Luận văn Thạc sĩ Ứng dụng mô hình phân tích đa biệt thức trong đo lường rủi ro tài chính của khách hàng doanh nghiệp tại ngân hàng TMCP Á Châu

Góp phần đáp ứng đòi hỏi từ thực tiễn nêu trên, tôi nghiên cứu và thực hiện luận văn với đề tài “Ứng dụng mô hình phân tích đa biệt thức trong đo lường rủi ro tài chính của khách hàng d

-

NGUYỄN MẠNH HOẰNG

ỨNG DỤNG MÔ HÌNH PHÂN TÍCH ĐA IỆT THỨC TRONG ĐO LƯỜNG RỦI RO TÀI CHÍNH CỦA KHÁCH HÀNG DOANH

NGHIỆP TẠI NGÂN HÀNG THƯƠNG MẠI

CỔ PHẦN Á CHÂU

LUẬN VĂN THẠC SĨ KINH TẾ

TP Hồ Chí Minh - Năm 2013

GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ TP HỒ CHÍ MINH

-

NGUYỄN MẠNH HOẰNG

ỨNG DỤNG MÔ HÌNH PHÂN TÍCH ĐA IỆT THỨC TRONG ĐO LƯỜNG RỦI RO TÀI CHÍNH CỦA KHÁCH HÀNG DOANH

NGHIỆP TẠI NGÂN HÀNG THƯƠNG MẠI

CỔ PHẦN Á CHÂU

Chuyên Ngành: Tài Chính - Ngân Hàng

Mã số: 60340201

LUẬN VĂN THẠC SĨ KINH TẾ

NGƯỜI HƯỚNG DẪN KHOA HỌC PGS.TS PHẠM VĂN NĂNG

TP Hồ Chí Minh - Năm 201

Lời cam đoan

Tôi xin cam đoan rằng đây là công trình nghiên cứu của tôi, được thực hiện trên cơ sở nghiên cứu lý thuyết và thực tiễn dưới sự hướng dẫn khoa học của PGS.Tiến Sĩ Phạm Văn Năng Các kết quả nghiên cứu trong luận văn này là trung thực và chưa từng được ai công bố trước đây

TP Hồ Chí Minh, ngày 15 tháng 11 năm 2013

Nguyễn Mạnh Hoằng

MỤC LỤC Trang phụ bìa

Lời cam đoan

Mục Lục

Danh mục từ viết tắt

Danh sách bảng biểu

Danh sách biểu đồ, hình ảnh

MỞ ĐẦU 1

CHƯƠNG 1: Tổng quan về đo lường rủi ro tài chính của khách hàng doanh nghiệp 1.1 Khái quát về rủi ro tài chính 4

1.1.1 Khái niệm về rủi ro tài chính 4

1.1.1.1 Rủi ro tài chính 4

1.1.1.2 Các nguyên nhân gây ra rủi ro tài chính 4

1.1.2 Hậu quả của rủi ro tài chính 6

1.1.3 Đo lường các rủi ro tài chính 7

1.1.4 Tầm quan trọng của việc đo lường rủi ro tài chính 8

1.1.5 Các mô hình đo lường rủi ro tài chính 9

1.1.5.1 Mô hình sác xuất tuyến tính 10

1.1.5.2 Mô hình đa biệt thức 10

1.1.5.3 Mô hình logit 10

1.1.5.4 Mô hình probit 11

1.1.5.5 Mô hình Lân cận gần nhất K và mô hình mạng nơtron 12

1.1.5.6 Các nghiên cứu thực nghiệm đo lường rủi ro tài chính 13

1.2 Mô hình đa biệt thức 16

1.2.1 Giới thiệu mô hình phân tích đa biệt thức 16

1.2.2 Mục tiêu của mô hình phân tích đa biệt thức 17

1.2.3 Ưu và nhược điểm của mô hình phân tích đa biệt thức 17

1.2.4 Nội dung của mô hình phân tích đa biệt thức 18

1.2.4.1 Giả thiết mô hình đa biệt thức 18

1.2.4.2 Nghiên cứu thực nghiệm sử dụng mô hình MDA trong lĩnh vực tài chính 19

Kết luận chương 1 21

CHƯƠNG 2: Thực trạng cảnh báo rủi ro tài chính của KHÁCH HÀNG DOANH NGHIệP tại AC 2.1 Khái quát hoạt động kinh doanh của Ngân hàng AC 22

2.1.1 Lịch sử hình thành và quá trình phát triển 22

2.1.2 Cơ cấu tổ chức quản lý và sở hữu 23

2.1.2.1 Cơ cấu tổ chức quản lý 23

2.1.2.2 Cơ cấu sở hữu 23

2.1.3 Kết quả hoạt động kinh doanh của ACB giai đoạn 2010 – 2012 23

2.1.3.1 Về hoạt động huy động vốn 24

2.1.3.2 Về hoạt động tín dụng 25

2.1.3.3 Về thu nhập – chi phí 28

2.2 Thực trạng đo lường rủi ro tài chính của khách hàng doanh nghiệp tại ngân hàng thương mại cổ phần Á Châu 32

2.2.1 Trung tâm thông tin tín dụng – Ngân hàng nhà nước Việt Nam 33

2.2.2 Hệ thống chấm điểm xếp hạng tín dụng tại ACB 36

2.2.2.1 Lịch sử hình thành 36

2.2.2.2 Quy trình xếp hạng 38

2.2.2.3 Tiêu chí phân loại nợ 39

2.2.2.4 Nhận xét về hệ thống chấm điểm xếp hạng tín dụng tại ACB 41

Kết luận chương 2 42

CHƯƠNG 3: Ứng dụng mô hình phân tích đa biệt thức để đo lường rủi ro tài chính của khách hàng doanh nghiệp tại AC 3.1 Lý do chọn mô hình MDA trong việc nghiên cứu đo lường rủi ro tài chính tại ACB 44

