Ứng dụng mô hình Logistic trong quy trình xếp hạng tín dụng doanh nghiệp vay vốn tại ngân hàng ACB

1 LỜI MỞ ĐẦU Ngân hàng tổ chức tài quan trọng kinh tế, đóng vai trị vơ quan trọng phát triển kinh tế tồn cầu Với hoạt động huy động vốn để đầu tư cho vay nhằm thu lợi nhuận Việc sử dụng vốn trình tạo nên loại tài sản khác Ngân hàng cho vay đầu tư hai loại tài sản lớn quan trọng Hoạt động tín dụng (là quan hệ vay mượn gồm cho vay vay) hoạt động sinh lời lớn nhất, song kèm với rủi ro cao cho NHTM Đối với hệ thống Ngân hàng Việt Nam, kể từ chuyển sang chế thị trường không ngừng lớn mạnh thu thành tựu định Nhưng q trình Ngân hàng vấp phải khơng rủi ro hoạt động kinh doanh gây tổn thất nặng nề Do đánh giá rủi ro tín dụng khâu đầu tiên, điều kiện tiên trước cho vay Thực tiễn cho thấy thất bại ngân hàng hoạt động tín dụng gắn chặt với thiếu hiểu biết khách hàng Một kỹ thuật quản trị rủi ro tín dụng ngân hàng sử dụng phân tích chấm điểm để xếp hạng uy tín mặt tín dụng khách hàng cách thường xuyên Do vậy, xếp hạng tín dụng vấn đề ngân hàng quan tâm nhằm ngăn ngừa hạn chế rủi ro tín dụng, giảm bớt tỷ lệ nợ xấu 1.Lý lựa chọn đề tài: Sau thời gian thực tập, em thấy việc xếp hạng khách hàng doanh nghiệp có ý nghĩa quan trọng kinh tế Việt Nam nay, thơng qua xếp hạng doanh nghiệp Ngân hàng xác định mức lãi suất cho vay doanh nghiệp, xác định rủi ro doanh nghiệp nhằm phòng ngừa rủi ro tạo điều kiện ổn định kinh tế Bởi lý trên, em chọn đề tài “Ứng dụng mơ hình Logistic quy trình xếp hạng tín dụng doanh nghiệp vay vốn ngân hàng ACB” để làm đề tài nghiên cứu cho chuyên đề thực tập tốt nghiệp 2.Mục đích nghiên cứu: Đề tài nhằm áp dụng mơ hình Logistic xây dựng quy trình xếp hạng khách hàng khơng cần thơng qua chấm điểm phương pháp thường làm ngân hàng thương mại nay.Từ việc nghiên cứu sẽ giúp cho chúng ta nhận thấy tính khách quan việc đưa định tín dụng ,đồng thời hạn chế yếu tố chủ quan việc xét duyệt cho vay ngân hàng thương mại chưa xây dựng cho hệ thống xếp hạng khách hàng 3.Đối tượng và phạm vi nghiên cứu của đề tài : Do em có quãng thời gian thực tập ngân hàng ACB chi nhánh Trần Đại Nghĩa, người trực tiếp tiếp cận với hệ thống chấm điểm tín dụng ACB, nên phạm vi luận văn em xin trình bày vấn đề hệ thống chấm điểm tín dụng( gọi hệ thống Scoring) áp dụng ngân hàng thương mại cổ phần Á Châu(ACB).Mặt khác ,do tính chất liên quan mật thiết việc chấm điểm tín dụng với vấn đề rủi ro, nên để đánh giá tìm hiểu hệ thống chấm điểm tín dụng, luận văn sẽ trình bày vấn đề liên quan đến phương pháp xếp hạng tín dụng, xếp hạng rủi ro Ngoài đề tài nghiên cứu em có sử dụng mơ hình Logistic nên đề tài sẽ giới thiệu cở sơ lý thuyết mơ hình Logistic 4.Ý nghĩa khoa học và thực tiễn của đề tài : Trong thời đại công nghệ thông tin, việc đầu tư chú trọng đến tiện ích mà cơng nghệ thơng tin mang lại cần thiết , hệ thống chấm điểm tín dụng chắn phải xây dựng tảng khoa học Chính mà Ngân hàng ACB ứng dụng phần mềm TCBS dùng quy trình chấm điểm xếp hạng khách hàng nhằm nâng cao trình độ quản lý, nghiệp vụ , kỹ thuật ngân hàng Tuy nhiên , việc lệ thuộc vào phần mềm không tốt, phần mềm xảy hỏng hóc sẽ khó tìm sửa lỗi sai, cần phương pháp khác để so sánh đối chiếu kiểm chứng kết phần mềm đưa Do em mạnh dạn đưa quy trình xếp hạng khách hàng bằng mơ hình Logistic để có nhìn tổng quan hạng khách hàng nhằm giảm thiểu rủi ro sai xót