Phân loại theo nguồn gốc hình thành rủi ro
Rủi ro giao dịch là một dạng rủi ro tín dụng phát sinh từ những hạn chế trong quy trình giao dịch và xét duyệt cho vay, cũng như trong việc đánh giá khách hàng Rủi ro này bao gồm ba thành phần chính: rủi ro lựa chọn, rủi ro bảo đảm và rủi ro nghiệp vụ.
Rủi ro lựa chọn là rủi ro liên quan đến việc đánh giá và phân tích tín dụng, khi ngân hàng phải lựa chọn các phương án vay vốn hiệu quả để đưa ra quyết định cho vay.
Rủi ro bảo đảm phát sinh từ các tiêu chuẩn liên quan đến đảm bảo trong hợp đồng cho vay, bao gồm điều khoản hợp đồng, loại tài sản đảm bảo, chủ thể đảm bảo, hình thức bảo đảm và tỷ lệ cho vay so với giá trị tài sản đảm bảo.
Rủi ro nghiệp vụ đề cập đến những rủi ro phát sinh trong quá trình quản lý khoản vay và hoạt động cho vay Điều này bao gồm việc áp dụng hệ thống xếp hạng rủi ro cũng như các kỹ thuật xử lý khi gặp phải vấn đề với các khoản vay.
Rủi ro danh mục là một loại rủi ro tín dụng phát sinh từ những hạn chế trong quản lý danh mục cho vay của ngân hàng Rủi ro này được chia thành hai loại chính: rủi ro nội tại và rủi ro tập trung.
Rủi ro nội tại là những rủi ro phát sinh từ các yếu tố và đặc điểm riêng biệt của từng chủ thể vay vốn hoặc ngành kinh tế cụ thể Những rủi ro này thường liên quan đến đặc điểm hoạt động và cách thức sử dụng vốn của khách hàng vay.
Rủi ro tập trung xảy ra khi ngân hàng cho vay quá nhiều vốn cho một số khách hàng nhất định, hoặc cho các doanh nghiệp hoạt động trong cùng một ngành, lĩnh vực kinh tế Điều này cũng có thể xảy ra khi ngân hàng tập trung cho vay trong một vùng địa lý cụ thể hoặc đối với các loại hình cho vay có rủi ro cao.
Phân loại theo tính chất của rủi ro tín dụng
Rủi ro khách quan là những rủi ro phát sinh từ các yếu tố bên ngoài như thiên tai, dịch bệnh, chiến tranh, hỏa hoạn, hoặc trường hợp người vay bị chết hay mất tích Những tình huống này có thể dẫn đến việc mất vốn vay, mặc dù ngân hàng và người vay đã tuân thủ đầy đủ các quy định về quản lý và sử dụng khoản vay.
Rủi ro chủ quan là những rủi ro phát sinh từ lỗi của ngân hàng hoặc bên đi vay, có thể do vô tình hoặc cố ý, dẫn đến thiệt hại về vốn vay Tuy nhiên, nếu áp dụng các biện pháp hợp lý, loại rủi ro này có thể được khắc phục hoặc hạn chế hiệu quả.
Chỉ tiêu đo lường rủi ro tín dụng 6 1 Về quy mô tín dụng
Về cơ cấu tín dụng
Trong đầu tư tài chính, nguyên tắc "Không nên bỏ tất cả trứng vào một giỏ" nhấn mạnh tầm quan trọng của việc phân tán vốn để giảm thiểu rủi ro Rủi ro tín dụng có thể gia tăng khi ngân hàng tập trung cho vay vào các lĩnh vực mạo hiểm, dẫn đến khả năng thu hồi nợ thấp khi những ngành này gặp khó khăn Cơ cấu tín dụng được chia thành hai nhóm: theo ngành và theo thời hạn cho vay Việc cho vay vào các ngành rủi ro cao có thể gây ra thiệt hại lớn khi thị trường suy thoái Ngoài ra, nếu ngân hàng có cơ cấu vốn ngắn hạn lớn nhưng lại cho vay trung và dài hạn, sẽ dễ dẫn đến mất khả năng thanh khoản, ảnh hưởng nghiêm trọng đến hoạt động của ngân hàng.
Về nợ quá hạn
Nợ quá hạn là chỉ tiêu cơ bản phản ánh rủi ro tín dụng, xảy ra khi khách hàng không thực hiện nghĩa vụ trả nợ đúng hạn Hồ sơ tín dụng cho phép xác định nợ quá hạn tại bất kỳ thời điểm nào Cả ngân hàng và doanh nghiệp đều muốn tránh tình trạng này, vì nợ quá hạn có thể làm giảm uy tín của doanh nghiệp trong các khoản vay sau và dẫn đến lãi suất phạt cao hơn Đối với ngân hàng, tỷ lệ "Nợ quá hạn/Dư nợ" cao cho thấy chất lượng tín dụng kém, yêu cầu xem xét lại mô hình tín dụng và quy trình vay vốn Nợ quá hạn được đo lường qua hai chỉ tiêu: số dư nợ quá hạn so với tổng dư nợ và số khách hàng có nợ quá hạn so với tổng số khách hàng có dư nợ.
Nợ xấu
Nợ xấu bao gồm các khoản nợ thuộc nhóm 3 (nợ dưới tiêu chuẩn), nhóm 4 (nợ nghi ngờ) và nhóm 5 (nợ có khả năng mất vốn) Các loại nợ này được phản ánh qua các chỉ tiêu tài chính cụ thể, ảnh hưởng đến tình hình tài chính của tổ chức tín dụng.
Tỷ lệ nợ xấu = Nợ xấu/ Tổng dư nợ
Khi một ngân hàng để xảy ra tỷ lệ nợ xấu càng lớn thì chứng tỏ rủi ro tín dụng của họ đang tăng và ngược lại.
Nguyên nhân gây ra rủi ro tín dụng 7 1 Nguyên nhân khách quan
Nguyên nhân chủ quan
Nguyên nhân từ phía khách hàng vay vốn
Khách hàng sử dụng vốn sai mục đích và không có thiện chí trả nợ vay có thể được xem là hành vi lừa đảo ngân hàng nhằm chiếm đoạt tài sản, điều này sẽ dẫn đến những hậu quả nghiêm trọng.
Khả năng quản lý kinh doanh kém ảnh hưởng lớn đến hiệu quả sử dụng vốn vay, chủ yếu do trình độ và năng lực điều hành của Ban lãnh đạo Nhiều khách hàng mở rộng đầu tư quá mức mà không tính toán kỹ lưỡng, dẫn đến khó khăn trong việc thích nghi với thách thức kinh doanh, từ đó tác động tiêu cực đến công tác quản lý rủi ro tín dụng.
Tình hình tài chính của doanh nghiệp đang gặp khó khăn và thiếu minh bạch, với sổ sách kế toán thường không trung thực và các báo cáo chứng từ không được ghi chép đầy đủ Điều này dẫn đến việc cán bộ tín dụng gặp khó khăn trong việc phân tích rủi ro, vì số liệu doanh nghiệp cung cấp không đảm bảo độ chính xác.