3.2 Các nguyên tắc chọn lựa mô hình nghiên cứu 45

3.3 Chọn mẫu nghiên cứu 45

3.3.1 Nguyên tắc chọn mẫu 46

3.3.2 Chọn dữ liệu 46

3.3.3 Chọn biến độc lập 48

3.3.3.1 Nhóm chỉ số tài chính đòn bẩy 49

3.3.3.2 Nhóm chỉ số tài chính sinh lời 50

3.3.3.3 Nhóm chỉ số tài chính hoạt động 51

3.3.3.4 Nhóm chỉ số tài chính thanh toán 53

3.4 Cách giảm biến độc lập 54

3.5 Quy trình thực hiện mô hình MDA 55

3.6 Kết quả nghiên cứu thực nghiệm 56

3.6.1 Thống kê mô tả biến độc lập 57

3.6.2 Xác định biến quan trọng 58

3.6.3 Giảm biến độc lập 59

3.6.4 Kiểm định phân phối chuẩn 60

3.6.5 Kết quả nghiên cứu thực nghiệm, chọn hàm biệt thức phù hợp 62

3.6.6 Kiểm định mô hình nghiên cứu 64

3.6.7 Tính giá trị chỉ số Z 65

3.7 Kết quả nghiên cứu trên số liệu lớn 68

3.8 Kết quả đo lường một số khách hàng doanh nghiệp tại AC 68

3.9 Nhận xét và đánh giá 70

3.9.1 Những kết quả đạt được 70

3.9.2 Những mặt còn tồn tại và hạn chế 71

3.9.3 Nguyên nhân 72

Kết luận chương 3 72

CHƯƠNG 4: Giải pháp nâng cao khả năng đo lường rủi ro tài chính của khách hàng doanh nghiệp tại AC 4.1 Các giải pháp nâng cao khả năng ứng dụng của mô hình đa biệt thức trong việc đo lường rủi ro tín dụng tại AC 74

4.1.1 Nâng cao chất lượng báo cáo tài chính của các khách hàng doanh nghiệp khi cho vay 74

4.1.2 Xây dựng các chỉ số tài chính trung bình ngành 77

4.1.3 Hoàn thiện hệ thống xếp hạng tín dụng 78

4.1.4 Phổ biến kiến thức về rủi ro tài chính và công bố các công ty thuộc điện cảnh báo rủi ro tài chính đến từng nhân viên tín dụng 80

4.2 Nhóm giải pháp nâng cao chất lượng cảnh báo rủi ro tín dụng tại AC 82

4.2.1 Hoàn thiện quy trình, quy định nghiệp vụ về việc cảnh báo rủi ro tín dụng 82

4.2.2 Xây dựng hệ thống thông tin cảnh báo sớm các nguy cơ rủi ro tín dụng 83

4.2.3 Các giải pháp khác 84

4.2.3.1 Nghiên cứu khách hàng 84

4.2.3.2 San sẻ rủi ro 85

4.2.3.3 Thực hiện đảm bảo tín dụng 86

4.2.3.4 Hạn chế tín dụng 87

4.2.3.5 Đa dạng hóa đầu tư 87

4.3 Một số kiến nghị với ngân hàng nhà nước Việt Nam 88

4.3.1 Hoàn thiện thống nhất các quy định về chấm điểm phân loại nợ và trích lập dự phòng 88

4.3.2 Phát huy tối đa hiệu quả cung cấp thông tin của Trung tâm thông tin tín dụng (CIC) 88

4.3.3 Tăng cường thanh tra giám sát hệ thống ngân hàng 89

Kết luận chương 4 89

Kết Luận 90 Tài liệu tham khảo

Phụ lục 1

Phụ lục 2

Danh mục từ viết tắt:

đa thức – mô hình đa biệt thức)

Danh sách các bảng biểu

Bảng 1.1 : Bảng mô tả mô hình MDA

Bảng 2.1 : Bảng tóm tắt các thành tích đạt đựợc của ACB trong giai đoạn 2009 Bảng 2.2 : Bảng cơ cấu huy động vốn theo kỳ hạn

Bảng 2.3 : Bảng cơ cấu huy động vốn theo thành phần kinh tế

Bảng 2.4 : Bảng cơ cấu tín dụng theo thời hạn cho vay

Bảng 2.5 : Bảng cơ cấu tín dụng theo thành phần kinh tế

Bảng 2.6 : Phân loại nhóm nợ tín dụng tại ACB

Bảng 2.7 : Bảng cơ cấu tín dụng theo khu vực

Bảng 2.8 : Cơ cấu tín dụng theo ngành kinh tế

Bảng 2.9 : Bảng cơ cấu thu nhập – chi phí từ đầu tư – kinh doanh chứng khoán Bảng 2.10 : Bảng điểm các chỉ tiêu tài chính, trọng số trong chấm điểm tín dụng của CIC

Bảng 2.11 : Bảng chuẩn xếp hạng tín dụng DN theo CIC

Bảng 2.12 : Bảng nhóm nợ KHDN phân loại theo điều 6 và điều 7 Quyết định 493 Bảng 2.13: Thống kê các chỉ tiêu đánh giá trong hệ thống XHTD áp dụng đối với KHDN tại ACB

Bảng 2.14 : Bảng tiêu chí phân loại nợ tại ACB

Bảng 3.01 : Bảng phân loại theo ngành nghề của mẫu đánh giá

Bảng 3.02 : Bảng nhóm chỉ số đòn bẩy tài chính

Bảng 3.03 : Bảng nhóm chỉ số tài chính sinh lời

Bảng 3.04 : Bảng nhóm chỉ số tài chính hoạt động

Bảng 3.05 : Bảng nhóm chỉ số tài chính thanh toán

Bảng 3.06: Bảng thống kê mô tả biến độc lập

Bảng 3.07 : Bảng thống kê các biến giải thích

Bảng 3.08: Bảng thống kê các biến độc lập có hệ số tương quan cao

Bảng 3.09 : Bảng kiểm định phân phối chuẩn của biến độc lập

Bảng 3.10: Bảng kết quả thực nghiệm

Bảng 3.11: Bảng kết quả phân tích từng bước

Bảng 3.12: Bảng hệ số biệt tải của các biến độc lập

Bảng 3.13: Bảng hệ số chuẩn hóa và chưa chuẩn hóa

Bảng 3.14: Bảng phân loại của mô hình trên cơ sở mẫu phân tích Bảng 3.15: Bảng kiểm định Wilks’Lambda

Bảng 3.16: Bảng trọng tâm của các nhóm

Bảng 3.17: Bảng biến thiên của nhóm trung gian

Bảng 3.18: Bảng đánh giá kết quả với số liệu biến lớn

Bảng 3.19: Bảng kết quả đo lường một số KHDN cụ thể tại ACB

Danh sách các biểu đồ, hình ảnh

Biểu đồ 2.1 : Biểu đồ thề hiện các chỉ tiêu hoạt động của ACB Biều đồ 2.2 : Biểu đồ thu nhập- Chi phí hoạt động tín dụng