cũng đánh giá khách quan khách hàng để đưa định tín dụng đúng đắn Đơng thời phương pháp xếp hạng không cần thông qua phần mềm mà hồn tồn tự tính tiện lợi linh hoạt 5.Kết cấu chuyên đề gồm phần: Chương I: Lý thuyết chung phương pháp xếp hạng tín dụng Chương II: Thực trạng cơng tác chấm điểm tín dụng khách hàng doanh nghiệp tại ACB chi nhánh Trần Đại Nghĩa Chương III: Ứng dụng mô hình Logistic quy trình xếp hạng tín dụng doanh nghiệp vay vớn ACB Em xin chân thành cảm ơn bảo, hướng dẫn tận tình thầy giáo ThS.Trần Chung Thủy – Khoa Tốn kinh tế; cảm ơn cán nhân viên Ngân hàng ACB nói chung anh chị Phịng Hỗ trợ tín dụng chi nhánh Trần Đại Nghĩa nói riêng giúp đỡ em hoàn thành chuyên đề CHƯƠNG I: LÝ THUYẾT CHUNG VỀ PHƯƠNG PHÁP XẾP HẠNG TÍN DỤNG 1.1 Tổng quan vềề̀ xếế́p hạng tín dụng 1.1.1 Khái niệm xếp hạng tín nhiệm Xếp hạng tín nhiệm (credit ratings) thuật ngữ bắt nguồn từ tiếng Anh (credit: tín nhiệm; ratings: xếp hạng) John Moody đưa vào năm 1909 “Cẩm nang chứng khoán đường sắt” tiến hành nghiên cứu, phân tích cơng bố bảng xếp hạng tín nhiệm lần cho 1500 loại trái phiếu 250 công ty theo hệ thống ký hiệu gồm ba chữ ABC xếp từ “Aaa” đến “C” (hiện ký hiệu trở thành chuẩn mực quốc tế) Tuy nhiên, xếp hạng tín nhiệm phát triển nhanh Mỹ sau khủng hoảng kinh tế 1929 – 1933 hàng loạt nhà phát hành trái phiếu bị phá sản, vỡ nợ Thời kỳ này, phủ Hoa Kỳ có nhiều quy định việc cấm định chế đầu tư (các quỹ hưu trí, quỹ bảo hiểm, ngân hàng dự trữ) bỏ vốn đầu tư mua lại loại trái phiếu có độ tin cậy thấp mức an tồn bảng xếp hạng tín nhiệm Những quy định làm cho uy tín cơng ty xếp hạng tín nhiệm ngày lên cao Song, suốt 50 năm, việc xếp hạng tín nhiệm phổ biến Mỹ, từ đầu năm 1970 đến nay, dịch vụ xếp hạng tín nhiệm mở rộng phát triển mạnh nhiều nước Ngày nay, khái niệm xếp hạng tín nhiệm chưa có nhận thức thống Theo Bohn, John A viết “Phân tích rủi ro thị trường chuyển đổi “Xếp hạng tín nhiệm đánh giá khả nhà phát hành tốn đúng hạn gốc lãi loại chứng khoán nợ suốt thời gian tồn nó” Theo định nghĩa cơng ty chứng khốn Merrill Lynch, xếp hạng tín nhiệm đánh giá thời công ty xếp hạng tín nhiệm chất lượng tín dụng nhà phát hành chứng khoán nợ, khoản nợ định Nói cách khác đi, đánh giá thời chất lượng tín dụng xem xét hoàn cảnh hướng tương lai, phản ánh sẵn sàng khả nhà phát hành toán gốc lãi đúng hạn Trong kết xếp hạng tín nhiệm chứa đựng ý kiến chủ quan chun gia xếp hạng tín nhiệm Theo cơng ty Moody’s, xếp hạng tín nhiệm ý kiến khả sẵn sàng nhà phát hành việc toán đúng hạn cho khoản nợ định suốt thời hạn tồn khoản nợ Như vậy, khái quát, xếp hạng tín nhiệm đánh giá thời mức độ sẵn sàng khả trả (gốc lãi) chứng khoán nợ nhà phát hành thời gian tồn chứng khoán Xếp hạng tín nhiệm kết việc đánh giá tổng hợp tất rủi ro toán gốc lãi khoản nợ tương lai nhà phát hành Kết xếp hạng tín nhiệm chứa đựng ý kiến chủ quan chuyên gia xếp hạng tín nhiệm Về mặt đó, xếp hạng tín nhiệm xem hình thức tư vấn đầu tư chứng khốn, song khơng hồn tồn lời khun nên mua hay nên bán loại chứng khoán Hầu hết cơng cụ nợ xếp hạng tín nhiệm loại trái phiếu công ty trái phiếu phủ, loại trái phiếu, kỳ phiếu ngân hàng Ở số nước, xếp hạng tín nhiệm cịn áp dụng cho đối tượng vay vốn ngân hàng 1.1.2 Đới tượng của xếp hạng tín dụng Hệ thống XHTD tiếp cận đến tất yếu tố có liên quan đến rủi ro tín dụng ,các NHTM không sử dụng kết XHTD nhằm thể giá