Nguyên nhân từ phía Ngân hàng cho vay vốn
Chính sách tín dụng của ngân hàng chưa đồng bộ và hợp lý, không theo kịp thông lệ quốc tế, có thể dẫn đến rủi ro tín dụng và tạo ra nhiều khe hở cho người sử dụng vốn vi phạm hợp đồng.
Việc ngân hàng bố trí cán bộ tín dụng thiếu trình độ chuyên môn và đạo đức nghề nghiệp đã dẫn đến nhiều vụ án kinh tế lớn, trong đó có hành vi làm giả hồ sơ cho vay và nâng giá tài sản thế chấp Những hành động này không chỉ gây ảnh hưởng nghiêm trọng đến hoạt động tín dụng mà còn cho thấy tầm quan trọng của đạo đức nghề nghiệp trong việc giảm thiểu rủi ro tín dụng Một cán bộ dù có chuyên môn vững nhưng thiếu đạo đức có thể gây ra hậu quả nghiêm trọng trong lĩnh vực tín dụng.
Việc lỏng lẻo trong công tác kiểm tra nội bộ tại ngân hàng có thể dẫn đến những rủi ro nghiêm trọng Kiểm tra nội bộ, tương tự như thanh tra ngân hàng nhà nước, đóng vai trò quan trọng trong việc kiểm soát an toàn tín dụng Tuy nhiên, kiểm tra nội bộ có ưu điểm vượt trội nhờ vào tính nhanh chóng và kịp thời, được thực hiện thường xuyên trong quá trình kinh doanh.
Ngân hàng cần tăng cường giám sát và quản lý khoản vay để đảm bảo nợ được hoàn trả đúng hạn, tránh tình trạng đọng vốn và mất vốn Tuy nhiên, tâm lý ngại gây phiền hà cho khách hàng của nhiều cán bộ tín dụng, cùng với hệ thống quản lý kinh doanh lạc hậu tại các doanh nghiệp, đã dẫn đến việc giám sát và quản lý khoản nợ chưa được thực hiện hiệu quả.
Sự hợp tác giữa các ngân hàng hiện nay còn nhiều bất cập và lỏng lẻo, đặc biệt là trong việc chia sẻ thông tin tín dụng Khi khách hàng vay tiền từ nhiều ngân hàng mà không có sự phối hợp chặt chẽ, nguy cơ rủi ro hệ thống gia tăng Việc các ngân hàng cùng cho vay vượt mức giới hạn tối đa mà không biết thông tin lẫn nhau có thể dẫn đến tình trạng rủi ro tín dụng cao Do đó, việc cải thiện cơ sở dữ liệu tín dụng giữa các ngân hàng là rất cần thiết để đưa ra quyết định cho vay hợp lý, tuy nhiên, hiện tại thông tin vẫn chưa đầy đủ và cập nhật kịp thời.
Rủi ro tín dụng phát sinh từ nhiều nguyên nhân chủ quan và khách quan Để hạn chế và giảm thiểu rủi ro này, các ngân hàng và nhà quản lý cần áp dụng những biện pháp nội bộ hiệu quả nhằm kiểm soát rủi ro ở mức tối thiểu.
Xếp hạng tín dụng khách hàng trong hoạt động của ngân hàng thương mại 9 1 Khái niệm xếp hạng tín dụng khách hàng 9 2 Đối tượng của xếp hạng tín dụng khách hàng 11 3 Tầm quan trọng của xếp hạng tín dụng khách hàng 11 4 Quy trình của hệ thống xếp hạng tín dụng khách hàng 12 5 Một số mô hình xếp hạng tín dụng khách hàng vay vốn tại NHTM 13 5.1 Mô hình chấm điểm truyền thống
Mô hình điểm số Z
Mô hình điểm số Z do Altman khởi tạo vào năm 1968 nhằm đo lường xác suất vỡ nợ của khách hàng dựa trên các đặc điểm cơ bản của doanh nghiệp Ông đã phát triển mô hình này thông qua nghiên cứu kinh tế lượng trên 66 công ty tại Mỹ Mô hình cho phép tính toán xác suất vỡ nợ của khoản vay dựa vào dữ liệu quá khứ Sử dụng phương pháp hồi quy tuyến tính và loại bỏ các biến không có ý nghĩa thống kê, Altman đã xây dựng mô hình điểm số Z với các biến độc lập được xác định rõ ràng.
Bảng 1.1: Các biến độc lập trong mô hình điểm số Z
X1 Vốn lưu động ròng/ tổng tài sản
X2 Lợi nhuận giữ lại/ tổng tài sản
X4 Thị giá cổ phiếu/ giá trị ghi sổ của nợ dài hạn
X5 Doanh thu/ tổng tài sản
Vì đặc thù của mỗi ngành khác nhau nên Altman (2000) 5 đã xây dựng mô hình trên thành các hàm phân biệt, cụ thể như sau:
Bảng 1.2: Mô hình điểm số Z của các ngành
4 Altman, Edward I (September, 1968), ““Financial Ratios, Discriminant Analysis and the
Prediction of Corporate Bankkruptcy”” Journal of Finance 189 – 209
5 Altman, Edward I (July, 2000), ““ Predicting Financial Distress of Companies Retrieved on September 4th, 2009.
Loại Mô hình điểm Z Đã cổ phần hóa, ngành SX Z = 1,2X 1 +1,4X 2 +3,3X 3 +0,6X 4 +1,05X 5
Chưa cổ phần hóa, ngành SX Z’= 0,72X 1 +0,847X 2 +3,11X 3 +0,42X 4 +0,998X 5 Doanh nghiệp khác Z” = 6,51X 1 +3,26X 2 +6,72X 3 +1,05X 4
Các hệ số liên quan đến các biến X thể hiện mức thay đổi cận biên của điểm số Z khi biến X thay đổi 1 đơn vị, giả định rằng các yếu tố khác không thay đổi Chẳng hạn, nếu hệ số của X1 là 1,2, điều này có nghĩa là khi các yếu tố khác không thay đổi, việc tăng X1 sẽ làm tăng điểm số Z.
Đại lượng Z, thước đo tổng hợp phân loại rủi ro doanh nghiệp, tăng khoảng 1,2 đơn vị khi có sự thay đổi 1 đơn vị Mô hình này, theo Altman, dựa vào giá trị tính toán và thực tế để xác định bảng giá trị của Z tương ứng với các tình trạng khác nhau của doanh nghiệp.
Bảng 1.3: Bảng giá trị Z Điểm Z Điểm Z’ Điểm ZZ” Tình trạng
Z > 2,99 Z’ >2,9 Z’’ > 2,6 DN nằm trong vùng an toàn
1,8 < Z ≤ 2,99 1,23 < Z’ ≤ 2,9 1,1 < Z ≤ 2,6 DN nằm trong vùng cảnh báo
Z ≤ 1,8 Z ≤ 1,23 Z ≤ 1,1 DN nằm trong vùng nguy hiểm
Sự thay đổi của điểm số Z không chỉ phản ánh tình hình tài chính mà còn dự báo khả năng chuyển hạng tín dụng của doanh nghiệp Nghiên cứu của Altman trên 700 công ty đã chỉ ra mối tương quan giữa điểm số Z” và hệ số tín nhiệm từ S&P và Moody’s Công thức điểm số Z” đã được điều chỉnh để nâng cao độ chính xác trong việc đánh giá tín dụng.
