PHÂN TÍCH RỦI RO TÍN DỤNG DOANH NGHIỆP BẰNG MÔ HÌNH HỒI QUY LOGISTIC NGHIÊN CỨU TRƯỜNG HỢP NGÂN HÀNG THƯƠNG MẠI CỔ PHẦN SÀI GÒN THƯƠNG TÍN.PDF

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ TP HỒ CHÍ MINH - TRẦN MINH DUY PHÂN TÍCH RỦI RO TÍN DỤNG DOANH NGHIỆP BẰNG MƠ HÌNH HỒI QUY LOGISTIC: NGHIÊN CỨU TRƯỜNG HỢP NGÂN HÀNG THƯƠNG MẠI CỔ PHẦN SÀI GỊN THƯƠNG TÍN LUẬN VĂN THẠC SĨ KINH TẾ TP HỒ CHÍ MINH - 2013 BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ TP HỒ CHÍ MINH - TRẦN MINH DUY PHÂN TÍCH RỦI RO TÍN DỤNG DOANH NGHIỆP BẰNG MƠ HÌNH HỒI QUY LOGISTIC: NGHIÊN CỨU TRƯỜNG HỢP NGÂN HÀNG THƯƠNG MẠI CỔ PHẦN SÀI GỊN THƯƠNG TÍN Chun ngành: Kinh tế tài – Ngân hàng Mã số: 60340201 LUẬN VĂN THẠC SĨ KINH TẾ NGƯỜI HƯỚNG DẪN KHOA HỌC PGS.TS SỬ ĐÌNH THÀNH TP HỒ CHÍ MINH – 2013 LỜI CAM ĐOAN *** Tôi cam đoan luận văn “Phân tích rủi ro tín dụng doanh nghiệp mơ hình hồi quy logistic: Nghiên cứu trường hợp Sacombank” nghiên cứu tơi Ngoại trừ tài liệu tham khảo trích dẫn luận văn này, tơi cam đoan tồn phần hay phần nhỏ luận văn chưa công bố sử dụng để nhận cấp nơi khác Khơng có sản phẩm nghiên cứu người khác sử dụng luận văn mà không trích dẫn theo quy định Luận văn chưa nộp để nhận cấp trường đại học sở đào tạo khác TP.Hồ Chí Minh, tháng 09 năm 2013 Tác giả Trần Minh Duy MỤC LỤC Trang phụ bìa Lời cam đoan Mục lục Danh mục chữ viết tắt Danh mục bảng biểu Danh mục sơ đồ Lời mở đầu CHƯƠNG 1: CƠ SỞ LÝ THUYẾT 1.1.Thông tin bất cân xứng hoạt động tín dụng ngân hàng 1.1.1 Khái quát lý thuyết thông tin bất cân xứng 1.1.2.Ảnh hưởng môi trường thông tin bất cân xứng đến quản trị rủi ro ngân hàng thương mại 1.1.3.Các sở hạ tầng điều kiện cần thiết hoạt động tín dụng 1.2 Rủi ro Rủi ro tín dụng 1.2.1 Khái niệm rủi ro 1.2.2 Rủi ro tín dụng hoạt động kinh doanh ngân hàng thương mại .7 1.2.3 Các loại rủi ro tín dụng 1.2.4 Rủi ro tín dụng theo đánh giá hệ thống ngân hàng thương mại Việt Nam 12 CHƯƠNG : THỰC TRẠNG RỦI TO TÍN DỤNG TẠI NGÂN HÀNG THƯƠNG MẠI CỔ PHẦN SÀI GÒN THƯƠNG TÍN 18 2.1 Giới thiệu Ngân hàng Thương mại cổ phần Sài Gòn Thương Tín 18 2.1.1 Q trình phát triển 19 2.1.2 Hoạt động tín dụng Ngân hàng Thương mại cổ phần Sài Gịn Thương Tín 23 2.2 Đánh giá chất lượng tín dụng Ngân hàng Thương mại cổ phần Sài Gịn Thương Tín 28 2.3 Cơng tác quản trị rủi ro tín dụng Sacombank 31 CHƯƠNG : PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU VÀ KẾT QUẢ KIỂM ĐỊNH 34 3.1 Mơ hình kiểm định 34 3.2 Phương pháp nghiên cứu .36 3.2.1 Hồi quy Logistic 36 3.2.2 Các kiểm định liên quan mơ hình hồi quy logistic 39 3.3.Thu thập mô tả liệu 40 3.4 Kết kiểm định mơ hình nghiên cứu 43 3.4.1 Ma trận tương quan biến mơ hình 43 3.4.2 Kết mơ hình hồi quy Logit (Binary logistic) 44 3.4.3 Kiểm định tính phù hợp mơ hình 47 3.4.4 Nhận định kết nghiên cứu .51 CHƯƠNG : KẾT LUẬN VÀ KHUYẾN NGHỊ CHÍNH SÁCH 55 