trị người vay mà đơn đưa ý kiến dựa nhân tố rủi ro , từ có sách tín dụng giới hạn cho vay phù hợp Xếp hạng người vay chủ yếu dự báo nguy vỡ nợ theo cấp độ nguy hiểm , cảnh báo an tồn dựa xác xuất khơng trả nợ PD(Probability of Default).Cơ sở xác xuất liệu khoản nợ khứ vịng năm trước khách hàng, gồm khoản nợ trả, khoản nợ hạn khoản nợ không thu hồi Dữ liệu phân theo nhóm:Nhóm liệu tài liên quan đến hệ số tài khách hàng cũng đánh giá tổ chức xếp hạng; Nhóm liệu định tính phi tài liên quan đến trình độ quản lý, khả nghiên cứu phát triển sản phẩm mới,các liệu tăng trưởng ngành;Và nhóm liệu mang tính cảnh báo liên quan đến tượng báo hiệu khả không trả nợ, tình hình số dư tiền gửi, hạn mức thấu chi Các nhóm liệu đưa vào mơ hình định sẵn để xử lý, từ tính xác xuất khơng trả nợ khách hàng Đó mơ hình tuyến tính, mơ hình Logit thường xây dựng tổ chức tư vấn chuyên nghiệp Xếp hạng khoản vay dựa sở xếp hạng người vay yếu tố bao gồm tài sản đảm bảo, thời gian cho vay, tổng mức dư nợ tổ chức tín dụng, lực tài Rủi ro khoản vay đo lường xác xuất rủi ro dự kiến EL(ExpectedLoss) 1.1.3 Tầm quan trọng của xếp hạng tín dụng Hệ thống XHTD NHTM nhằm cung cấp dự đoán khả xảy rủi ro tín dụng hiểu khác biệt mặt kinh tế mà người vay hứa tốn với mà mà NHTM thực nhận Khái niệm rủi ro xét đến khơng chắn hay tình trạng bất ổn ước đốn xác xuất xảy Khái niệm tín dụng hiểu quan hệ chuyển giao quyền sử dụng vốn lẫn người cho vay người vay nguyên tắc có hồn tra ̉.Quan hệ tín dụng dựa tảng tin tưởng lẫn gữa chủ thể 1.1.3.1 Rủi ro tín dụng Rủi ro khả xảy tổn thất ngồi dự kiến Vì lĩnh vực đời sống xảy rủi ro Đối với sống đời thường rủi ro điều đơn giản chẳng hạn bị cắp ; ngân hàng thương mại luôn phải đối mặt với loại rủi ro rủi ro khách hàng trả nợ không đúng hạn, cũng ngân hàng khơng đáp ứng nhu cầu rút tiền người gửi tiền…… Ngân hàng thương mại doanh nghiệp kinh doanh loại hàng hoá đặc biệt – hàng hoá tiền tệ, tiềm ẩn nhiều rủi ro Đa phần khoản tiền gửi phải trả có yêu cầu Nguồn tiền ngân hàng thương mại có thay đổi mạnh mẽ gia tăng cạnh tranh hệ thống ngân hàng, ngân hàng với tổ chức tài ảnh hưởng cơng nghệ thơng tin q trình tồn cầu hố Các nguồn tiền cá nhân doanh nghiệp dễ dàng di chuyển hơn, nhạy cảm với lãi suất Điều tạo thuận lợi cho ngân hàng việc tìm kiếm nguồn tiền song lại làm tăng tính kém ổn định hệ thống Mặt khác tài sản ngân hàng chủ yếu động sản tài (các khoản cho vay, chứng khốn) với tính rủi ro thị trường, rủi ro tín dụng cao Cơng nghệ Ngân hàng ngày phát triển cho phép Ngân hàng chuyển nguồn tiền đầu tư tới vùng xa trụ sở Điều vừa làm giảm bớt rủi ro Ngân hàng đa dạng hoá khách hàng đồng thời cũng làm tăng tính rủi ro biến động lớn thị trường Thế giới, khu vực Ngân hàng khơng kiểm sốt tốt khoản vay…Điều không xảy thị trường Việt Nam mà diễn Thế giới Chẳng hạn vào cuối năm 1997, khủng hoảng tài làm cho nhiều Ngân hàng châu Á bị hàng tỷ đô la Mỹ, bị phá sản phải sát nhập; cũng vào năm 1997, nhiều Ngân hàng thương mại Việt Nam mở rộng cho vay tràn lan rơi vào tình trạng nợ q hạn, nợ khó địi Tóm lại tất loại rủi ro ngân hàng có chất chung khả nảng xảy tổn thất cho ngân hàng 1.1.3.2 Thiệt hại từ rủi ro tín dụng Khi rủi ro tín dụng ảnh hưởng nặng nề đến hoạt động kinh doanh NHTM sẽ gây tâm lý hoang mang lo sợ cho người gửi tiền người gửi tiền sẽ ạt rút tiền làm cho tồn hệ thơng ngân hàng gặp khó khăn.Sự