Sự tương đồng giữa điểm số Z” và hệ số tín nhiệm được thể hiện như sau:
Bảng 1.4: Điểm số Z’’ và hệ số tín nhiệm
DN nằm trong vùng an toàn, chưa có nguy cơ phá sản
Trái phiếu có thể đầu tư
DN nằm trong vùng cảnh báo, có thể có nguy cơ phá sản
Trái phiếu có độ rủi ro cao
Trái phiếu không nên đầu tư
DN nằm trong vùng nguy hiểm, nguy cơ phá sản cao
Mô hình điểm số Z mang lại nhiều lợi ích, bao gồm sự đơn giản trong việc đo lường rủi ro tín dụng và khả năng phân tích khác biệt đa nhân tố để xác định xác suất vỡ nợ của khách hàng Nhờ đó, mô hình này đã khắc phục những hạn chế của các phương pháp định tính, từ đó nâng cao hiệu quả trong việc kiểm soát rủi ro tín dụng Hơn nữa, tính khách quan và nhất quán của mô hình giúp giảm thiểu sự ảnh hưởng của ý kiến chủ quan từ cán bộ tín dụng.
Mô hình hiện tại chỉ phân loại khách hàng vay thành hai nhóm: "vỡ nợ" và "không vỡ nợ", nhưng thực tế, tình trạng vỡ nợ có nhiều cấp độ khác nhau như không trả hoặc chậm trễ trong việc trả lãi, cũng như không hoàn trả nợ gốc và lãi Do đó, cần thiết phải phát triển một mô hình xếp hạng toàn diện hơn với nhiều thang điểm để ước tính các mức độ vỡ nợ khác nhau Hơn nữa, mô hình này cũng thiếu lý do rõ ràng để giải thích sự bất biến của các biến số theo thời gian, đặc biệt trong bối cảnh thị trường và điều kiện kinh doanh thường xuyên thay đổi.
Mô hình KMV 18 1.3
Dựa trên cơ sở mô hình định giá trái phiếu của Merton (1974) 6 , trong những năm
Từ năm 1990, công ty KMV đã phát triển thành công mô hình lượng hóa rủi ro tín dụng, thường được biết đến là mô hình KMV Nhờ vào tính ưu việt và hiệu quả của mô hình này, đến năm 2004, có tới 40 trong số 50 tập đoàn tài chính lớn nhất thế giới đã đăng ký sử dụng nó.
Mô hình này dựa trên 2 giả định sau:
Giả định 1 cho rằng thị giá của công ty tuân theo một quá trình ngẫu nhiên, được mô tả bởi phương trình dV_A = àV_A dt + σ_A V_A dz Trong đó, V_A đại diện cho giá trị tài sản của công ty, à là lợi tức dự tính (tính theo lãi suất liên tục), σ_A là độ biến động của giá trị tài sản, và dz là quá trình Gauss-Wiener.
Giả định 2 xác định rằng công ty chỉ có một khoản vay L sẽ hết hạn vào thời điểm T Tại thời điểm đáo hạn, giá trị tài sản của công ty được ký hiệu là V T Có hai khả năng xảy ra: Thứ nhất, nếu tài sản không đủ để trả nợ (V T < L), ngân hàng chỉ có thể thu hồi tối đa là V T Thứ hai, nếu tài sản đủ để trả nợ, tức là V T ≥ L, công ty sẽ có khả năng hoàn trả đầy đủ khoản vay.
V T ≥ L, khi đó Ngân hàng sẽ thu được khoản cho vay ban đầu là L Tóm lại tại thời điểm đáo hạn, Ngân hàng thu hồi:
Như vậy, giá trị vốn chủ sở hữu công ty sau khi trả nợ là (ký hiệu E T )
Công thức này tương tự như lợi ích ròng của hợp đồng quyền chọn kiểu châu Âu với giá thực hiện L Bằng cách áp dụng nguyên tắc cân bằng giữa quyền chọn mua và quyền chọn bán (put-call parity) cùng với công thức Black-Scholes trong định giá quyền chọn, ta có thể xác định giá trị vốn chủ sở hữu của công ty.
6 Merton, Robert C., “On the Pricing of Corporate Debt: The Risk Structure of Interest Rates”, Journal of Finance, Vol.29, No.2, (May 1974), pp.449 – 470
7 Stephen Kealhofer, John McQuown and Oldrich Vasicek (1990s)
8 Là một tập hợp {F t : t ∈ T} với mỗi F t là một biến ngẫu nhiên có giá trị trong X
9 Là khi số lần ghép lãi trong kỳ tiền tới vô cùng (expected continuously compounded return)
Công thức tính giá trị vốn cổ phần (V E) được xác định bằng V A N(d 1) – e –rT FN(d 2), trong đó V E đại diện cho thị giá của vốn cổ phần, F là mệnh giá của khoản nợ ban đầu, và r là lãi suất phi rủi ro Lãi suất phi rủi ro được tính bằng công thức r = ln(1+i), trong đó i là lãi suất Các giá trị d 1 và d 2 được tính toán dựa trên các công thức cụ thể, giúp xác định giá trị hiện tại của các khoản đầu tư.
Trong đó T – t chính là thời hạn còn lại của khoản vay, tính theo năm, ví dụ còn lại 6 tháng thì T – t = 0.5
Theo nghiên cứu của Shumway và Bharath (2004), mối liên hệ giữa độ biến động giá trị tài sản σ A và độ biến động giá trị vốn chủ sở hữu σ B được thể hiện qua một công thức cụ thể.
Tóm lại, để tính xác suất vỡ nợ của 1 khoản vay, cần đi theo trình tự sau:
- Bước 1: ước lượng giá trị tài sản (V A ) và độ biến động tài sản (σ A ) Cách tìm 2 biến này đó là chúng ta đi giải hệ phương trình sau:
Giá trị vốn chủ sở hữu (V E) của công ty có thể được lấy từ báo cáo tài chính, trong khi độ biến động của giá trị vốn chủ sở hữu tại thời điểm T được biểu thị bằng σ E Để ước lượng độ biến động này, cần thu thập lịch sử giá cổ phiếu và tính toán chuỗi lợi suất, từ đó dự báo độ biến động cho giai đoạn tiếp theo Nghiên cứu của Vương Quân Hoàng (2004) chỉ ra rằng phương sai của chuỗi lợi suất của các công ty niêm yết tại Việt Nam tuân theo hiệu ứng GARCH (1,1) Do đơn vị của T tính theo năm, cần hiệu chỉnh kết quả theo năm bằng công thức: σ E = σ d 250.
