khác Negative

112 CT.50 LN trước thuế Negative

114 CT.52 Thuế TNDN hoãn lại Negative

115 CT.60 LN sau thuế Negative

116 CT.70 Lãi cơ bản trên cổ phiếu Negative

Phụ lục 05: Danh sách các chỉ tiêu tỷ lệ

Nhóm Tên Công thức tính Nội dung biến Đòn bẩy tài chính

Leverage1 CT.300/CT.270 Nợ phải trả tổng/

Tổng tài sản Leverage2 (CT.311 + CT.334)/CT.400 Tổng nợ/ VCSH tổng Leverage3 CT.300/CT.400 Nợ phải trả tổng/

Vốn chủ sở hữu tổng Leverage4 CT.310/CT.400 Nợ ngắn hạn/ VCSH tổng Leverage5 CT.334/CT.400 Vay và nợ dài hạn/

VCSH tổng Leverage6 CT.334/CT.270 Vay và nợ dài hạn/Tổng tài sản Leverage7 (CT.311 + CT.334)/CT.270 Tổng nợ/ Tổng tài sản Leverage8 CT.330/CT.400 Nợ dài hạn/ VCSH tổng Leverage9 CT.330/(CT.330 + CT.400) Nợ dài hạn/ ( Nợ dài hạn + VCSH tổng) Leverage1

Tổng nợ/ (Nợ dài hạn + VCSH tổng) Leverage1

8 CT.330/CT.270 Nợ dài hạn/ Tổng tài sản

Vay và nợ dài hạn/ (Tổng tài sản – TSCĐ vô hình – Nợ phải trả tổng)

Nợ phải trả tổng/ (Tổng tài sản – TSCĐ vô hình – Nợ phải trả tổng)

Tổng nguồn vốn/ (nợ dài hạn +Tổng nguồn vốn)

Khả năng thanh khoản Liquidity1 CT.100/CT.310 Tài sản ngắn hạn/ Nợ ngắn hạn Liquidity3 (CT.100 - CT.310)/CT.100 (Tài sản ngắn hạn – nợ ngắn hạn)/Tài sản ngắn hạn

Liquidity4 (CT.100 - CT.310)/CT.270 (Tài sản ngắn hạn – nợ ngắn hạn)/ Tổng tài sản

Liquidity6 CT.100/CT.270 Tài sản ngắn hạn/

(Tài sản ngắn hạn – nợ ngắn hạn)/ VCSH tổng

“( Tiền và các khoản tương đương tiền + Các khoản phải thu ngắn hạn)/ Nợ ngắn hạn’’

7 CT.100/CT.311 Tài sản ngắn hạn/

Vay và nợ ngắn hạn

(Tiền và các khoản tương đương tiền + Các khoản phải thu ngắn hạn + Hàng tồn kho tổng)/ Nợ ngắn hạn

1 CT.110/CT.310 Tiền và các khoản tương đương tiền/

DSCR1 CT.30/CT.310 LN thuần từ hoạt động kinh doanh/ Nợ ngắn hạn

(Doanh thu thuần từ bán hàng + doanh thu từ hoạt động tài chính)/ Nợ ngắn hạn DSCR3 (CT.50 + CT.22)/CT.22

(LN trước thuế + Chi phí tài chính)/ Chi phí tài chính DSCR4 (CT.50 + CT.23)/CT.23 (LN trước thuế + Chi phí lãi vay)/ Chi phí lãi vay

(LN trước thuế + Chi phí tài chính)/ Tổng nợ

+ CT.334) (LN trước thuế + Chi phí lãi vay)/ tổng nợ DSCR7 CT.30/(CT.311 + CT.334)

LN thuần từ hoạt động kinh doanh/ Tổng nợ

DSCR8 (CT.10 + CT.21)/(CT.311 (Doanh thu thuần từ

+ CT.334 + CT.23) bán hàng + doanh thu từ hoạt động tài chính)/ (Tổng nợ +Chi phí lãi vay) DSCR12

(LN sau thuế + Chi phí lãi vay)

(LN gộp về bán hàng và cung cấp dịch vụ- (Chi phí bán hàng + chi phí quản lý doanh nghiệp))/Nợ ngắn hạn

(LN gộp về bán hàng và cung cấp dịch vụ- (Chi phí bán hàng + chi phí quản lý doanh nghiệp))/Chi phí lãi vay

(LN gộp về bán hàng và cung cấp dịch vụ- (Chi phí bán hàng + chi phí quản lý doanh nghiệp)+Thu nhập khác)/Chi phí lãi vay

LN gộp về bán hàng và cung cấp dịch vụ- (Chi phí bán hàng + chi phí quản lý doanh nghiệp))/Phải trả người bán

LN gộp về bán hàng và cung cấp dịch vụ/ Doanh thu thuần về bán hàng

Tổng lợi nhuận kế toán trước thuế/ Doanh thu thuần về bán hàng

Profitabilit y3 CT.30/CT.10 LN thuần từ hoạt động kinh doanh/ Doanh thu thuần về bán hàng