hoảng loạn ảnh hưởng lớn đến toàn kinh tế , làm cho sức mua giảm, giá tăng, xã hội ổn định Rủi ro tín dụng NHTM nước cũng ảnh hưởng đến kinh tế nước có liên quan hội nhập gắn chặt mối liên hệ tiền tệ, đầu tư quốc gia NHTM gặp rủi ro tín dụng sẽ khó thu vốn tín dụng cấp lãi cho vay, ngân hàng phải trả vốn lãi vay cho khoản tiền huy động đến hạn, điều làm cho ngân hàng cân đối thu chi, khả khoản, làm lòng tin người gửi tiền, ảnh hưởng đến uy tín ngaanh hàng 1.1.3.3 Vai trò của xếp hạng tín dụng quản trị rủi ro Hệ thống XHTD giúp NHTM quản trị rủi ro tín dụng phương pháp tiên tiến, giúp kiểm sốt mức độ tín nhiệm khách hàng, thiết lập mức lãi suất cho vay phù hợp với dự báo khả thất bại cảu nhóm khách hàng.NHTM đánh giá hiệu danh mục cho vay thông qua giám sát thay đổi dư nợ phân loại nợ nhóm khách hàng xếp hạng , qua điều chỉnh danh mục theo hướng ưu tiên nguồn vào nhóm khách hàng an tồn 1.1.4 Ngun tắc xếp hạng tín dụng Trong q trình chấm điểm tín dụng, cán chấm điểm tín dụng sẽ thu điểm ban đầu điểm tổng hợp để xếp hạng khách hàng - Điểm ban đầu điểm tiêu chí chấm điểm tín dụng cán chấm điểm tín dụng xác định sau phân tích tiêu chí - Điểm tổng hợp để xếp hạng khách hàng điểm ban đầu nhân với trọng số - Trọng số mức độ quan trọng tiêu chí chấm điểm tín dụng (chỉ số tài yếu tố phi tài chính) xét góc độ tác động rủi ro tín dụng Trong quy trình chấm điểm tín dụng, cán chấm điểm tín dụng sử dụng bảng tiêu chuẩn để đánh giá tiêu chí chấm điểm tín dụng theo nguyên tắc: - Đối với tiêu chí bảng tiêu chuẩn đánh giá tiêu chí, số thực tế gần với trị số áp dụng cho loại xếp hạng đó, nằm hai trị số ưu tiên nghiêng phía loại tốt - Trong trường hợp khách hàng có bảo lãnh toàn phần (lớn 100% giá trị khoản tín dụng) tổ chức có lực tài mạnh hơn, sử dụng kết xếp hạng tín dụng bên bảo lãnh để xác định hạng tín dụng khách hàng (nếu bên bảo lãnh cũng Ngân hàng cho vay chấm điểm) Quy trình chấm điểm tín dụng bên bảo lãnh cũng giống quy trình áp dụng cho khách hàng Trường hợp bảo lãnh phần tiến hành chấm điểm tín dụng xếp hạng cho khách hàng 1.1.5 Quy trình xếp hạng tín dụng Căn vào sách tín dụng quy định có liên quan ngân hàng nhằm xác lập quy trình XHTD.Một quy trình XHTD bao gồm bước sau: (1)Thu thập thông tin liên quan đến tiêu sử dụng phân tích đánh giá , thông tin xếp hạng tổ chức tín nhiệm khác liên quan đến đối tượng xếp hạng (2)Phân tích mơ hình để kết luận mức xếp hạng Mức xếp hạng cuối định sau tham khảo ý kiến Hội đồng xếp hạng.Trong XHTD NHTM kết hạng khơng cơng bố rộng rãi (3)Theo dõi tình trạng tín dụng đối tượng xếp hạng để điều chỉnh mức xếp hạng , thông tin điều chỉnh lưu giữ.Tổng hợp kết xếp hạng so sánh với thực tế tủi ro xảy ra, dựa tần suất phải điều chỉnh mức xếp hạng thực đối khách hàng để xem xét điều chỉnh mơ hình xếp hạng 1.2 Các mơ hình chấế́m điểể̉m tín dụng Các mơ hình chấm điểm tín dụng thường sử dụng số liệu phản ánh đặc điểm người vay để tính tốn xác suất rủi ro tín dụng để phân loại khách hàng vào mức độ rủi ro xác định Bằng việc lựa chọn kết hợp đặc điểm tài kinh doanh người vay, tổ chức tín dụng có thể: + Xác định mức ảnh hưởng nhân tố đến rủi ro tín dụng + So sánh mức độ quan trọng nhân tố + Cải thiện việc định giá rủi ro tín dụng + Có xác việc sàng lọc đơn xin vay + Tính tốn xác mức dự trữ cần thiết cho rủi ro tín dụng dự tính Để sử dụng mơ hình này, tổ chức tín dụng