Biểu đồ 2.3 : Lãi ròng từ hoạt động kinh doanh ngoại hối và đầu tư vàng

Biều đồ 2.4 : Biểu đồ Thu nhập – Chi phí từ hoạt động dịch vụ

Hình 3.1 : Mô hình phân phối của chỉ số Zscore

Mở đầu

1 Tính cấp thiết của việc nghiên cứu đề tài

Cùng với xu hướng phát triển chung trong lĩnh vực ngân hàng, hệ thống ngân hàng thương mại Việt Nam đã mở rộng phạm vi hoạt động của mình theo hướng tăng tỷ trọng dịch vụ, giảm tỷ trọng tín dụng Tuy nhiên không thể phủ nhận rằng hiện tại và trong tương lai tín dụng vẫn đem lại nguồn thu chính cho các ngân hàng này Và trong cho vay thì rủi ro tín dụng là điều không thể nào tránh khỏi Làm thế nào để hạn chế rủi ro tín dụng và giảm thiểu tổn thất khi rủi ro tín dụng xảy ra là một đề tài mà các nhà quản trị ngân hàng đã và đang nghiên cứu nhằm hoàn thiện trong điều kiện mới

Do đó, có thể nhận thấy trong thời điểm hiện nay cùng với sự tăng trưởng của tín dụng thì việc cảnh báo rủi ro tín dụng là việc cấp bách Việc xác định, đo lường tình hình tài chính của khách hàng cho vay đang trong tình trạng nào, có rủi ro hay không có rủi ro

là một việc cực kỳ quan trọng Việc đo lường các rủi ro tín dụng giúp ngân hàng có thể chủ động điều chỉnh sách tín dụng cũng như ứng xử phù hợp với từng khách hàng góp phần hạn chế rủi ro và giảm thiểu tổn tất khi rủi ro xảy ra Góp phần đáp ứng đòi

hỏi từ thực tiễn nêu trên, tôi nghiên cứu và thực hiện luận văn với đề tài “Ứng dụng

mô hình phân tích đa biệt thức trong đo lường rủi ro tài chính của khách hàng doanh

nghiệp tại ngân hàng thương mại cổ phần Á Châu”

2 Mục tiêu nghiên cứu

- Làm rõ cơ sở lý luận về rủi ro tài chính của KHDN và ảnh hưởng rủi ro tài chính của khách hàng đối với ngân hàng

- Làm rõ cơ sở lý luận về mô hình đo lường rủi ro tài chính của khách hàng doanh nghiệp

- Ứng dụng của mô hình phân tích đa biệt thức tính toán đưa ra một mô hình riêng phù hợp với ACB dựa trên cơ sở dữ liệu từ hệ thống xếp hạng tín dụng nội bộ

- Từ những vấn đề nêu trên đưa ra giải pháp ứng dụng mô hình phân tích đa biệt thức để đo lường rủi ro tài chính của các khách hàng doanh nghiệp trong hoạt động tín dụng và quản lý tín dụng tại Ngân hàng TMCP Á Châu

3 Đối tượng và phạm vi nghiên cứu

- Đối tượng nghiên cứu là đo lường rủi ro tài chính của các KHDN

- Phạm vi nghiên cứu các KHDN đang vay tại ACB dựa trên cơ sở dữ liệu thu thập

từ hệ thống xếp hạng tín dụng Việc đo lường rủi ro tài chính của các khách hàng DN dựa trên cơ sở phân tích các chỉ số tài chính của 100 khách hàng trong giai đoạn 2009

2012 Từ các công ty trên đưa 2 hai nhóm riêng biệt, nhóm khách hàng có rủi ro và nhóm khách hàng chưa có rủi ro, từ đó đưa ra một mô hình chung đo lường các rủi ro tài chính của KHDN đang vay tại ACB

4 Giả thiết nghiên cứu:

- Thông tin từ các chỉ số tài chính thu thập từ hệ thống XHTD tại ACB là có hữu ích trong việc đo lường rủi ro tài chính của các KHDN tại ACB

- Đề tài chỉ nghiên cứu đánh giá mối liên hệ giữa các dữ liệu từ BCTC đánh giá rủi

ro tài chính của doanh nghiệp và bỏ qua các yếu tố liên quan

5 Phương pháp nghiên cứu

Nội dung của luận văn được nghiên cứu được nghiên cứu theo phương pháp định tính, định lượng đựa thống kê mô tả Sử dụng mô hình phân tích đa biệt thức để phân tích các chỉ số tài chính của khách hàng DN từ đó đề xuất mô hình đo lường rủi ro tài chính nhằm phục vụ cho công tác đo lường rủi ro tín dụng của khách hàng DN tại ACB

6 ố cục đề tài

Nội dung luận văn bao gồm 04 chương:

Chương 1: Tổng quan về việc do lường rủi ro tài chính của các KHDN

Chương 2: Thực trạng đo lường rủi ro tài chính của KHDN tại ACB

Chương 3: Ứng dụng mô hình phân tích đa biệt thức để đo lường rủi ro tài chính

của KHDN tại ACB

Chương 4: Giải pháp nâng cao chất lượng đo lường rủi ro tài chính của KHDN tại

ACB bằng cách ứng dụng mô hình phân tích đa biệt thức

CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN VỀ VIỆC ĐO LƯỜNG RỦI RO TÀI CHÍNH CỦA KHÁCH HÀNG DOANH NGHIỆP

1.1 Khái quát về rủi ro tài chính

1.1.1 Khái niệm về rủi ro tài chính

1.1.1.1 Rủi ro tài chính:

Theo từ điển Tiếng Việt phổ thông, “rủi ro là điều không lành mạnh, không tốt bất ngờ xảy ra” Vậy rủi ro trong tài chính là “những điều không lành mạnh, không tốt, bất

ngờ xảy ra trong tài chính DN”