10 Shumway, Tyler and Bharah, Sreedhar, T.(2004), Forecasting Default with the KMV Merton Model” University of Michigan
11 Vương Quân Hoàng (2004), “ Hiệu ứng Garch trên chuỗi lợi tức ở Việt Nam giai doạn 2000 – 2003”, tạp chí Toán học ứng dụng tập II, số 1
Hàm N(x) là hàm phân phối chuẩn, và việc giải hệ phương trình liên quan đến nó có thể rất phức tạp Tuy nhiên, hiện nay đã có các phần mềm hỗ trợ như Mthcad, giúp đơn giản hóa quá trình này.
- Bước 2: Tính khoảng cách đến điểm vỡ nợ (Distance – to default)
Trước khi tính khoảng cách đến điểm vỡ nợ chúng ta cần xác định Điểm vỡ nợ:
Trong đó STD và LTD là giá trị sổ sách của các khoản vay ngắn hạn và dài hạn
DPT (Debt Payment Term) là chỉ số nợ có thể dẫn đến vỡ nợ trong vòng một năm, tức là nếu công ty không thanh toán số nợ này trong năm đó, nó sẽ rơi vào tình trạng vỡ nợ Công ty Moody's đã chọn α = 0,5 mà không cung cấp lý do cụ thể vì lý do thương mại Khoảng cách đến điểm vỡ nợ được tính toán dựa trên công thức nhất định.
Đại lượng DD phản ánh khoảng cách giữa giá trị công ty tại thời điểm T và thời điểm vỡ nợ Do đó, khi DD tăng lên, xác suất vỡ nợ của công ty cũng cao hơn, và ngược lại, nếu DD giảm, xác suất vỡ nợ sẽ thấp hơn.
- Bước 3: Tính xác suất vỡ nợ (Expected Default Frequency – EDF)
Qua phân tích thực nghiệm từ dữ liệu của công ty KMV, xác suất vỡ nợ của một công ty được tính toán dựa trên tỷ lệ số hãng có cùng độ đòn bẩy (DD) bị vỡ nợ trong một năm so với tổng số hãng có cùng DD KMV chỉ ra rằng, EDF có thể được xem như là hàm của DD, với công thức tính toán là EDF = N(-DD).
Trong đó DD là khoảng cách đến điểm vỡ nợ, EDF là xác suất vỡ nợ, N(x) là hàm phân phối chuẩn
Mô hình KMV, được phát triển bởi công ty Moody’s, nổi bật với các đặc tính ưu việt nhờ ứng dụng lý thuyết toán học cao cấp trong việc đo lường rủi ro tín dụng Đây được coi là một trong những mô hình hiện đại nhất trong lĩnh vực này Tuy nhiên, mô hình cũng gặp phải một số nhược điểm, bao gồm việc dựa trên hai giả định cơ bản và khó khăn trong việc thu thập dữ liệu Thêm vào đó, quy trình tính toán của mô hình này cũng khá phức tạp.
1.3 MÔ HÌNH LOGISTIC TRONG PHÂN TÍCH RỦI RO TÍN DỤNG CỦA NGÂN HÀNG THƯƠNG MẠI
Mô hình logistic (Maddala 12, 1984) là một mô hình định lượng với biến phụ thuộc là biến giả, chỉ nhận hai giá trị 0 hoặc 1 Mô hình này được ứng dụng rộng rãi trong phân tích kinh tế và đặc biệt là trong lĩnh vực rủi ro tín dụng.
Mô hình này hỗ trợ Ngân hàng trong việc đánh giá khả năng rủi ro tín dụng của khách hàng (biến phụ thuộc) dựa trên các yếu tố ảnh hưởng từ khách hàng (biến độc lập).
Trong mô hình này, cấu trúc dữ liệu như sau:
Bảng 1.5: Cấu trúc dữ liệu các biến trong mô hình Logistic
Phụ thuộc Y Nhị phân Độc lập X i Liên tục hoặc rời rạc
Biến độc lập X i thể hiện các yếu tố ảnh hưởng đến khách hàng, bao gồm giới tính, thu nhập và tình trạng nhà cửa cho khách hàng cá nhân, hoặc các chỉ số như ROE, ROA và vốn chủ sở hữu đối với khách hàng doanh nghiệp.
Giả sử mẫu có n doanh nghiệp Mỗi doanh nghiệp xem xét k chỉ tiêu tài chính:
X ij : các chỉ tiêu tài chính của doanh nghiệp I (i=1,2 ,n; j=1,2,…n);
Mục đích, đối tượng và phạm vi áp dụng
- Xây dựng các bước thống nhất trong việc xếp hạng tín dụng khách hàng doanh nghiệp trên phần mềm T24 tại các đơn vị kinh doanh của Techcombank
- Tạo cơ sở cho việc xem xét đánh giá để cấp tín dụng và quản lý khách hàng trong hoạt động tín dụng
- Làm cơ sở cho việc hoạch định chính sách tín dụng và xây dựng chính sách khách hàng của Techcombank
- Nâng cao chất lượng dịch vụ ngân hàng doanh nghiệp trong hệ thống Techcombank b Đối tượng áp dụng
Các chi nhánh, Trung tâm giao dịch, các Phòng Giao dịch trực thuộc thực hiện cấp tín dụng cho khách hàng doanh nghiệp c Phạm vi áp dụng
Việc xếp hạng doanh nghiệp được áp dụng đối với tất cả các khách hàng là doanh nghiệp có quan hệ tín dụng với Techcombank.
Quy trình thực hiện
Sơ đồ 2.2: Quy trình xếp hạng tín dụng trên T24
Trách nhiệm Tiến trình thực hiện
Xếp hạng khách hàng Kiểm soát phê duyệt trên T24
Trưởng/phó phòng KD, Ban giám đốc chi nhánh
2.3.1.3 Hướng dẫn xếp hạng doanh nghiệp trên phần mềm T24
Hạng tín dụng của khách hàng doanh nghiệp được xác định dựa trên điểm số tín dụng mà họ đạt được, trong đó điểm tín dụng này được tính toán từ các chỉ tiêu định lượng và định tính.
Các chỉ tiêu định lượng
Trong T24, thang điểm đánh giá các chỉ tiêu định lượng khác nhau cho từng ngành, do đó, trước khi xếp hạng doanh nghiệp, cần xác định ngành mà doanh nghiệp đó thuộc về trong bốn ngành cơ bản: công nghiệp, thương mại, xây dựng và dịch vụ.