phải xác định tiêu phản ánh đặc điểm tài kinh doanh có liên quan đến rủi ro tín dụng cho đối tượng vay cụ thể Đối với cho vay tiêu dùng, đặc điểm người vay mơ hình chấm điểm tín dụng bao gồm: thu nhập, tài sản, lứa tuổi, nghề nghiệp địa điểm Đối với khoản tín dụng cấp cho doanh nghiệp tỷ lệ vốn nợ vốn tự có thường tiêu chủ yếu Mơ hình chấm điểm tín dụng bao gồm loại sau:  Mơ hình xác suất tuyến tính  Mơ hình logit  Mơ hình probit  Mơ hình phân biệt tuyến tính Nội dung chủ yếu cũng điểm mạnh điểm yếu kỹ thuật sẽ trình bày sau đây: 1.2.1 Mơ hình xác suất tuyến tính Mơ hình xác suất tuyến tính sử dụng số liệu khứ, chẳng hạn số liệu kế toán, làm liệu đầu vào để giải thích khứ chi trả cho khoản vay Mức độ quan tương đối yếu tố sử dụng để giải thích q trình chi trả q khứ sẽ sử dụng để dự đoán xác suất chi trả cho khoản vay ( pi ) Giả sử khoản vay cũ chia thành hai nhóm: nhóm có rủi ro vốn ( Zi = 1) nhóm khơng có rủi ro ( Zi = 0) Chúng ta thiết lập mối quan hệ nhóm với nhân tố ảnh hưởng tương ứng ( X ij ) phản ánh đặc điểm người vay thứ I (như cấu vốn hay thu nhập) theo mô hình đường thẳng tuyến tính với cơng thức sau: n Z i = ∑ β j X ij + sai số j =1 Trong đó, β j phản ánh mức độ quan trọng tiêu thứ j (thí dụ cấu vốn) việc giải thích khứ chi trả người vay Lấy giá trị β j nhân với nhân tố X ij người vay chúng ta sẽ dự tính giá trị Z i Giá trị phản ánh xác suất bình quân rủi ro vốn người vay E( Z i ) = (1 – pi ); pi xác suất trả khoản nợ vay Kỹ thuật thực cách đơn giản số liệu phản ánh đặc điểm người vay cung cấp Tuy nhiên điểm yếu chỗ xác suất rủi ro vốn dễ nằm ngồi khoảng từ đến Các mơ hình logit probit sau sẽ khắc phục nhược điểm cách giới hạn phạm vi dự tính xác suất rủi ro nằm khoảng từ đến 1.2.2 Mơ hình logit Mơ hình logit giới hạn xác suất lũy kế rủi ro vốn khoản tín dụng nằm khoảng từ đến giả sử xác suất phân bổ theo dạng hàm số: F ( Z i ) = 1/(1 + e − Zi ) Trong đó, e số tự nhiên, F ( Z i ) xác suất lũy kế mức rủi ro khoản vay, tính tốn theo mơ hình đường thẳng tuyến tính tương tự 10 mơ hình Như vậy, chúng ta xác định giá trị dự tính Zi theo hàm số tuyến tính cho người vay mới, sau thay giá trị Z i vào bên phải hàm số logit để xác định giá trị F( Zi ) – xác suất lũy kế rủi ro vốn phân bổ theo dạng hàm số logit cụ thể 1.2.3 Mơ hình Propit Mơ hình probit cũng hạn chế xác suất rủi ro tín dụng dự tính khoảng từ đến 1, khác với mơ hình giả thiết xác suất rủi ro có dạng phân bổ chuẩn (normal distribution) khơng phân bổ theo hàm số logit đồ thị 4.3 Tuy nhiên, nhân với yếu tố cố định giá trị logit trở thành giá trị probit gần đúng 1.2.4 Mơ hình phân biệt tuyến tính Trong mơ hình xác suất tuyến tính, logit probit dự tính mức xác suất rủi ro tín dụng khoản tín dụng cấp, mơ hình có tác dụng phân loại người vay vào mức độ rủi ro có liên quan đến tiêu ( X j ) phản ánh đặc điểm tài kinh doanh họ Thí dụ sau xem xét mơ hình phân biệt xây dựng E.I.Altman giành cho công ty sản xuất Mỹ Chỉ số biến động Z đo lường toàn mức độ rủi ro người vay Chỉ số phụ thuộc vào giá trị số tài phản ánh tình trạng tài người vay ( X j ) mức độ quan trọng số việc định mức độ rủi ro người vay Các giá trị này, đến lượt xác định thơng qua kinh nghiệm phân tích so sánh hai nhóm người vay có rủi ro khơng có rủi ro rút từ mơ hình phân biệt Hàm số phân biệt Altman có dạng sau: Z = 1, X + 1, X + 3,3 X + 0, X + 1, X Trong