Như vậy rủi ro tài chính cũng có thể được hiểu như là sự xuất hiện của các tình huống ảnh hưởng đến việc suy giảm khả năng sinh lời và trong tình huống đặc biệt có thể dẫn tới công ty phá sản Hiện nay khái niệm rủi ro tài chính bao hàm nghĩa rộng hơn và không chỉ tính đến những rủi ro trong tình hình tài chính của DN mà còn bao hàm những rủi ro ảnh hưởng đến những chiến lược chính sách hoạt động của công ty : như rủi ro tỷ giá, rủi ro tín dụng, rủi ro kinh doanh, rủi ro lãi suất

1.1.1.2 Các nguyên nhân gây ra rủi ro tài chính của các DN :

Một là, rủi ro về cân đối dòng tiền Các luồng tiền vào DN (dòng thu) và các

luồng tiền ra khỏi DN (dòng chi) diễn ra một cách thường xuyên liên tục Trên thực tế, tại những thời điểm nhất định có thể xảy ra, hiện tượng lượng tiền vào DN (số thu) nhỏ hơn lượng tiền ra khỏi DN (số chi) đến hạn Khi đó, tình trạng mất cân đối về dòng tiền đã xảy ra Sự mất cân đối này tiềm ẩn một rủi ro lớn đối với hoạt động kinh doanh Do thiếu tiền, việc mua nguyên liệu, vật liệu, nhiên liệu phục vụ cho sản xuất kinh doanh có thể bị dừng lại, dẫn đến ngừng sản xuất, kinh doanh; tiền lương của công nhân và các khoản vay (nếu có) không được trả đúng hạn ảnh hưởng lớn tới uy tín của DN, v.v

Sự mất cân đối dòng tiền được chia thành: mất cân đối tạm thời và mất cân đối dài hạn Có thể nói, ở bất kỳ DN nào cũng xảy ra mất cân đối tạm thời do việc thu hồi các khoản nợ phải thu không đúng kế hoạch; việc góp vốn không được thực hiện đúng

cam kết Mất cân đối tạm thời về dòng tiền có thể khắc phục được bằng nhiều biện pháp và hậu quả thường không lớn Mất cân đối dài hạn xảy ra do những nguyên nhân quan trọng như: phần định phí trong tổng chi phí của DN quá lớn; vốn lưu động tự có quá ít; nợ khó đòi tăng lên; doanh thu chưa bù đắp đủ các khoản chi phí thường xuyên, v.v… Khi lạm phát xảy ra trong nền kinh tế, do tác động dây chuyền giữa các DN, số

nợ phải thu, đặc biệt là nợ phải thu khó đòi tăng lên, mất cân đối tạm thời rất dễ chuyển thành mất cân đối dài hạn Mất cân đối dài hạn về dòng tiền có thể làm cho

DN bị phá sản

Hai là, rủi do về lãi suất tiền vay Để phục vụ kinh doanh, đầu tư, hầu như các

DN đều phải sử dụng vốn vay Do đó, lãi suất tiền vay - chi phí sử dụng vốn - trở thành bộ phận cấu thành quan trọng trong chi phí sản xuất kinh doanh và đầu tư của

DN Khi lập kế hoạch kinh doanh và dự án đầu tư, lãi suất tiền vay đã được dự tính Song, có rất nhiều nhân tố nằm ngoài tầm kiểm soát của DN tác động đến lãi suất tiền vay Thông thường khi lạm phát xảy ra, lãi suất tiền vay tăng đột biến làm cho những tính toán, dự kiến trong kế hoạch kinh doanh, đầu tư bị đảo lộn Lượng tiền vay càng lớn, tác động tiêu cực của rủi ro này càng nghiêm trọng và có thể dẫn đến tình trạng

phá sản DN nếu nó tồn tại trong một thời kỳ dài

a là, rủi ro về sức mua của thị trường Sức mua của thị trường là nhân tố quyết

định khả năng tiêu thụ hàng hóa của DN và nó cũng quyết định dòng tiền vào DN Song, sức mua của thị trường lại phụ thuộc vào khả năng thanh toán Khi lạm phát, giá

cả hàng hóa trên thị trường tăng cao, thu nhập của người lao động và các tầng lớp dân

cư không tăng hoặc tăng chậm hơn chỉ số lạm phát và tất yếu dẫn đến sức mua giảm Quan trọng hơn nữa, cơ cấu tiêu dùng cũng thay đổi Phần lớn khả năng thanh toán tập trung cho những nhu cầu thiết yếu Vì vậy, sẽ có không ít mặt hàng lượng tiêu thụ sẽ giảm đi đáng kể Khi đó, rủi ro về sức mua của thị trường đã xảy ra Nó thể hiện qua

số lượng hàng hóa tiêu thụ được giảm, giá bán không bù đắp được chi phí sản xuất,

kinh doanh

ốn là, rủi ro về tỷ giá hối đoái Là rủi ro xảy ra khi các giao dịch kinh tế được

thực hiện bằng ngoại tệ và tỷ giá hối đoái biến động theo hướng làm cho đồng nội tệ

bị mất giá Với những DN sử dụng nhiều ngoại tệ, khi tỷ giá hối đoái tăng, số lỗ về tỷ giá có thể làm giảm đáng kể, thậm chí là triệt tiêu toàn bộ lợi nhuận thu được trong kinh doanh Đây là rủi ro bất khả kháng của các DN trong một nền kinh tế nhập siêu

với tỷ lệ lớn

Năm là, rủi ro về khả năng tái đầu tư Muốn phát triển bền vững, quá trình sản

xuất, kinh doanh của DN phải diễn ra liên tục, vòng sau phải cao hơn vòng trước Đó chính là quá trình tái đầu tư Nguồn vốn để tái đầu tư là quỹ khấu hao, lợi nhuận thu được từ quá trình sản xuất kia doanh trước đó Khi lạm phát xảy ra, nguồn vốn để tái đầu tư bị giảm đi, thậm chí là một số âm Do đó, khả năng tái đầu tư bị triệt tiêu, DN

sẽ không thể hoạt động liên tục, quy mô kinh doanh bị thu hẹp Nếu điều đó xảy ra trong một thời gian dài, DN có thể sẽ "biến mất trên thị trường” Với những DN đang thực hiện các dự án đầu tư, lạm phát có thể làm cho dự án đầu tư phải dừng lại thậm chí là "nằm chờ vĩnh viễn" do tổng mức đầu tư tăng đột biến, lãi suất tiền vay tăng cao, việc vay vốn bị chặn lại