Các chỉ tiêu định lượng để xếp hạng doanh nghiệp bao gồm các chỉ tiêu tài chính sau:
Bảng 2.4: Các chỉ tiêu định lượng xếp hạng DN
1 Tỷ số khả năng thanh toán ngắn hạn
2 Tỷ số khả năng thanh toán nhanh
II Khả năng vay trả
4 Tỷ số vốn chủ sở hữu/TTS
5 Tỷ số nợ/Vốn CSH
6 Tỷ số Lợi nhuận gộp/Nợ phải trả
III Khả năng sinh lời
7 Tỷ số lợi nhuận sau thế/doanh thu
IV.Năng lực hoạt động
10 Tỷ số doanh thu/tổng tài sản
12 Vòng quay hàng tồn kho
- Khả năng thanh toán ngắn hạn (đơn vị: lần)
Khả năng thanh toán ngắn hạn =
- Khả năng thanh toán nhanh (đơn vị: lần)
Khả năng thanh toán nhanh =
- Nợ phải trả trên tổng tài sản (đơn vị: %)
Nợ phải trả trên tổng tài sản =
- Nợ phải trả trên nguồn vốn chủ sở hữu(đơn vị: %)
Nợ phải trả trên nguồn vốn chủ sở hữu =
- Tổng lợi tức sau thuế trên doanh thu (đơn vị:%)
Tổng lợi tức sau thuế trên doanh thu =
- Tổng lợi tức sau thuế trên tài sản (đơn vị:%) (ROA)
Tổng lợi tức sau thuế trên tài sản =
- Tổng lợi tức sau thuế trên nguồn vốn (đơn vị:%) (ROE)
Tổng lợi tức sau thuế trên nguồn vốn =
- Hiệu quả sử dụng tài sản (đơn vị: lần) (TS doanh thu/tổng tài sản)
Hiệu quả sử dụng tài sản =
- Vòng quay hàng tồn kho (đơn vị: vòng)
- Kỳ thu tiền bình quân (đơn vị: ngày) (Số ngày phải thu)
Các chỉ tiêu định tính
Bảng 2.5: Các chỉ tiêu định tính xếp hạng DN
4 Trình độ, kinh nghiệm Ban lãnh đạo
Để chuẩn hóa cách khai báo trong giao dịch tín dụng, hệ thống đã thiết lập các mã tương ứng cho từng chỉ tiêu định tính, từ 10 đến 60 Khi đánh giá các chỉ tiêu này trong T24, người dùng chỉ cần nhập mã tương ứng Hướng dẫn chi tiết về việc đánh giá và mã khai báo cho từng chỉ tiêu trong T24 sẽ được cung cấp cụ thể.
Chỉ tiêu “Chiến lược” được đánh giá dựa trên độ rõ ràng và tính phù hợp của chiến lược doanh nghiệp với xu hướng phát triển của ngành Đồng thời, khả năng thực hiện chiến lược trong thực tế cũng là yếu tố quan trọng trong đánh giá này.
Bảng 2.6: Nội dung các chỉ tiêu chiến lược
Nội dung chỉ tiêu chiến lược Giá trị nhập
Chiến lược rõ ràng và phù hợp với công ty là yếu tố then chốt, giúp nâng cao khả năng thực hiện chiến lược một cách hiệu quả Hệ thống văn bản chiến lược được cụ thể hóa cho toàn công ty sẽ tạo điều kiện thuận lợi cho việc triển khai và giám sát.
Chiến lược tốt, khả năng thực hiện chiến lược tốt 20
Chiến lược khá, khả năng thực hiện chiến lược khá 30
Chiến lược trung bình, khả năng thực hiện chiến lược trung bình 40
Chiến lược không phù hợp, không có khả năng thực hiện chiến lược 50
- Chỉ tiêu quan hệ với Techcombank
Chỉ tiêu “Quan hệ với Techcombank” xác định mức độ quan hệ và uy tín trong quan hệ của doanh nghiệp đối với riêng Techcombank
Doanh số hoạt động là tổng doanh số ghi có tài khoản trong một năm tài chính, không bao gồm các giao dịch như phát vay hay nộp tiền vào tài khoản để trả nợ vay, bao gồm cả mua ngoại tệ để trả nợ Đối với các doanh nghiệp chưa hoạt động đủ một năm tại Techcombank, doanh số sẽ được tính dựa trên doanh số thực tế tại ngân hàng mà không áp dụng tỷ lệ để ước tính doanh số cả năm.
Khám phá các dịch vụ đa dạng của Techcombank, bao gồm thanh toán quốc tế và nội địa, mở và sử dụng tài khoản, trả lương qua tài khoản, giao dịch mua bán ngoại tệ, cùng với phát hành thẻ thanh toán.
Khách hàng phải đáp ứng đủ những điều kiện trong từng mục để được đánh giá một mức điểm tương ứng
Bảng 2.7: Chỉ tiêu quan hệ với Techcombank
Nội dung chỉ tiêu Quan hệ với Techcombank Giá trị nhập (i) Doanh số hoạt động: Tại Techcombank đạt trên 100 tỷ/năm
(ii) Thời gian quan hệ với Techcombank tính đến thời điểm xếp hạng: từ 2 năm trở lên
Sử dụng ít nhất một trong các dịch vụ khác ngoài tín dụng
(i) Doanh số hoạt động: Tại Techcombank đạt trên 75 tỷ/năm
(ii) Thời gian quan hệ với Techcombank tính đến thời điểm xếp hạng: từ 1 năm trở lên
Sử dụng ít nhất một trong các dịch vụ khác ngoài tín dụng
(i) Doanh số hoạt động: Tại Techcombank đạt trên 75 tỷ/năm; không sử dụng các dịch vụ khác ngoài tín dụng hoặc thời gian quan hệ với
(i) Doanh số hoạt động tại Techcombank đạt trên 50 tỷ đồng/năm
(ii) Sử dụng ít nhất một trong các dịch vụ khác ngoài tín dụng
Thời gian quan hệ với Techcombank dưới 1 năm
Tổng doanh số hoạt động tại Techcombank đạt trên 25 tỷ đồng/năm 40
Các doanh nghiệp còn lại 50
Chỉ tiêu "Thương hiệu" được xác định dựa trên mức độ nổi tiếng của sản phẩm mà doanh nghiệp sản xuất, bao gồm thương hiệu sản phẩm trong lĩnh vực thương mại và thương hiệu doanh nghiệp trong các lĩnh vực dịch vụ, sản xuất hoặc thương mại.
Thương hiệu doanh nghiệp là một yếu tố quan trọng, được xây dựng bởi chính doanh nghiệp để định danh cho sản phẩm và dịch vụ của mình Những thương hiệu này không chỉ đại diện cho giá trị mà doanh nghiệp mang lại, mà còn giúp tạo dựng sự nhận diện và niềm tin từ khách hàng.