đó: X = Tỷ lệ vốn lưu động tổng tài sản có X = Tỷ lệ lợi nhuận tích lũy tổng tài sản có X = Tỷ lệ lợi nhuận trước thuế lãi suất tổng tài sản có X = Tỷ lệ giá trị thị trường cổ phiếu giá kế toán cá khoản nợ dài hạn X = Tỷ lệ doanh thu tổng tài sản có 67 68 69 70 71 72 Phụ lục : Mơ hình đầy đủ biến số (Xác định xác xuất vỡ nợ theo các tiêu tài chính) Dependent Variable: Y Method: ML - Binary Logit (Quadratic hill climbing) Date: 04/11/12 Time: 18:44 Sample: 91 Included observations: 91 Convergence achieved after iterations Covariance matrix computed using second derivatives Variable Coefficient Std Error z-Statistic Prob X1 0.821939 0.529325 1.552806 0.1205 X2 -0.740178 0.471761 -1.568968 0.1167 X3 0.654224 0.649666 1.007016 0.3139 X4 -0.198898 0.841730 -0.236297 0.8132 X5 -0.217749 0.161618 -1.347307 0.1779 X6 -0.083536 0.088153 -0.947620 0.3433 X7 -0.047042 0.094400 -0.498330 0.6183 X8 0.018290 0.367597 0.049755 0.9603 X9 -4.339676 2.138063 -2.029723 0.0424 X10 -0.144434 1.271367 -0.113605 0.9096 X11 -0.915383 1.100810 -0.831554 0.4057 X12 9.472096 10.43589 0.907646 0.3641 X13 0.089852 1.050323 0.085547 0.9318 X14 -1.662240 5.809480 -0.286125 0.7748 X15 -0.154055 0.105891 -1.454843 0.1457 C 4.815181 2.230844 2.158457 0.0309 Mean dependent var 0.516484 S.D dependent var 0.502497 S.E of regression 0.492123 Akaike info criterion 1.533570 Sum squared resid 18.16387 Schwarz criterion 1.975039 Log likelihood -53.77742 Hannan-Quinn criter 1.711675 Restr log likelihood -63.02693 Avg log likelihood -0.590961 LR statistic (15 df) 18.49903 McFadden R-squared 0.146755 Probability(LR stat) 0.237339 Obs with Dep=0 44 Total obs 91 Obs with Dep=1 47 73 Phụ lục 3:Mô hình đã bỏ biến X3 và X4(Xác định xác xuất vỡ nợ theo các tiêu tài chính) Dependent Variable: Y Method: ML - Binary Logit (Quadratic hill climbing) Date: 04/11/12 Time: 20:33 Sample: 91 Included observations: 91 Convergence achieved after iterations Covariance matrix computed using second derivatives Variable Coefficient Std Error z-Statistic X1 0.777604 0.525498 1.479748 X2 -0.552677 0.338732 -1.631606 X5 -0.221699 0.161675 -1.371262 X6 -0.044302 0.074249 -0.596670 X7 -0.054423 0.093394 -0.582730 X8 -0.002563 0.355935 -0.007201 X9 -4.557551 2.066623 -2.205313 X10 0.094449 1.219362 0.077458 X11 -0.983637 1.084450 -0.907037 X12 10.79205 10.19869 1.058180 X13 0.263120 1.004354 0.261979 X14 -0.621796 5.623628 -0.110569 X15 -0.168445 0.101011 -1.667597 C 4.717881 2.106002 2.240208 Mean dependent var 0.516484 S.D dependent var S.E of regression 0.491163 Akaike info criterion Sum squared resid 18.57559 Schwarz criterion Log likelihood -54.39459 Hannan-Quinn criter Restr log likelihood -63.02693 Avg log likelihood LR statistic (13 df) 17.26469 McFadden R-squared Probability(LR stat) 0.187485 Obs with Dep=0 44 Total obs Obs with Dep=1 47 Prob 0.1608 0.0184 0.6397 0.6119 0.6239 0.9821 0.0281 0.9330 0.0382 0.2980 0.8406 0.9363 0.1195 0.0009 0.502497 1.503178 1.889464 1.659020 -0.597743 0.236963 91 74 Phụ lục 4:Mơ hình đã bỏ biến X5, X8(Xác định xác xuất vỡ nợ theo các tiêu tài chính) Dependent Variable: Y Method: ML - Binary Logit (Quadratic hill climbing) Date: 04/11/12 Time: 20:41 Sample: 91 Included observations: 91 Convergence achieved after iterations Covariance matrix computed using second derivatives Variable Coefficient Std Error z-Statistic