4.1 Kết luận 55 4.2 Hàm ý khuyến nghị sách 56 4.2.1 Nhóm giải pháp đề xuất từ mơ hình 56 4.2.1.1 Về phía doanh nghiệp 56 4.2.1.2 Về phía Ngân hàng 57 4.2.1.3 Nhóm giải pháp vĩ mơ 58 4.3 Hạn chế đề tài 59 Tài liệu tham khảo Phụ lục DANH MỤC CÁC CHỮ VIẾT TẮT ASEAN BASEL Association of Southeast Asian Nations –Hiệp hội Quốc gia Đông Nam Á Hiệp ước giám sát hoạt động ngân hàng CIC Trung tâm thơng tin tín dụng NHNN E&Y Công ty TNHH Ernst & Young Việt Nam GDP Gross Domestic Product – Tổng sản phẩm Quốc nội HĐQT MOODY’S Hội đồng quản trị Moody’s Investors Service NHNN Ngân hàng Nhà nước NHTM Ngân hàng Thương mại SACOMBANK Ngân hàng Thương mại cổ phần Sài Gịn Thương Tín STB Mã niêm yết cổ phiếu Sacombank S&P Standard & Poor TCTD Tổ chức tín dụng TTCK Thị trường chứng khốn USD Đồng Đô la Mỹ VND Việt Nam Đồng DANH MỤC BẢNG Bảng Nội dung Trang Bảng 2.1 Tốc độ tăng trưởng nghiệp vụ sử dụng vốn qua năm 24 Bảng 2.2 Tỷ trọng dư nợ cho vay so với nguồn vốn huy động 26 Bảng 2.3 Dư nợ cho vay theo thành phần kinh tế 27 Bảng 2.4 Dư nợ cho vay theo khu vực địa lý 28 Bảng 2.5 Tình hình dư nợ hạn Sacombank qua năm 29 Bảng 2.6 Tình hình nợ hạn Sacombank 30 Bảng 3.1 Ký hiệu biến 34 Bảng 3.2 Thống kê mô tả liệu 41 Mơ tả tiêu khả tài tính hiệu 43 Bảng 3.3 hoạt động doanh nghiệp Bảng 3.4 Ma trận hệ số tương quan 44 Bảng 3.5 Kết hồi quy Logit 45 Bảng 3.6 Bảng 3.7 Bảng 3.8 Bảng 3.9 Tổng hợp kết xếp hạng rủi ro tín dụng theo phương pháp Standard & Poor’s Kiểm định phù hợp mơ hình theo kiểm định 46 48 Omnibus Kiểm định phù hợp mơ hình theo kiểm định 49 Hosmer Lemershow Kiểm định phù hợp mơ hình theo kiểm định 49 Cox&Snelll Nagelkerke Bảng 3.10 Kiểm định tính phù hợp mơ hình 50 Bảng 3.11 Khả dự đốn mơ hình 50 Bảng 3.12 Kết luận kết mơ hình 51 DANH MỤC SƠ ĐỒ Sơ đồ Nội dung Trang Sơ đồ 1.1 Phân loại rủi ro tín dụng Sơ đồ 1.2 Các hình thức rủi ro tín dụng LỜI MỞ ĐẦU Đặt vấn đề nghiên cứu Với nợ xấu, ngân hàng khơng phải tìm cách xử lý tình hình tại, mà quan trọng hơn, phải làm để đảm bảo nợ xấu không lặp lại tương lai Thật dễ dàng để đổ lỗi cho việc giá bất động sản giảm hay tình hình suy thối kinh tế tồn cầu Việt Nam tác nhân gây tỷ lệ nợ xấu cao Thế yếu tố nằm ngồi tầm kiểm sốt ngân hàng, cần trọng tới yếu tố chủ quan, nằm tầm kiểm soát ngân hàng Trong số nguyên nhân chủ quan dẫn đến tỷ lệ nợ xấu cao kể phương pháp xếp hạng tín dụng nội chủ yếu dựa vào nhân tố định tính, xếp hạng tín dụng khơng đánh giá cập nhật thường xuyên, cấu quản trị nội chức kiểm toán nội yếu kém, giá trị tài sản chấp bị phóng đại thiếu quy trình định giá độc lập liên tục, thiếu hệ thống cảnh báo sớm để dấu hiệu nợ có vấn đề… Các ngân hàng giới sử dụng mô hình xếp hạng tín dụng nội để đánh giá tín dụng, khả thu hồi vốn khách hàng để đưa định giá việc cho vay cách thích hợp Ngân hàng thị trường phát triển thường áp dụng