Chỉ tiêu “Thương hiệu” được đánh giá khi đạt được một trong hai chỉ tiêu trong mỗi phần đánh giá tương ứng:
Bảng 2.8: Chỉ tiêu thương hiệu
Nội dung chỉ tiêu Thương hiệu Giá trị nhập
Thương hiệu của sản phẩm: Nổi tiếng thế giới
Thương hiệu của doanh nghiệp: Nổi tiếng thế giới
Thương hiệu của sản phẩm: Nổi tiếng thế giới
Thương hiệu của doanh nghiệp: Nổi tiếng trong vùng là thị trường chủ yếu của khách hàng và nơi Techcombank có trụ sở
Thương hiệu của sản phẩm: nhiều người biết đến
Thương hiệu của doanh nghiệp: nhiều người biết đến
Thương hiệu của sản phẩm: ít người biết, sản phẩm mới
Thương hiệu của doanh nghiệp: ít người biết, sản phẩm mới
Các doanh nghiệp còn lại 50
- Chỉ tiêu ban lãnh đạo
Ban lãnh đạo được xét đến bao gồm Giám đốc công ty, Kế toán trưởng, Trưởng phòng kinh doanh của doanh nghiệp
Bảng 2.9: Chỉ tiêu ban lãnh đạo
Nội dung chỉ tiêu ban lãnh đạo Giá trị nhập
Học vấn: Đại học trở lên
Kinh nghiệm: trên 5 năm kinh nghiệm quản lý trong lĩnh vực đang phụ trách
Uy tín: có uy tín cao đối với bạn hàng, đối tác, nhân viên trong DN
Học vấn: Đại học trở lên
Kinh nghiệm: trên 4 năm kinh nghiệm quản lý trong lĩnh vực đang phụ trách
Uy tín: có uy tín cao đối với bạn hàng, đối tác, nhân viên trong DN
Kinh nghiệm: trên 3 năm kinh nghiệm quản lý trong lĩnh vực đang phụ trách
Uy tín: có uy tín cao đối với bạn hàng, đối tác, nhân viên trong DN
Kinh nghiệm: trên 3 năm kinh nghiệm trong lĩnh vực chính của DN
Uy tín: có uy tín cao đối với bạn hàng, đối tác, nhân viên trong DN
Các doanh nghiệp còn lại 50
- Chỉ tiêu uy tín trong giao dịch tín dụng đối với Techcombank
Bảng 2.10: Chỉ tiêu uy tín giao dịch tín dụng
Nội dung chỉ tiêu uy tín giao dịch tín dụng Giá trị nhập
Có nợ loại 3-5 tại Techcombank 10
Có nợ loại 2 tại Techcombank 20
Chưa được cấp tín dụng 30
Có dịch vụ tiền vào ra đều đặn, trả nợ đầy đủ 40
Ngoài các chỉ tiêu định lượng và định tính nêu trên, hạng của một khách hàng còn bị ảnh hưởng bởi chỉ tiêu kiểm toán
Trong T24 nội dung của chỉ tiêu kiểm toán được thể hiện với các mã khai báo như sau:
Bảng 2.11: Chỉ tiêu kiểm toán
Chỉ tiêu kiểm toán giá trị nhập cho doanh nghiệp được phân loại như sau: Doanh nghiệp có kiểm toán nước ngoài chấp nhận toàn phần nhận 10 điểm; doanh nghiệp có kiểm toán nước ngoài bị ngoại trừ một phần nhận 20 điểm; doanh nghiệp có kiểm toán trong nước chấp nhận toàn phần nhận 30 điểm; doanh nghiệp có kiểm toán trong nước bị ngoại trừ một phần nhận 40 điểm; và doanh nghiệp chưa có kiểm toán hoặc có kiểm toán không thuộc danh sách của VACPA sẽ không được tính điểm.
50 Đối với DN có kiểm toán bị ngoại trừ hoàn toàn (toàn phần) 60
Danh sách của VACPA bao gồm các công ty kiểm toán đủ điều kiện được xác nhận bởi Hội Kiểm toán viên hành nghề Việt Nam Danh sách này chia thành hai nhóm: nhóm các công ty kiểm toán nước ngoài, gồm KPMG, E&Y, PwC, VACO, và nhóm các công ty kiểm toán trong nước, bao gồm các công ty còn lại.
- Hạng và năng lực tín dụng của khách hàng
Hạng có thể đạt được của một khách hàng được quy định trong bảng dưới đây:
Bảng 2.12: Mô tả hạng khách hàng
STT Hạng của khách hàng Diễn giải năng lực tín dụng của khách hàng
Trường hợp DN có vốn chủ sở hữu bằng 0 hoặc âm hoặc xếp hạng D3 thì sẽ bị từ chối cấp tín dụng
Nhóm khách hàng A1, A2, A3 có khả năng xảy ra nợ xấu rất thấp và năng lực tín dụng tốt Ngân hàng nên duy trì mối quan hệ bền vững với những đối tác này thông qua việc áp dụng chính sách ưu đãi, nâng cao chất lượng phục vụ và đặc biệt chú trọng đến dịch vụ chăm sóc khách hàng.
Nhóm khách hàng B1, B2, B3 có xác suất nợ xấu thấp và năng lực tín dụng tốt, chiếm tỷ trọng lớn trong các doanh nghiệp vay vốn của ngân hàng Ngân hàng cần duy trì mối quan hệ với nhóm khách hàng này, đồng thời cần chú ý đến các doanh nghiệp xếp loại B3 để phòng ngừa rủi ro tiềm ẩn do khả năng giảm hạng tín dụng.
Nhóm khách hàng C1, C2, C3 có nguy cơ nợ xấu cao và năng lực tín dụng yếu, do đó ngân hàng cần cẩn trọng khi quyết định cho vay Nhóm này thường vay vốn trong tình trạng kinh doanh khó khăn và hàng tồn kho nhiều Khi cho vay, ngân hàng nên áp dụng hạn mức tín dụng thấp và trích lập quỹ dự phòng rủi ro hợp lý để giảm thiểu tổn thất.
Nhóm khách hàng xếp hạng D1, D2, D3 có khả năng xảy ra nợ không đủ tiêu chuẩn rất cao, cho thấy năng lực tín dụng kém Ngân hàng cần hạn chế cho vay đối với nhóm này, nhưng trong một số trường hợp đặc biệt, có thể xem xét cho vay với điều kiện nghiêm ngặt Đặc biệt, nhóm khách hàng D3 tuyệt đối không được cấp tín dụng.
Thử nghiệm mô hình Logistic xếp hạng tín dụng doanh nghiệp tại
2.3.2.1 Mô hình logistic xếp hạng tín dụng khách hàng doanh nghiệp a Mô hình logistic là mô hình hồi quy có biến phụ thuộc là biến định tính
Trong nghiên cứu này, tôi áp dụng mô hình Logistic để ước lượng xác suất rủi ro tín dụng của doanh nghiệp Mô hình nhằm xác định khả năng rủi ro tín dụng (biến phụ thuộc) dựa trên các yếu tố ảnh hưởng đến doanh nghiệp (biến độc lập).
Phụ thuộc Nhị phân Độc lập Liên tục hoặc rời rạc
Giả sử mẫu có n doanh nghiệp Mỗi doanh nghiệp xem xét k chỉ tiêu tài chính: X 1,
X ij : các chỉ tiêu tài chính của doanh nghiệp
Y i : biến nhị phân có thể giải thích như sau
Y i =1: nếu trả được nợ ( không có rủi ro tín dụng)
Y i =0: nếu không trả được nợ ( có rủi ro tín dụng)
Gọi p i =P(Y i =1/X i ) là xác suất Y i =1 với điều kiện X i =(X 1i, X 2i …….,X ki )
Như vậy, Y i có phân phối A(p i ) ta có: E(Y i =np i ), Var(Y i )=n
Mô hình logistic, Pi được xác định như sau:
Hàm phân bố logistic là một phương trình quan trọng trong mô hình xếp hạng tín nhiệm, trong đó các giá trị X i có thể nằm trong khoảng từ -∞ đến +∞, và giá trị p i sẽ nằm trong khoảng từ 0 đến 1.