Trong phạm vi nghiên cứu tác giả chi nghiên cứu rủi ro tài chính trong phạm vi nội tại công ty, những biến cố mang tính tài chính và rủi ro tài chính này được biểu hiện thông qua các chỉ số tài chính của công ty và ảnh hưởng đến rủi ro tín dụng trong hoạt động cho vay của ngân hàng

1.1.2 Hậu quả của rủi ro tài chính:

- Khi rủi ro tài chính xảy ra thì các sự kiện sẽ ảnh hưởng mạnh mẽ đến nhiều thành phần tham gia trong nền kinh tế

- Rủi ro tài chính xảy ra không chỉ ảnh hưởng đến vốn, tài sản, lợi nhuận của công ty

mà còn ảnh hưởng đến độ tín nhiệm thương hiệu Rủi ro tài chính xảy ra có thể dẫn tới công ty phá sản gây thiệt hại trực tiếp cho nhà đầu tư và các nhà tài trợ

- Rủi ro tài chính gây ra những tổn thất gián tiếp đến nền kinh tế và ở mức độ nặng hơn

có thể gây ra bất ổn xã hội

- Hậu quả của rủi ro tài chính là nghiêm trọng nếu như không quản trị được rủi ro Quản trị rủi ro tài chính thay vì cách tiếp cận mang tính hậu kiểm thì nay đã chuyển sang cách tiếp cận mang tính phòng ngừa, cảnh báo trước bằng các mô hình đo lường rủi ro tài chính

1.1.3 Đo lường rủi ro tài chính :

Từ những năm đầu thập niên 30 của thế kỷ 20,việc đưa ra mô hình đo lường rủi ro tài chính đã được khởi xướng Cho đến thập niên 70 thì việc sử dụng các mô hình thống

kê để đo lường rủi ro tài chính của các DN trở thành một hướng phát triển mạnh mẽ Nói đến đo lường rủi ro tài chính, người ta thường nghĩ đến đo lường rủi ro của một danh mục đầu tư chứng khoán, định giá quyền chọn hay đo lường rủi ro nội tại thông qua các chỉ số tài chính của một DN Việc đo lường rủi ro tài chính là một trong những hoạt động quan trọng giúp quản trị tốt các rủi ro và đây cũng một hoạt động đã được các quốc gia và các tổ chức tài chính trên thế giới quan tâm và ứng dụng từ rất sớm

Tùy theo từng góc độ nghiên cứu mà ta có các cách hiểu khác nhau về việc đo lường rủi ro tài chính

Đối với hoạt động tín dụng trong ngân hàng, việc đo lường rủi ro tài chính của các

DN đang cho vay được hiểu như là một bộ phận của hệ thống xếp hạng tín dụng Vì thông qua việc đo lường này ngân hàng sẽ phân loại hay sắp xếp một đối tượng hay một nhóm đối tượng có rủi ro hay không có rủi ro tài chính vào bảng xếp hạng tín dụng theo quy định sẵn

Từ góc độ nghiên cứu trên việc cần tìm hiểu là 2 khái niệm như thế nào là DN

có rủi ro tài chính và DN không có rủi ro tài chính:

- Khái niệm DN có rủi ro tài chính theo tiêu chí xếp hạng tín dụng của Trung tâm thông tin tín dụng – Ngân hàng nhà nước Việt Nam (CIC) là DN hoạt động kém

hiệu quả, tự chủ về tài chính yếu kém, hoạt động sản xuất kinh doanh thua lỗ, có nguy cơ lâm vào tình trạng phá sản, rủi ro rất cao Trái lại, DN không có rủi ro tài chính là DN hoạt động hiệu quả cao, khả năng tự chủ tài chính rất tốt, triển vọng phát triển lâu dài, tiềm lực tài chính mạnh, rủi ro thấp nhất

- Như vậy đối với trong hoạt động tín dụng thì những công ty có rủi ro tài chính là những công ty có dòng tiền hoạt động không hiệu quả, có nguy cơ gây ra khả năng mất thanh toán, có các hệ số thanh toán kém, các chỉ số tài chính sinh lợi không mang lại hiệu quả cao và không có khả năng thanh toán lãi vay và nợ gốc Ngược lại những công ty không có rủi ro tài chính là những công ty hoạt động hiệu quả, tình hình tài chính lành mạnh, không bị mất cân đối vốn và khả năng thanh toán lãi vay và vốn gốc tốt

1.1.4 Tầm quan trọng của việc đo lường rủi ro tài chính

Đối với công ty:

- Một công ty được đo lường là không có rủi ro tài chính thì công ty đó có nhiều thuận lợi trong việc mở rộng hoạt động kinh doanh cũng như vay vốn từ các ngân hàng Đối với các nhà quản trị công ty, khi xác định tình hình tài chính của công ty

là lành mạnh không có rủi ro, thì có thể quyết định tham gia vào các dự án tốt hơn Việc đo lường được các rủi ro tài chính giúp những nhà hoạch định chiến lược hiểu

rõ và nắm bắt được tình hình tài chính của công ty mình một cách hiệu quả và đưa

ra chiếc lược phù hợp hơn Đối với các công ty được đo lường là không có rủi ro tài chính có nhiều thuận lợi, và linh hoạt hơn trong việc huy động vốn với các công

ty cùng ngành, các công ty này có thể sử dụng nhiều công cụ chứng khoán cũng như vay ngân hàng để huy động một cách dễ dàng

Đối với ngân hàng:

- Hầu hết các công ty hiện nay ở Việt Nam việc huy động vốn chủ yếu dựa vào vốn vay từ ngân hàng Do đó việc các ngân hàng đánh giá được rủi ro tài chính của các

công ty vay vốn tại ngân hàng mình là điều hết sức quan trọng và có ý nghĩa trong quyết định cho vay cũng như là trong quá trình giám sát sau khi cho vay

- Để phát triển và tăng trưởng kinh tế thì đương nhiên là phải thúc đẩy đầu tư và như vậy phải tăng trưởng tín dụng Tuy nhiên nếu chỉ tăng trưởng tín dụng thì chưa đủ điều quan trọng là chất lượng và hiệu quả mang lại của tín dụng Nếu chỉ quan tâm đến tăng trưởng tín dụng để phát triển kinh tế mà không quan tâm đến chất lượng

và hiệu quả tín dụng thì sau một khoản thời gian thì phải giải quyết khoản nợ xấu khổng lồ Do đó việc đánh giá đo lường được rủi ro tài chính của các DN cho vay định kỳ giúp cho các ngân hàng kiểm soát được chất lượng tín dụng và có biện

pháp xử lý nợ xấu kịp thời

- Đo lường rủi ro tín dụng hỗ trợ và là một trong những cơ sở ra quyết định cấp tín dụng: xác định hạn mức tín dụng, thời hạn, mức lãi suất, biện pháp bảo đảm tiền vay