tỷ lệ 70/30 cơng tác đánh giá tín dụng cho vay doanh nghiệp, khả hồi vốn doanh nghiệp (hay sử dụng nhân tố định lượng) chiếm 70% trọng số 30% lại dựa vào nhân tố định tính, mơi trường quản trị doanh nghiệp, kiểm soát nội khả ban giám đốc doanh nghiệp Các mơ hình xây dựng theo tỷ lệ trên, mục đích cuối ngân hàng thu hồi khoản cho vay/nợ Mặc dù kiểm soát nội quản trị doanh nghiệp tốt tiền đề để doanh nghiệp tiếp cận vay vốn, lực tình hình tài vững doanh nghiệp nhân tố định đảm bảo khả thu hồi vốn Một quy tắc đơn giản là: “càng phụ thuộc nhiều vào nhân tố định tính quy trình thẩm định tín dụng có nhiều rủi ro ngân hàng có khả thu hồi nợ” Trước Việt Nam, ngân hàng phụ thuộc vào chất lượng thơng tin báo cáo tài khách hàng cung cấp Các mơ hình xếp hạng tín dụng “may đo” theo tỷ lệ 35/65 (định lượng/định tính) Phương pháp chưa cịn phù hợp với tình hình Nói chung, định đưa dựa vào nhiều tiêu chủ quan, việc đảm bảo thu hồi vốn lãi khoản cho vay thấp Một thực tế khác Việt Nam là, có mơ hình sử dụng để đánh giá cho nhiều loại khách hàng khác Tuy nhiên, cách thức vào dĩ vãng Các ngân hàng Việt Nam tìm kiếm mơ hình mới, mơ hình xếp hạng “liên tục” áp dụng qua chu kỳ kinh tế Vì vậy, vấn đề Quản trị rủi ro tín dụng ngân hàng cần có thay đổi phù hợp cho phương pháp áp dụng Thông tư 02/2013/TT-NHNN ban hành quy định Ngân hàng Nhà nước Việt Nam để quản lý hoạt động tín dụng ngân hàng Thơng tư yêu cầu, với quy định khác, ngân hàng phải xây dựng phương pháp xếp hạng nội cho loại đơn vị xin vay vốn, phương pháp phải HĐQT chấp thuận, tích hợp với hệ thống ngân hàng thông báo cách tiếp cận lên Ngân hàng Nhà nước Đây bước tiến hướng để có quản trị rủi ro tín dụng đáng tin cậy Những ngân hàng củng cố quy trình tín dụng phương pháp xếp hạng tín dụng có khả thu hút nhiều vốn đầu tư có vị trí vững tiến hành hợp nhất, sáp nhập Chính vậy, tác giả chọn đề tài “Phân tích rủi ro tín dụng doanh nghiệp mơ hình hồi quy logistic: Nghiên cứu trường hợp Sacombank” Mục tiêu nghiên cứu 58 theo Đồng thời, ngân hàng cần đóng vai trị nắm vững thông tin tư vấn cho doanh nghiệp điều kiện doanh nghiệp chưa đủ thông tin q trình hoạt động tiếp cận tín dụng doanh nghiệp, hướng đến mục tiêu giảm thiểu tối đa số lượng doanh nghiệp rơi vào tình trạng rủi ro - Tăng cường sách, mở rộng tín dụng đáp ứng nhu cầu doanh nghiệp mở rộng quy mơ; hoạt động tín dụng phải đảm bảo hệ số CAR >= 9% theo quy định - Nghiên cứu phân loại nhu cầu tín dụng doanh nghiệp, ban hành sách tín dụng doanh nghiệp định mức vay tín dụng doanh nghiệp phù hợp - Tăng cường nâng cao khả tiếp cận tín dụng doanh nghiệp 4.2.1.3 Nhóm giải pháp vĩ mơ Vai trị phủ việc định hướng hoạt động điều tiết hoạt động thị trường quan trọng việc cung cấp thông tin, định hướng thị trường cho doanh nghiệp ngân hàng thời điểm hướng đến mục tiêu nâng cao số lượng, phát