Theo tiêu chuẩn Basel II, một doanh nghiệp được coi là có rủi ro tín dụng khi xuất hiện ít nhất một trong các dấu hiệu nhận biết rủi ro tín dụng.
(1) Không có khả năng thực hiện nghĩa vụ tín dụng với các đối tác;
(3) Giá trị thị trường doanh nghiệp< Tổng nợ phải trả c Chọn mẫu, chọn biến và xây dựng giả thuyết
Nghiên cứu này tập trung vào việc đánh giá rủi ro tín dụng của các doanh nghiệp niêm yết trên Thị trường chứng khoán Việt Nam, dựa trên giá trị Vốn lưu động ròng trong năm 2012.
Nhóm sử dụng dấu hiệu:Với giá trị vốn lưu động ròng 0
- Hệ số thanh toán ngắn hạn:
Tỷ số này cho thấy mối quan hệ giữa nợ ngắn hạn và tài sản ngắn hạn, cụ thể là số lượng tài sản có thể chuyển đổi thành tiền để thanh toán các khoản nợ đến hạn.
Hệ số thanh toán ngắn hạn phản ánh tình trạng tài chính ngắn hạn của một công ty Tỷ số lớn hơn 2 cho thấy doanh nghiệp có khả năng thanh toán nợ ngắn hạn tốt, đảm bảo khả năng trả nợ khi đến hạn Do đó, hệ số này có ảnh hưởng lớn đến khả năng khách hàng trả nợ khi ngân hàng xem xét.
Trên cơ sở đó, nhóm nhận định rằng X2 tác động cùng chiều với biến phụ thuộc tức X2 < 0
- Tỷ suất lợi nhuận tổng tài sản (ROA)
Tỷ suất lợi nhuận trên tổng tài sản phản ánh cứ một trăm đồng tài sản hiện có trong doanh nghiệp mang lại bao nhiêu đồng lợi nhuận
Khi đánh giá khả năng trả nợ của khách hàng, ngân hàng cần chú ý đến hoạt động kinh doanh của doanh nghiệp, vì đây là nguồn thu chính để thanh toán nợ Tỷ số này phản ánh hiệu quả quản lý và sử dụng tài sản của doanh nghiệp trong việc tạo ra thu nhập Nếu tỷ số này lớn hơn
Tỷ số lợi nhuận trên tổng tài sản cho thấy hiệu quả kinh doanh của doanh nghiệp Nếu tỷ số lớn hơn 0, doanh nghiệp đang hoạt động có lãi; ngược lại, nếu nhỏ hơn 0, doanh nghiệp đang thua lỗ Mức lãi hoặc lỗ được tính bằng phần trăm so với giá trị bình quân tổng tài sản.
Trên cơ sở đó, nhóm nhận định rằng X3 tác động cùng chiều đối với biến phụ thuộc tức X3 > 0
- Tỷ suất lợi nhuận trên vốn chủ sở hữu
Chỉ tiêu ROE có ý nghĩa cứ 100 đồng vốn chủ sở hữu sẽ tạo ra bao nhiêu đồng lợi nhuận
Chỉ tiêu này phản ánh khả năng sinh lời của doanh nghiệp, với tỷ số càng cao cho thấy khả năng tạo lợi nhuận từ nguồn vốn chủ càng tốt Điều này chứng tỏ hoạt động sản xuất kinh doanh của doanh nghiệp đang diễn ra hiệu quả.
Khi ROE tăng lên mà vốn chủ sở hữu không biến động nhiều, lợi nhuận sau thuế của doanh nghiệp sẽ tăng, từ đó cải thiện khả năng chi trả nợ Lợi nhuận trước thuế cao thường dẫn đến chi phí trả lãi được chi trả dễ dàng hơn, giúp doanh nghiệp có khả năng thanh toán nợ tốt hơn.
Trên cơ sở đó, nhóm nhận định rằng ROE sẽ có tác động cùng chiều với khả năng trả nợ của DN hay nói cách khác X4 > 0
- Hệ số thanh toán lãi vay:
X5 = Hệ số thanh toán lãi vay =
Tỷ số khả năng thanh toán lãi vay đo lường khả năng của doanh nghiệp trong việc trả lãi cho chủ nợ bằng lợi nhuận từ hoạt động kinh doanh, đồng thời phản ánh sự hợp lý trong cấu trúc vốn vay và vốn chủ sở hữu Tỷ số này càng cao cho thấy rủi ro mất khả năng chi trả lãi tiền vay càng thấp, và ngược lại.
Trên cơ sở đó nhóm nhận định rằng hệ số thanh toán lãi vay tác động cùng chiều với hệ số Z hay nói các khác X5 >0
Bảng 2.13: Tác động của các chỉ tiêu
Nhóm Tên chỉ tiêu Công thức Ký hiệu Tác động Cấu trúc vốn
Hệ số nợ Nợ phải trả/Tổng tài sản HSN -
Hệ số thanh toán nợ ngắn hạn
Tài sản ngắn hạn/ Nợ ngắn hạn
Hệ số thanh toán lãi vay (LNTT+ Chi phí lãi vay)/Chi phí lãi vay
ROA Lợi nhuận sau thuế/ Tổng tài sản
ROE Lợi nhuận sau thuế/ Vốn chủ sở hữu
ROE + d Làm sạch dữ liệu
Trong quá trình chạy mô hình, do số lượng mẫu chưa đủ lớn và còn tồn tại các trường hợp ngoại lai, tôi đã quyết định loại bỏ những quan sát không phù hợp Những quan sát này không đặc trưng cho mô hình, vì vậy nhóm đã thay thế chúng bằng một doanh nghiệp khác có các chỉ số tài chính đặc trưng hơn.
Kết quả: Số lượng mẫu tôi nghiên cứu còn lại sau khi đã thay thế:
Dưới đây là hình ảnh các kết quả quan sát các biến độc lập sau khi nhóm đã loại quan sát ngoại lai :
- Khả năng thanh toán ngắn hạn
- Khả năng thanh toán lãi vay e Kết quả Nghiên cứu: Sử dụng phần mềm SPSS
Kiểm định đa cộng tuyến
2.3.2.1 Mô hình logistic xếp hạng tín dụng khách hàng doanh nghiệp
So sánh mô hình Logistic và mô hình xếp hạng tín dụng nội bộ trên phần mềm T24 của Techcombank 65 2.3.4 Đánh giá về việc ứng dụng mô hình Logistic trong xếp hạng tín dụng khách hàng doanh nghiệp tại Techcombank 67 2.3.4.1 Ưu điểm
Bảng dưới đây tổng hợp chi tiết các tính chất của hai phương pháp xếp hạng tín dụng khách hàng, giúp người đọc có cái nhìn tổng quan về ưu và nhược điểm của mô hình xếp hạng tín dụng nội bộ trên T24 so với phần mềm xếp hạng tín dụng doanh nghiệp sử dụng mô hình Logistic.