- Cải thiện tình trạng trích lập dự phòng của ngân hàng (phù hợp với tài sản bảo đảm) Đo lường được rủi ro tài chính của khách hàng là cơ sở để quản trị tín dụng nhằm hạn chế và giới hạn mức rủi ro mục tiêu Đồng thời cũng từ đó xác định được mức dự phòng trích lập tiến tới mục đích tối đa hóa lợi nhuận và ổn định hệ thống ngân hàng

1.1.5 Các mô hình đo lường rủi ro tài chính:

Hiện nay, bên cạnh phương pháp chuyên gia, các phương pháp dự báo rủi ro tín dụng

DN dựa trên dữ liệu thống kê đang phát triển ngày càng mạnh mẽ cả về chiều rộng và chiều sâu Từ mô hình xác suất tuyến tính (Linear Probability Models – LPM) và phương pháp mô hình đa biệt thức (MDA) đã được sử dụng từ những năm 1930, đến phương pháp hồi quy Logistic, Probit đang được ứng dụng rộng rãi từ những năm

1980 và gần đây thì xuất hiện các cách thức tiếp cận mới sử dụng phương pháp thống

kê phi thông số (non-parametric) phức tạp như lân cận gần nhất K, mạng nơ ron thần

kinh

1.1.5.1 Mô hình xác suất tuyến tính

Mô hình xác suất tuyến tính (Linear probability model - LPM) là mô hình ước lượng

đa biến dùng phương pháp bình phương tối thiểu OLS Mô hình này gặp phải nhiều hạn chế

* Sai số hồi quy không phân phối chuẩn

 Phương sai thay đổi

 Không thỏa mãn điều kiện cơ bản của xác suất trong khoảng (0; 1)

 Tác động biên không đổi, trong khi bản chất của mô hình xác suất là tác động biên thay đổi theo từng giá trị của biến độc lập

1.1.5.2 Mô hình đa biệt thức (MDA – Multiple Dirciminant Analysis):

MDA được sử dụng trong nhiều nghiên cứu từ khi được áp dụng đầu tiên ở thập kỷ

30 của thế kỷ 20 Suốt những năm trước, MDA được sử dụng chủ yếu trong sinh vật học và khoa học nghiên cứu hành vi Trong những năm gần đây, kỹ thuật này được sử dụng ngày càng phổ biến trong giới học thuật cũng như trong thực tiễn Altman và cộng sự (1981) đã thảo luận về MDA một cách khá sâu sắc và xem xét một vài ứng dụng của nó vào lĩnh vực tài chính

từ mẫu

Cấu trúc dữ liệu trong mô hình như sau:

Mô hình kinh tế lượng tương ứng là:

ln(p/(1-p)) = β1 + β2X 1+ β3X2 + … + βkXk + u Trong đó : P là xác suất trả nợ của KH ( xác xuất xảy ra rủi ro tài chính)

Cấu trúc dữ liệu của mô hình Probit cũng tương tự như mô hình Logit, mô hình này cũng ước lượng được xác suất trả nợ của một KH Trong mô hình Probit, chúng ta có giả thiết sai số ngẫu nhiên có sai số chuẩn hóa: ε ~ N(0,1)

Trong đó F là hàm phân phối xác suất tích lũy

giả định hạng nhiễu phân phối chuẩn thông thường (standard normality distribution) Tuy nhiên, sự khác biệt giữa Logit và Probit không đáng kể và không có ý nghĩa về mặt thống kê Charles M.Friel trong nghiên cứu “Linear probability response models: Probit and Logit” chỉ ra vấn đề này

1.1.5.5 Mô hình Lân cận gần nhất K và mô hình mạng nơtron

Machine learning: (nhiều tác giả dịch là "học máy") là một lĩnh vực của trí tuệ nhân

tạo mà nó liên quan đến thiết kế và phát triển các thuật toán cho phép cải thiện khả năng thực thi các chức năng dựa trên cơ sở dữ liệu Mục tiêu chính trong nghiên cứu machine learning là đưa ra những mô hình có kết quả được tạo ra một cách tự động từ

những quy luật hay kiểu mẫu từ dữ liệu Do đó, các mô hình này đòi hỏi phải có dữ

liệu đầu vào lớn và có nhiều nhóm nghiên cứu Mỗi nhóm này có một chức năng khác nhau, ở đây tác giả quan tâm đến nhóm nghiêm cứu giám sát (supervised learning) mà các thuât toán của nó sau đây, đang được sử dụng để xếp hạng tín nhiệm trên thế giới như là những kỹ thuật riêng lẻ tốt nhất như lân cận gần nhất K (K –nearest neighbor)

và mạng notron nhân tạo (Artifical neural network - ANN)

Mô hình ANN (mạng nowtron):

Neural Network là một tập các phần tử xử lý đơn giản được kết nối với nhau, mỗi kết nối có cường độ nhất định thể hiện bởi trọng số Năng lực xử lý của mạng nowtron

được quyết định bởi các trọng số này, vốn được hình thành qua một quá trình thích nghi từ các điều kiện mẫu nhất định

Neural Network thường sử dụng trong phân tích thống kê và mô hình hóa dữ liệu Chúng cũng được ứng dụng trong các lĩnh vực phân loại và dự báo, bao gồm nhận dạng hình ảnh và giọng nói hay chữ viết Ngoài ra, ta còn có thể bắt gặp Neural Network trong các hệ thống chẩn đoán y khoa, thăm dò dầu khí hoặc dự báo tài chính

1.1.5.6 Các nghiên cứu thực nghiệm đo lường rủi ro tài chính

Các nghiên cứu thực nghiệm về rủi ro tài chính đều đi đến một kết luận rằng các chỉ

số tài chính là hữu ích trong việc đo lường các nguy cơ tài chính Trong các nghiên cứu đó nhìn chung các chỉ số về lợi nhuận, thanh khoản được sử dụng phổ biến nhất