X1 0.718017 0.508583 1.411800 X2 -0.474224 0.321329 -1.475823 X6 -0.050184 0.072011 -0.696903 X7 -0.066720 0.090165 -0.739977 X9 -4.173093 1.899864 -2.196522 X10 -0.037552 1.185624 -0.031673 X11 -1.066760 1.045360 -1.020472 X12 9.879442 10.00054 0.987891 X13 0.299209 0.974072 0.307173 X14 -0.659340 5.046120 -0.130663 X15 -0.147170 0.098021 -1.501414 C 4.034486 1.955815 2.062816 Mean dependent var 0.516484 S.D dependent var S.E of regression 0.495118 Akaike info criterion Sum squared resid 19.36619 Schwarz criterion Log likelihood -55.97065 Hannan-Quinn criter Restr log likelihood -63.02693 Avg log likelihood LR statistic (11 df) 14.11257 McFadden R-squared Probability(LR stat) 0.226827 Obs with Dep=0 44 Total obs Obs with Dep=1 47 Prob 0.1775 0.0556 0.0258 0.0859 0.0281 0.1706 0.7291 0.9266 0.0948 0.9374 0.1601 0.0014 0.502497 1.493860 1.824963 1.627440 -0.615062 0.311957 91 75 Phụ lục 5: Mơ hình đã bỏ biến X11, X12,X14(Xác định xác xuất vỡ nợ theo các tiêu tài chính) Dependent Variable: Y Method: ML - Binary Logit (Quadratic hill climbing) Date: 04/11/12 Time: 20:46 Sample: 91 Included observations: 91 Convergence achieved after iterations Covariance matrix computed using second derivatives Variable Coefficient Std Error z-Statistic X1 0.691502 0.476006 1.452719 X2 -0.401066 0.321503 -1.247471 X6 -0.050532 0.069586 -0.726183 X7 -0.042788 0.085504 -0.500420 X9 -4.055186 1.852865 -2.188603 X10 -0.462192 1.096930 -0.421350 X13 0.190658 0.930392 0.204923 X15 -0.186715 0.090420 -2.064966 C 4.175209 1.805307 2.312741 Mean dependent var 0.516484 S.D dependent var S.E of regression 0.492147 Akaike info criterion Sum squared resid 19.86109 Schwarz criterion Log likelihood -57.04958 Hannan-Quinn criter Restr log likelihood -63.02693 Avg log likelihood LR statistic (8 df) 11.95472 McFadden R-squared Probability(LR stat) 0.153236 Obs with Dep=0 44 Total obs Obs with Dep=1 47 Prob 0.1532 0.1189 0.0151 0.1317 0.0282 0.1227 0.0482 0.0331 0.7843 0.502497 1.451639 1.699966 1.551823 -0.626918 0.694838 91 Phụ lục 6: Mơ hình đã bỏ biến C(Xác định xác xuất vỡ nợ theo các tiêu tài chính) Dependent Variable: Y 76 Method: ML - Binary Logit (Quadratic hill climbing) Date: 04/29/12 Time: 18:31 Sample: 91 Included observations: 91 Convergence achieved after iterations Covariance matrix computed using second derivatives Variable Coefficient Std Error z-Statistic X1 0.665242 0.456790 1.456342 X2 0.133889 0.215505 0.621281 X6 -0.013529 0.066572 -0.203222 X7 0.024147 0.077082 0.313265 X9 -0.379219 0.942689 -0.402274 X10 -0.466248 1.074170 -0.434054 X13 0.754465 0.866130 0.871075 X15 -0.121330 0.083319 -1.456206 Mean dependent var 0.516484 S.D dependent var S.E of regression 0.507265 Akaike info criterion Sum squared resid 21.35736 Schwarz criterion Log likelihood -60.19458 Hannan-Quinn criter Avg log likelihood -0.661479 Obs with Dep=0 44 Total obs Obs with Dep=1 47 Prob 0.0801 0.1448 0.1139 0.0972 0.0481 0.0828 0.1542 0.1150 0.502497 1.498782 1.719517 1.587835 91 Phụ lục 7:Mơ hình đầy đủ biến số(Xác định xác xuất vỡ nợ theo các tiêu phi tài chính) Dependent Variable: Y Method: ML - Binary Logit (Quadratic hill climbing) 77 Date: 04/29/12 Time: 17:14 Sample: 91 Included observations: 91 Convergence achieved after iterations Covariance matrix computed using second derivatives Variable Coefficient Std Error