Tiêu chí Phương pháp sử dụng phần mềm T24
Phương pháp sử dụng mô hình Logistic
- Sử dụng được cả hai chỉ tiêu định tính và chỉ tiêu định lượng
Việc thu thập thông tin gặp nhiều khó khăn do sự phân chia thành nhiều ngành nghề và lĩnh vực khác nhau, dẫn đến chi phí cao và quy trình phức tạp Tuy nhiên, việc đánh giá mô hình hiện tại vẫn còn nhiều thách thức.
Techcombank đã xem xét đầy đủ các biến tác động hay chưa
- Sử dụng được cả hai chỉ tiêu định tính và chỉ tiêu định lượng
Khả năng trả nợ của khách hàng bị ảnh hưởng bởi nhiều yếu tố, trong đó phần dư thu từ mô hình là yếu tố quyết định Khi phần dư thu lớn, cho thấy các yếu tố tác động chưa được xem xét đầy đủ, và ngược lại Trong hai mô hình hồi quy được trình bày trong chuyên đề này, phần dư thu nhận được là khá nhỏ.
Việc xếp hạng phụ thuộc nhiều vào ý kiến chủ quan của cán bộ tín dụng, vì vậy chưa đảm bảo được tính khách quan
Do việc xếp hạng dựa vào kết quả ước lượng thực nghiệm, có thể được tự động hóa nên việc đánh giá khách quan hơn
Tính xác suất trả nợ đúng hạn
Không tính toán được xác suất trả nợ đúng hạn của khách hàng
Có thể tính toán được xác suất trả nợ đúng hạn của khách hàng
Mô hình chấm điểm của
Techcombank áp dụng kinh nghiệm và quan sát từ các chuyên gia tín dụng, tuân thủ các lý thuyết và phương pháp khoa học, đảm bảo tính nhất quán trong quy trình hoạt động.
Một số biến số ảnh hưởng đến khả năng trả nợ có thể có mối tương quan với nhau, dẫn đến hiện tượng đa cộng tuyến khi đưa vào mô hình, làm đảo ngược các hệ số ước lượng Để đảm bảo tính nhất quán của mô hình, cần khắc phục hiện tượng đa cộng tuyến Kết quả từ mô hình mà tôi đề xuất trong khóa luận cho thấy không có hiện tượng đa cộng tuyến xảy ra.
Dư nợ xấu tại Techcombank năm
2013 tầm 3.6%, một con số khá tốt, chứng tỏ mô hình xếp hạng tín dụng cũng đang khá tốt
Mô hình xếp hạng tín dụng khách hàng doanh nghiệp đạt độ chính xác cao, lên tới 94%, cho thấy hiệu quả vượt trội trong việc dự báo kết quả.
2.3.4 Đánh giá về việc ứng dụng mô hình Logistic trong xếp hạng tín dụng khách hàng doanh nghiệp tại Techcombank
Mô hình Logistic là một phương pháp định lượng giúp khắc phục nhược điểm của các mô hình định tính, mang lại sự khách quan và nhất quán trong quá trình đánh giá Mô hình này không bị ảnh hưởng bởi ý kiến chủ quan của cán bộ tín dụng, đảm bảo tính chính xác trong phân tích dữ liệu.
Mô hình Logistic cung cấp một phương pháp đo lường rủi ro tín dụng đơn giản và dễ thực hiện với các phần mềm chuyên dụng như Eviews hoặc SPSS Điều này tạo ra lợi thế so với mô hình KMV, vốn có quy trình đo lường và tính toán phức tạp hơn.
Mô hình Logistic giúp ngân hàng phân loại khách hàng và nhận diện rủi ro, cho phép ước lượng xác suất không trả được nợ Từ đó, ngân hàng có thể xác định doanh nghiệp nằm trong vùng an toàn hoặc vùng cảnh báo, giúp chủ động đưa ra các biện pháp hạn chế rủi ro.
Mô hình Logistic nổi bật hơn so với mô hình xếp hạng tín dụng truyền thống và mô hình KMV nhờ khả năng đo lường vai trò của các yếu tố ảnh hưởng đến hạng tín dụng của khách hàng Trong khi đó, mô hình điểm số Z lại cứng nhắc trong việc xem xét các yếu tố tác động đến biến phụ thuộc và các hệ số do Altman đưa ra, đồng thời chỉ phù hợp với một số doanh nghiệp nhất định tại Mỹ.
Chúng ta có thể dễ dàng điều chỉnh hoặc thêm bớt các biến trong logistic để xác định rõ ràng tác động của các yếu tố đối với rủi ro tín dụng.
Mô hình Logistic gặp phải nhược điểm do phụ thuộc vào độ chính xác của nguồn thông tin thu thập và khả năng dự báo cũng như trình độ phân tích của cán bộ tín dụng Hơn nữa, vì là mô hình kinh tế lượng, khi hệ số xác định thấp, mô hình có thể dẫn đến dự báo không chính xác, thể hiện qua các giá trị phần dư.
Qua phân tích chương 2 và các so sánh, có thể đánh giá khách quan về mô hình xếp hạng tín dụng nội bộ của Techcombank sử dụng phần mềm T24 và mô hình Logistic trong xếp hạng tín dụng doanh nghiệp Không có mô hình nào hoàn hảo tuyệt đối; mỗi mô hình đều có những ưu điểm riêng Do đó, ngân hàng nên xem xét áp dụng đồng thời cả hai phương pháp để nâng cao độ chính xác trong đánh giá, từ đó đưa ra kết quả cuối cùng sau khi phân tích kỹ lưỡng các kết quả đạt được.
CHƯƠNG III GIẢI PHÁP SỬ DỤNG MÔ HÌNH LOGISTIC TRONG XẾP HẠNG TÍN DỤNG KHÁCH HÀNG DOANH NGHIỆP TẠI NGÂN HÀNG
TMCP KỸ THƯƠNG VIỆT NAM
3.1 ĐỊNH HƯỚNG HOÀN THIỆN HỆ THỐNG XẾP HẠNG TÍN DỤNG ĐỐI VỚI KHÁCH HÀNG DOANH NGHIỆP TẠI TECHCOMB ANK
3.1.1 Định hướng hoạt động tín dụng tại Techcombank
Bước sang năm 2014, Ngân hàng Techcombank sẽ tiếp tục thực hiện nghiêm túc quy chế điều hành vốn, duy trì sử dụng vốn qua hai kênh đầu tư tín dụng trực tiếp và điều chuyển vốn nội bộ, đảm bảo an toàn và hiệu quả Ngân hàng sẽ duy trì cơ cấu đầu tư ổn định, quản lý nguồn vốn hợp lý nhằm đạt được tăng trưởng bền vững.
Mở rộng hoạt động tín dụng với phương châm “An toàn và hiệu quả” nhằm nâng cao quản trị rủi ro, giúp đồng vốn ngân hàng phát huy hiệu quả tối đa Ngân hàng chú trọng phát triển các sản phẩm tín dụng tiện ích như bao thanh toán và cho vay thấu chi, đồng thời gắn kết hoạt động tín dụng với việc bán chéo các sản phẩm dịch vụ ngân hàng Để tối ưu hóa hoạt động cho vay, ngân hàng cũng tìm kiếm các nguồn vốn giá rẻ và tăng cường kiểm tra, giám sát hoạt động tín dụng.