Độ chính xác không phải là tuyệt đối nhưng đa phần các nghiên cứu này đã chứng minh tính hiệu quả trong đo lường rủi ro tài chính theo thời gian

Mục tiêu nghiên cứu đa phần là khác nhau, nhưng phương thức đo lường nhìn chung

là tương tự nhau Scott (1981) đưa ra một quy trình thực hiện một mô hình đo lường rủi ro tài chính, theo đó các chỉ số tài chính được tính toán từ BCTC đã được công bố trước khi công ty có rủi ro tài chính, bước kế tiếp là xây dựng một hàm đo lường, trong đó các chỉ số tài chính được kết hợp với nhau và có khả năng phân biệt tốt nhất giữa công ty có rủi ro tài chính và không có rủi ro tài chính Hàm này được kiểm nghiệm trên cả hai mẫu phân tích và mẫu kiểm tra Scott cũng chứng minh tính hiệu quả của mô hình đo lường bị suy giảm theo thời gian sau khi được đưa vào sử dụng

Có hai loại mô hình truyền thống Đầu tiên là phương pháp đơn biến, khám phá các mối quan hệ giữa chỉ số tài chính riêng biệt và rủi ro tài chính Cách thứ hai là phương pháp đa biến kết hợp các chỉ số tài chính lại với nhau để đo lường rủi ro tài chính

Với phương pháp đơn biến: Phương pháp đơn biến sử dụng các chỉ số tài chính

riêng biệt tại một thời điểm để đo lường rủi ro tài chính Beaver (1966) đã chọn mẫu theo cặp để đánh giá độ chính xác của các chỉ số tài chính Kết quả của nghiên cứu chỉ

ra rằng có sự khác biệt giữa chỉ số tài chính của các công ty có rủi ro và không có rủi

ro tài chính Phát hiện của Beaver gợi ý rằng phân tích chỉ số tài chính có hiệu quả từ năm năm trước khi công ty có rủi ro tài chính, mặc dù ông cảnh báo rằng các chỉ số tài chính được chọn là có chọn lọc Nghiên cứu cũng phát hiện ra rằng không phải tất cả các chỉ số tài chính đều đo lường chính xác các công ty có nguy cơ và không có rủi ro tài chính

Zavgren (1983) quan sát thấy rằng nhược điểm chủ yếu theo phương pháp của Beaver

là sự khác biệt chỉ diễn ra ở một chỉ số tài chính tại một thời điểm trong khi đó các biến khác nhau đều có khả năng cung cấp sự đa dạng trong đo lường Một chỉ số tài chính duy nhất giải thích chưa đầy đủ tình hình tài chính của các công ty

Với phương pháp nghiên cứu đa biến: Altman (1968) là người đầu tiên áp dụng

phương pháp đa biến để đo lường rủi ro tài chính Phương pháp này kết hợp các chỉ

số tài chính lại với nhau vào trong một mô hình Để xây dựng một mô hình đa biến hiệu quả, phải xác định được các chỉ số tài chính tốt nhất có khả năng đo lường được rủi ro tài chính

Có ba phương pháp phân tích phổ biến của mô hình đa biến, đó là mô hình phân tích

đa biệt thức (MDA), hồi quy Logit, Probit và mô hình mạng nơ tron nhân tạo (ANN) MDA là một trong những phương pháp phổ biến nhất được sử dụng để đo lường rủi ro tài chính (Zavgren 1983) Phương pháp này đánh giá khả năng đo lường của các chỉ số tài chính Jones (1987) mô tả phương pháp này như một kỹ thuật điểm Z của mỗi công ty trong một mẫu bằng cách kết hợp các biến độc lập lại với nhau Một điểm

Z được lựa chọn dựa vào kết quả mẫu Các công ty dưới điểm Z được dự báo là có rủi

ro tài chính và ngược lại những công ty trên điểm Z được dự báo là không có rủi ro tài chính (Jones 1987) Ưu điểm của phương pháp này là khả năng đo lường chính xác cao Phương pháp MDA đã được sử dụng để phát triển một số mô hình đo lường, bao gồm cả Altman (1968), Altman, Haldeman và Narayanan (1977), Deakin (1972, 1977), Edmister (1972), Blum (1974), Sinkey (1975) và Lincoln (1984)

Phân tích hồi quy Logit tương đương với hồi quy Probit Ưu điểm của nó là các giả định đơn giản hơn so với MDA, chẳng hạn như các biến chỉ cần phân phối thông thường (Altman, 1993) Hồi quy Logit được sử dụng để phát triển các mô hình đo lường như Ohlson (1980)

ANN là một kỹ thuật phân tích khác để xây dựng mô hình đo lường ANN có thể bắt chước và nhận dạng được các trạng thái thực đối với dữ liệu đầu vào không đầy đủ hoặc dữ liệu với một số lượng biến rất lớn Kỹ thuật này đặc biệt phù hợp với mô hình đo lường mà không có công thức toán học nào được biết đến để miêu tả mối quan

hệ giữa các biến đầu vào và đầu ra Hơn nữa nó hữu dụng khi mục tiêu đo lường là quan trọng hơn giải thích Một trong những thuận lợi của mô hình mạng là nó có thể giải quyết mối quan hệ phi tuyến ANN được Adnan và Dar (2006) sử dụng để đo lường rủi ro tài chính với độ chính xác cao

Hamer (1983) đã kiểm tra các biến trong mô hình của Altman (1968), Deakin (1972), Blum (1974) và Ohlson (1980) Nghiên cứu Hamer chỉ ra tất cả các mô hình đều có các biến để đo lường lợi nhuận, thanh khoản và đòn bẩy Phương pháp của Altman và Deakin có thêm doanh thu, trong khi phương pháp của Blum và Ohlson là biến thay đổi của thu nhập theo thời gian Ngoài ra, phương pháp của Blum có thêm một số biến để đo lường sự thay đổi trong khả năng thanh toán theo thời gian Altman

và Blum sử dụng dữ liệu giá thị trường để tính toán chỉ số đòn bẩy, trong khi phương pháp của Ohlson và Deakin dựa hoàn toàn vào thông tin trên BCTC