triển chất lượng doanh nghiệp, đặc biệt doanh nghiệp nhỏ vừa Chính phủ cần quan tâm số giải pháp sau đây: - Nghiên cứu hình thức cho vay tín dụng giới, đề xuất sách, điều tiết trung tâm hỗ trợ thành lập tổ chức có chức hỗ trợ hoạt động, thơng tin tín dụng cho doanh nghiệp, hướng đến nâng cao khả tiếp cận tín dụng doanh nghiệp - Thành lập quỹ hỗ trợ tín dụng doanh nghiệp, tăng cường lượng vốn tín dụng cho doanh nghiệp, đảm bảo đáp ứng mục tiêu mở rộng quy mô doanh nghiệp nhu cầu đầu tư doanh nghiệp 59 - Tăng cường công tác kiểm tra, giám sát hoạt động tín dụng hệ thống ngân hàng điều kiện thắt chặt chi tiêu công, giảm cầu thời điểm - Tiến hành định hướng thị trường, ngành nghề phù hợp cho doanh nghiệp định hướng thị trường nước giới cho hệ thống doanh nghiệp - Định hướng mở rộng thị trường, bên cạnh thị trường nước, tiếp tục hướng đến mở rộng sang thị trường tiềm Việt Nam doanh nghiệp - Tổ chức lớp, khóa bồi dưỡng nâng cao kỹ lập dự án, nghiên cứu thị trường cho doanh nghiệp việc xây dựng dự án đầu tư, mở rộng quy mô, thị trường hoạt động 4.3 Hạn chế đề tài Bài viết đề xuất mơ hình định lượng rủi ro tín dụng thơng qua tiêu tài từ báo cáo tài doanh nghiệp có dự nợ Ngân hàng Thương mại cổ phần Sài Gịn Thương Tín – Sacombank Với quy mô số liệu chưa lớn với khả có hạn nên tác giả phân tích phần nhỏ tổng thể rủi ro tín dụng Sacombank Bên cạnh đó, liệu mang tính nội khó để thu thập nên phân tích mở hướng phân tích, tiếp cận vấn đề cho nhà quản trị, quản lý rủi ro Những nhà kinh tế nên sử dụng kết hợp nhiều phương pháp từ thống kê mơ tả, hồi quy … có nhìn tổng quan yếu tố rủi ro tác động đến mảng tín dụng Ngân hàng nói riêng ngành kinh tế nói chung Hạn chế lớn viết biến đưa vào mơ hình chưa thật cách lựa chọn hồn hảo mơ hình mang tính ứng dụng cao mà thuyết phục nhà quản trị, nhà kinh tế sử dụng điều kiện làm việc NHTM, dùng để tham khảo Cần phải có nhiều nghiên cứu (chẳng hạn bổ sung tỷ số nợ, mục đích sử dụng vốn …để 60 nghiên cứu) mơ hình có khả mang tính ứng dụng thực tiễn Việc dự báo rủi ro “xuất hiện” tương lai phương pháp nào, phương tiện chắn Trong vấn đề đáng quan tâm mức nợ xấu ngân hàng số nào, chất lượng tín dụng điều phụ thuộc lớn tới khả trả nợ khách hàng Nghiên cứu rủi ro tín dụng doanh nghiệp đưa số kết luận trường hợp sử dụng liệu cấp ngân hàng Sacombank Trong đó, báo cáo nhận thấy nhiều điểm hạn chế trình thực đề tài: Đề tài chủ đạo thực thu thập từ ngân hàng Sacombank nên điều kiện mở rộng cho Việt Nam, liệu chưa đủ độ tin cậy nhằm đảm bảo mục tiêu chưa thể mở rộng tốt Nghiên cứu phân tích theo mơ hình phân tích kế thừa Lê Tất Thành (2012) có kế thừa biến Altman (2000), Lo Ka Wan (2005), Ciaran Walsh (2006) Tuy nhiên, nghiên cứu sử dụng hiệu chỉnh phần biến, thông tin nghiên cứu Nghiên cứu sử dụng cụ thể 9/13 thơng tin mơ hình đề xuất Lê Tất Thành (2012) Vì vậy, có thay đổi định so với nghiên cứu gốc 61 KẾT LUẬN Hoạt động tín dụng ln tiềm ẩn rủi ro, việc nghiên cứu áp dụng biện pháp phòng ngừa giảm thiểu rủi ro hoạt động tín dụng nhằm giảm thiểu tối đa thiệt hại xảy nhiệm vụ hàng đầu NHTM Thành cơng quản trị rủi ro tín dụng kiểm soát rủi ro tỷ lệ tổn thất thấp tổn thất dự kiến Luận văn “Phân tích rủi ro tín dụng doanh nghiệp mơ hình hồi quy logistic: Nghiên cứu trường hợp Sacombank” xây dựng sở kết hợp lý thuyết, thực trạng công tác quản trị rủi ro tín dụng Sacombank với kiến thức thu thập trình nghiên cứu tác giả Xuyên suốt trình nghiên cứu; đề tài tập trung vào khám phá yếu tố tác động đến rủi ro tín dụng doanh nghiệp tiếp cận vay vốn tín dụng Ngân hàng TMCP Sài Gịn Thương Tín; nêu giải pháp quản trị rủi ro tín dụng thơng qua kết mơ hình hồi quy logistic Qua đó, phần giải vấn đề theo mục tiêu nghiên cứu luận văn Vấn đề bật mà hệ thống ngân hàng Việt Nam nước phát triển phải đối mặt tính ổn định hệ thống ngân hàng trước nguy bùng phát nợ xấu, nợ chuẩn Đến nay, việc giải hậu rủi ro tín dụng tốn khó cho quan chức hệ thống ngân hàng Với kết nghiên cứu luận văn, tác giả hy vọng góp phần hạn chế rủi ro tín dụng phát sinh thông qua công tác tăng cường quản trị rủi ro tín dụng việc phân loại xếp hạng tín nhiệm khách hàng theo phương pháp hồi quy Logistic biến tài 62 TÀI LIỆU THAM KHẢO Tiếng Việt Hồng Tùng (2011), Phân tích Rủi ro tín dụng doanh nghiệp mơ hình Logistic, Tạp chí khoa học cơng nghệ Đại học Đà Nẵng, số2(43).2011 2.Hoàng Trọng, Chu Nguyễn Mộng Ngọc (2008), Phân tích liệu nghiên cứu với SPSS, Nhà xuất Hồng Đức, Hồ Chí Minh Huỳnh Thế Du, Nguyễn Minh Kiều, Nguyễn Trọng Hồi (2005), Thơng tin bất cân xứng hoạt động tín dụng Việt Nam Bài nghiên cứu Chương trình giảng dạy kinh tế Fullbright Lê Tất Thành (2012), Cẩm nang xếp hạng tín nhiệm doanh nghiệp, Nhà xuất Tổng hợp, Hồ Chí Minh Lê Thị Huyền Diệu (2010), Luận khoa học xác định mơ hình quản lý rủi ro tín dụng hệ thống ngân hàng thương mại Việt Nam, Luận án Tiến sĩ kinh tế Học viện Ngân hàng Nguyễn Minh Kiều (2009), Tín dụng Thẩm định tín dụng ngân hàng, Nhà xuất Thống kê, Hà Nội Ngân hàng Nhà Nước (2005), Quyết định số 493/2005/QĐ-NHNN ngày 22/04/2005, Hà Nội Ngân hàng Nhà Nước (2007), Quyết định 18/2007/QĐ-NHNN ngày 25/04/2007, Hà Nội Ngân hàng Nhà Nước (2013), Thông tư số 02/2013/TT-NHNN ngày 21/01/2013, Hà Nội 10 Ngân hàng TMCP Sài Gòn – Thương Tín (2007-2012), Báo cáo thường niên, Hồ Chí Minh 11 Ngân hàng TMCP Sài Gịn – Thương Tín (Quyết định số 3529/2007/QĐTGĐ ngày 24/9/2007, Quyết định số 1241/2009/QĐ-TGĐ ngày 8/4/2009, Quyết định số 2342/QĐ-QLCL ngày 24/6/2009, Quyết định số 3106/2011/QĐ-QLRR 63 ngày 13/10/2011), Hệ thống văn liên quan đến nghiệp vụtín dụng, Hồ Chí Minh 12 Sử Đình Thành, Vũ Thị Minh Hằng (2008), Nhập mơn Tài Chính Tiền Tệ, Nhà