Profitabilit y4 CT.60/CT.10 Lợi nhuận sau thuế

TNDN/ Doanh thu thuần về bán hàng

(LN trước thuế + Chi phí tài chính)/ Doanh thu thuần về bán hàng

(LN trước thuế +chi phí lãi vay)/Doanh thu thuần về bán hàng

Profitabilit y13 CT.60/CT.11 LN sau thuế/ Giá vốn hàng bán Return1 CT.60/CT.270 LN sau thuế/ Tổng tài sản

Return3 CT.60/CT.400 LN sau thuế /VCSH tổng Hiệu quả hoạt động Efficiency

Doanh thu thuần về bán hàng và cung cấp dv/ Tổng tài sản

2 CT.140* 365/CT.11 Hàng tồn kho tổng

Các khoản phải thu ngắn hạn*365/ Doanh thu thuần về bán hàng

4 CT.10/CT.140 Doanh thu thuần về bán hàng/ Hàng tồn kho tổng

Doanh thu thuần về bán hàng/(Tài sản ngắn hạn – Nợ ngắn hạn)

6 CT.10/CT.220 Doanh thu thuần về bán hàng/Tài sản cố định

Doanh thu thuần về bán hàng/Nợ ngắn hạn

15 CT.312* 365/CT.11 Phải trả người bán*365/ Giá vốn hàng bán

18 CT.10/CT.100 Doanh thu thuần về bán hàng/ Tài sản ngắn hạn

19 CT.10/CT.400 Doanh thu thuần về bán hàng/VCSH tổng

Lưu chuyển tiền thuần từ hoạt động kinh doanh/Nợ ngắn hạn

Lưu chuyển tiền thuần từ hoạt động kinh doanh/Doanh thu thuần về bán hàng

Lưu chuyển tiền thuần từ hoạt động kinh doanh/LN sau thuế

Lưu chuyển tiền thuần từ hoạt động kinh doanh/ LN thuần từ hoạt động kinh doanh

Phụ lục 06: Kết quả phân tích khác biệt cho ngành “”Chế biến thực phẩm”

1 178 b 100.0 100.0 389 a ngh2 = San xuat che bien thuc pham b First 1 canonical discriminant functions were used in the analysis.

Wilks' Lambda Chi-square df Sig.

1 849 20.915 3 000 a ngh2 = San xuat che bien thuc pham

Unstandardized coefficients a ngh2 = San xuat che bien thuc pham

Functions at Group Centroids a GB

Unstandardized canonical discriminant functions evaluated at group means a ngh2 = San xuat che bien thuc pham

1 38.9 61.1 100.0 a ngh2 = San xuat che bien thuc pham b 72.5% of original grouped cases correctly classified. c Cross validation is done only for those cases in the analysis In cross validation, each case is classified by the functions derived from all cases other than that case. d 70.2% of cross-validated grouped cases correctly classified.

Phụ lục 07: Kết quả phân tích khác biệt cho ngành “Sản xuất hóa chất và sản phẩm hóa chất”

1 101 b 100.0 100.0 303 a ngh2 = San xuat hoa chat b First 1 canonical discriminant functions were used in the analysis.

Unstandardized coefficients a ngh2 = San xuat hoa chat

.000 a ngh2 = San xuat hoa chat

Unstandardized canonical discriminant functions evaluated at group means a ngh2 = San xuat hoa chat

100.0 a ngh2 = San xuat hoa chat b 76.6% of original grouped cases correctly classified. c Cross validation is done only for those cases in the analysis In cross validation, each case is classified by the functions derived from all cases other than that case. d 76.2% of cross-validated grouped cases correctly classified.

Phụ lục 08: Kết quả phân tích khác biệt cho ngành “Sản xuất tiện vận tải

(trừ xe có động cơ)”

1 127 b 100.0 100.0 335 a ngh2 = San xuat phuong tien van tai (tru xe co dong co) b First 1 canonical discriminant functions were used in the analysis.

Lambda Chi-square df Sig.

1 887 61.183 7 000 a ngh2 = San xuat phuong tien van tai (tru xe co dong co)

Unstandardized coefficients a ngh2 = San xuat phuong tien van tai (tru xe co dong co)

1 45.3 54.7 100.0 a ngh2 = San xuat phuong tien van tai (tru xe co dong co) b 68.9% of original grouped cases correctly classified. c Cross validation is done only for those cases in the analysis In cross validation, each case is classified by the functions derived from all cases other than that case. d 68.3% of cross-validated grouped cases correctly classified.

Phụ lục 09 : Kết quả phân tích khác biệt cho ngành “Xây dựng”

1 095 b 100.0 100.0 294 a ngh2 = Xay dung b First 1 canonical discriminant functions were used in the analysis.

Wilks' Lambda Chi-square df Sig.

Efficiency1 -.095 Efficiency3 002 (Constant) -1.250 Unstandardized coefficients a ngh2 = Xay dung

Tiêu đề	Các Phương Pháp Xếp Hạng Tín Dụng Các Doanh Nghiệp Việt Nam
Tác giả	Nguyễn Thị Quỳnh
Người hướng dẫn	PGS.TS Ngô Văn Thứ
Trường học	Trường Đại Học Kinh Tế Quốc Dân
Chuyên ngành	Điều Khiển Học Kinh Tế
Thể loại	Luận Văn Thạc Sỹ Kinh Tế
Năm xuất bản	2016
Thành phố	Hà Nội

Định dạng
Số trang	98
Dung lượng	412,99 KB