z-Statistic X1 0.008265 0.650774 0.012701 X2 0.527836 0.629182 0.838924 X3 1.607151 0.588513 2.730866 X4 0.360362 0.543085 0.663546 X5 -0.477205 0.619368 -0.770470 X6 0.194677 0.600065 0.324426 X7 -1.188689 0.613682 -1.936979 X8 -0.907226 0.649491 -1.396825 X9 0.361811 0.592817 0.610325 X10 0.473153 0.619064 0.764304 C -0.227086 0.841597 -0.269827 Mean dependent var 0.516484 S.D dependent var S.E of regression 0.493643 Akaike info criterion Sum squared resid 19.49465 Schwarz criterion Log likelihood -56.38881 Hannan-Quinn criter Restr log likelihood -63.02693 Avg log likelihood LR statistic (10 df) 13.27624 McFadden R-squared Probability(LR stat) 0.208634 Obs with Dep=0 44 Total obs Obs with Dep=1 47 Prob 0.0115 0.1496 0.0784 0.1131 0.1500 0.1438 0.1054 0.0982 0.1551 0.1111 0.0679 0.502497 1.481073 1.784583 1.603520 -0.619657 0.105322 91 Phụ lục 8:Mơ hình hồi quy đầy đủ biến số(Xác định xác xuất vỡ nợ theo các tiêu tài và phi tài chính) Dependent Variable: Y Method: ML - Binary Logit (Quadratic hill climbing) Date: 04/29/12 Time: 18:49 Sample: 91 Included observations: 91 Convergence achieved after iterations Covariance matrix computed using second derivatives Variable Coefficient Std Error P1 4.821397 2.012542 P2 4.829436 1.399826 z-Statistic 2.395675 3.450026 Prob 0.0166 0.0006 78 C Mean dependent var S.E of regression Sum squared resid Log likelihood Restr log likelihood LR statistic (2 df) Probability(LR stat) Obs with Dep=0 Obs with Dep=1 -4.828195 0.516484 0.450983 17.89793 -53.04925 -63.02693 19.95538 4.64E-05 44 47 1.359608 -3.551166 S.D dependent var Akaike info criterion Schwarz criterion Hannan-Quinn criter Avg log likelihood McFadden R-squared Total obs 0.2571 0.502497 1.231852 1.314627 1.265246 -0.582959 0.158308 91 79 Phụ lục 9:Mơ hình đã bỏ biến C(Xác định xác xuất vỡ nợ theo các tiêu tài và phi tài chính) Dependent Variable: Y Method: ML - Binary Logit (Quadratic hill climbing) Date: 04/29/12 Time: 18:51 Sample: 91 Included observations: 91 Convergence achieved after iterations Covariance matrix computed using second derivatives Variable Coefficient Std Error z-Statistic P1 -1.338379 1.049040 -1.275812 P2 1.749168 1.001737 1.746136 Mean dependent var 0.516484 S.D dependent var S.E of regression 0.494919 Akaike info criterion Sum squared resid 21.80011 Schwarz criterion Log likelihood -61.09290 Hannan-Quinn criter Avg log likelihood -0.671351 Obs with Dep=0 44 Total obs Obs with Dep=1 47 Prob 0.0387 0.0565 0.502497 1.386657 1.441841 1.408920 91 80 MỤC LỤC Trang 1.1 Tổng quan vềề̀ xếế́p hạng tín dụng .4 1.1.1 Khái niệm xếp hạng tín nhiệm .4 1.2 Các mơ hình chấế́m điểể̉m tín dụng 1.2.1 Mơ hình xác suất tuyến tính 1.2.2 Mơ hình logit 1.2.3 Mơ hình Propit 10 1.2.4 Mơ hình phân biệt tuyến tính .10 ... CHƯƠNG III: ỨNG DỤNG MƠ HÌNH LOGISTIC TRONG QUY TRÌNH XẾP HẠNG TÍN DỤNG DOANH NGHIỆP VAY VỐN TẠI NGÂN HÀNG ACB 3.1 Mơ hình Logit 3.1.1 Cơ sở của việc lựa chọn mô hình Logistic Hiện nay,... giá mơ hình xếp hạng tín dụng của ngân hàng ACB 2.3.1 Mặt tích cực của hệ thớng xếp hạng tín dụng doanh nghiệp - Hệ thống xếp hạng tín dụng thiết kế phần mềm TCBS đơn giản dễ áp dụng Với... tin xếp hạng tín nhiệm cơng bố ngân hàng tổ chức kiểm toán nước, khách hàng có quan hệ tín dụng với nhiều ngân hàng khác Trung tâm Thông tin tín dụng NHNN (CIC) thực xếp hạng tín nhiệm doanh nghiệp