xuất Lao động Xã hội, Hà Nội 13 Trần Huy Hồng (2011), Giáo trình Quản trị Ngân hàng thương mại, Nhà xuất Lao động Xã hội, Hà Nội 14 Trần Ngọc Thơ, Nguyễn Thị Ngọc Trang, Phan Thị Bích Nguyệt, Nguyễn Thị Liên Hoa, Nguyễn Thị Uyên Uyên (2005), Tài doanh nghiệp đại, Nhà xuất Thống kê, Hồ Chí Minh 15 Văn Cập Huy (2007), Chất lượng tín dụng mơi trường thơng tin bất cân xứng, Hồ Chí Minh Tiếng Anh Althose, L.A (1997) Detecting departures from normality: A Monte Carlo of a new Omnibus test based on moments North Carolina: University of North Carolina at Chapel Hill, Chapel Hill, NC Anglim, J., Langan-Fox, J., & Mahdavi, N (2005) Modeling the Relationship between Strategies, Abilities and Skilled Performance Cox, D.R and E.J Snell (1989) Anaylysis of Binary Data (Second Edition) Chapman and Hall Criaran Walsh (2006), Key management ratios, Pearson Education Limited, Fouth edition published in Great Britain Dun&Bradstreet (2006), Financial Risk Management, Tata McGraw-Hill Education, India Edwards, A.W.F (1972) Likelihood Cambridge University Press, Cambridge expanded edition, 1992, Johns Hopkins University Press, Baltimore 64 Edward I Altman (2000), Predicting Financial Distress of Companies: Revisiting the Z-Score and Zeta® Models, New York University Hosmer D.W and Lemeshow S (1980) "A Goodness-of-fit test for the multiple logistic regression model." Communication in statistic , A10: 10431068 Joel Bessis (2002), Risk Management in Banking, John Wiley & Sons Ltd, England 10 Lo Ka Wan (2005), Statistical modelling in credit rating, PhD Thesis City University of Hong Kong 11 McFadden, D (1974) Conditional logit analysis of quanlitative choice behavior Econnometrics Academic Press, 105-142 12 Maria Aparecida Gouvêa (2007), Credit Risk Analysis Applying Logistic Regression, Neural Networks and Genetic Algorithms Models, University of São Paulo, Brazil 13 Nagelkerke, N.J.D (1991) A note on a general definition of the coefficient of determination Biometrike , 691-692 14 Pregibon, D (1980) Goodness of link tests for generalized linear models Applied Statistics 29 , Trang 15-24 15 Pregibon, D (1979) Data analytic methods for generalized linear models University of Toronto 16 Soper, H.E., Young, A.W., Cave, B.M., Lee, A., Pearson, K (1917) "On the distribution of the correlation coefficient in small samples Appendix II to the papers of "Student" and R A Fisher A co-operative study” 17 Sittichai Puagwatana and Kennedy D Gunawardana (2005), Logistic Regression Model for Business Failures Prediction of Technology Industry in Thailand, Proceedings of the International Conference on Computer and Industrial Management, ICIM, Bangkok Thailand 65 18 Tugba Keskinkilic and Gunes Sari (2006), Probabilistic Prediction of Bankruptcy with financial Ratios, Master Thesis No 2006:9, School of Businees, Economic and Law Goteborg University, Sweden 66 PHỤ LỤC 1: MỘT SỐ MƠ HÌNH LƯỢNG HĨA RỦI RO TÍN DỤNG TheoTrần Huy Hồng (2011), có số mơ hình lượng hóa rủi ro tín dụng sau:“ 1.1 Mơ hình xếp hạng Moody’s Standar & Poor’s “Rủi ro tín dụng cho vay đầu tư thường thể việc xếp hạng trái phiếu khoản cho vay Việc xếp hạng thực số dịch vụ xếp hạng tư nhân có Moody’s Standar & Poor’s dịch vụ tốt Đối với Moody xếp hạng cao từ Aaa với Standar & Poor cao AAA Việc xếp hạng giảm dần từ Aaa (Moody’s) AA (Standard & Poor’s) sau thấp dần để phản ánh rủi ro khơng hồn vốn cao Trong đó, chứng khốn (khoản cho vay) loại đầu xem loại chứng khoán (cho vay) mà ngân hàng nên đầu tư, loại chứng khoán (khoản cho vay) bên xếp hạng thấp ngân hàng khơng đầu tư (khơng cho vay) thực tế phải xem xét mối quan hệ tỷ lệ thuận rủi ro lợi nhuận nên chứng khoán (khoản cho vay) xếp hạng thấp (rủi ro khơng hồn vốn cao) lại có lợi nhuận cao nên đơi lúc ngân hàng chấp nhận đầu tư vào loại chứng khoán (cho vay này)” (Trần Huy Hồng, 2011) 67 Mơ hình xếp hạng cơng tyMoody’s Standar & Poor’s Nguồn Xếp hạng Tình trạng Standard & Poor’s Aaa Chất lượng cao nhất, rủi ro thấp Aa Chất lượng cao A Chất lượng Baa Chất lượng trung bình Ba Chất lượng trung bình, mang yếu tố đầu B Chất lượng trung bình Caa Chất lượng Ca Mang tính đầu cơ, vỡ nợ C Chất lượng nhất, triển vọng xấu AAA Chất lượng cao nhất, rủi ro thấp AA Chất lượng cao A Chất lượng BBB Chất lượng trung bình BB Chất lượng trung bình, mang yếu tố đầu B Chất lượng trung bình CCC Chất lượng CC Mang tính đầu cơ, vỡ nợ C Chất lượng nhất, triển vọng xấu Moody’s 1.2 Mơ hình điểm số Z (Z score – credit scoring model) “Việc tìm cơng cụ để phát dấu hiệu báo trước phá sản khách hàng vay mối quan tâm hàng đầu nhà nghiên cứu rủi ro Có nhiều cơng cụ phát triển để làm việc này, có số Z cơng cụ hai giới học thuật thực hành, công nhận sử dụng rộng rãi giới Chỉ số phát minh Giáo sư Edward I Altman, trường kinh doanh Leonard N Stern, thuộc trường Đại học New York, dựa vào việc nghiên cứu công phu số lượng nhiều công ty khác Mỹ 68 Chỉ số Z bao gồm số X1, X2, X3, X4, X5: X1 = Vốn lưu động / Tổng tài sản X2 = Lợi nhuận giữ lại / Tổng tài sản X3 = Lợi nhuận trước lãi vay thuế X4 = Giá trị thị trường vốn chủ sở hữu / Giá trị sổ sách tổng nợ X5 = Doanh số / Tổng tài sản Đại lượng Z dùng làm thước đo tổng hợp để phân loại rủi ro tín dụng người vay phụ thuộc vào: - Trị số số tài người vay - Tầm quan trọng số việc xác định xác suất vỡ nợ người vay khứ Trị số Z cao xác suất vỡ nợ người vay thấp Ngược lại, trị số Z thấp số âm xếp khách hàng vào nhóm có nguy vỡ nợ cao Edward I Altman xây dựng mơ hình điểm trường hợp cụ thể sau: Đối với doanh nghiệp cổ phần hóa, ngành sản suất: Z= 1,2X1+1,4X2+3,3X3+0,6X4+0,999X5 Nếu Z>2,99 : Doanh nghiệp nằm vùng an tồn, chưa có nguy phá sản Nếu 1,81