Scott (1981) xem xét và kết hợp các mô hình hàng đầu thế giới lại với nhau bao gồm các mô hình của Altman Beaver (1966, 1968), Deakin (1972), Wilcox (1971, 1973) và Altman, Haldeman và Narayanan (1977) Ông đã so sánh độ chính xác của chúng và đi đến kết luận tồn tại một mô hình có khả năng đo lường rủi ro tài chính một cách thành công nhất Ông kết luận rằng “các mô hình đa biến, các mô hình điểm

số Z có lẽ là thuyết phục nhất” Nó có khả năng phân biệt giữa các công ty có rủi ro tài chính và không có rủi ro tài chính với đầu vào là các dữ liệu kế toán và dữ liệu thị

trường Hơn nữa nó đang được sử dụng trong thực tế ở hơn ba mươi tổ chức tài chính Mặc dù nó không đại diện cho mô hình đo lường hoàn hảo nhất nhưng nó được sử dụng như là một chuẩn mực để đánh giá độ chính xác của lý thuyết” (Scott, 1981)

1.2 Mô hình đa biệt thức (mô hình phân tích đa biệt)

1.2.1 Giới thiệu mô hình phân tích đa biệt (MDA):

MDA là một kỹ thuật thống kê dùng để phân loại một quan sát vào một trong vài nhóm định danh dựa theo những đặc điểm cá biệt của quan sát Nó được sử dụng chủ yếu sau khi các nhóm định danh được thiết lập, dữ liệu được thu thập theo mục đích của nhóm định danh

MDA trong hình thức đơn giản nhất là xây dựng quan hệ tuyến tính của những đặc điểm mà chúng có thể phân biệt tốt nhất các nhóm công ty với nhau

Nếu một đối tượng cụ thể, như một công ty, có các đặc điểm là các chỉ số tài chính có thể định lượng cho các công ty trong phân tích, thì phương pháp MDA có thể xác định một bộ hệ số tương quan của biệt thức Khi những hệ số này được áp dụng vào các chỉ số hiện hữu, sẽ tạo cơ sở cho việc phân loại vào một trong những nhóm định danh

Nghiên cứu ở đây được đề cập với hai nhóm, bao gồm nhóm các công ty có rủi ro tài chính và nhóm các công ty không có rủi ro tài chính Các chỉ số tài chính của các công ty thuộc hai nhóm được đưa vào phân tích để chọn lựa ra các chỉ số tài chính có khả năng phân biệt tốt nhất giữa hai nhóm, sau đó chuyển đổi thành một hàm biệt thức, hay còn gọi là hệ số Z, mà về sau được dùng để đo lường rủi ro tài chính

MDA tính toán hệ số biệt thức Vi, trong khi đó các biến độc lập Xi là các giá trị thực Khi sử dụng các chỉ số tài chính để đánh giá rủi ro tài chính công ty, có lý do để tin rằng vài chỉ số đo lường nhất định sẽ có quan hệ tương quan hay cộng tuyến cao với các chỉ số khác Để cho khía cạnh này không trầm trọng ở phân tích đa biệt thức,

ta phải chọn lựa cẩn thận các biến dự báo Đó cũng là một ưu điểm của mô hình với một lượng tương đối nhỏ các chỉ số đo lường đuợc chọn mà có thể truyền đạt lượng lớn thông tin Những thông tin này có thể biểu hiện sự khác nhau rất lớn giữa các nhóm khác nhau, nhưng vấn đề là có hay không những khác biệt quan trọng là điều đáng quan tâm hơn của quá trình phân tích

1.2.2 Mục tiêu của mô hình phân tích đa biệt thức:

Mục tiêu của mô hình MDA trong đo lường rủi ro tài chính là phân biệt giữa công

ty có rủi ro tài chính và công ty không có rủi ro tài chính một cách khách quan và chính xác nhất, thông qua hàm biệt thức trong đó các biến số là các chỉ số tài chính Mục tiêu chính là tìm ra một tổ hợp tuyến tính của các biến nhằm phân biệt tốt nhất giữa các nhóm, các công ty trong mỗi nhóm gần nhau nhất và các nhóm được phân biệt tốt nhất

1.2.3 Ưu nhược điểm của mô hình phân tích đa biệt thức

Mô hình MDA có ưu điểm là xem xét cân nhắc toàn bộ tập hợp các đặc điểm chung của các công ty tương ứng, cũng như sự tương tác lẫn nhau của các đặc điểm này Trong khi đó, một nghiên cứu đơn biến chỉ có thể cân nhắc các công cụ đo lường được sử dụng cho nhóm chỉ định trước tại một thời điểm

Ưu điểm khác của mô hình MDA là giảm phạm vi của các nhà phân tích, đó là từ một số các biến độc lập khác nhau đến chỉ còn G-1 đại lượng, ở đó G bằng với số nhóm gốc

Nghiên cứu này phân ra hai nhóm, bao gồm nhóm các công ty có rủi ro tài chính và nhóm các công ty không có rủi ro tài chính Vì vậy, kết quả phân tích chuyển đổi hoàn

toàn thành một hàm biệt thức đơn giản nhất có dạng tuyến tính và hệ số riêng được diễn tả bằng các thuật ngữ kinh tế

Ưu điểm cơ bản của MDA trong việc giải quyết vấn đề phân loại công ty là khả năng phân tích toàn bộ biến của một đối tượng một cách đồng thời hơn là kiểm tra tuần tự các đặc điểm cá biệt của đối tượng đó

Một ưu điểm của mô hình MDA là mô hình định lượng nên khắc phục được những nhược điểm của mô hình định tính, thể hiện sự khách quan, nhất quán, không phụ thuộc vào ý kiến chủ quan của người đánh giá (cán bộ tín dụng, nhân viên xếp hạng tín dụng)

Nhược điểm của mô hình MDA là không sử dụng được dữ liệu định tính là các biến giả, không tính được trực tiếp xác suất xảy ra rủi ro tài chính của một công ty và điều kiện ràng buộc các biến đầu vào phải là phân phối chuẩn, nếu giả thiết về tính phân phối chuẩn không được thỏa mãn thì kết quả của mô hình là không tối ưu và ít có

ý nghĩa trong sử dụng cũng như đạt được sự công nhận Một nhược điểm chung của các mô hình thống kê thì MDA chính là phụ thuộc nhiều vào độ chính xác của nguồn thu thập thông tin Bên cạnh đó hệ số xác định ở mức nhỏ thì mô hình có tính dự báo kém thể hiện qua giá trị của phần dư

1.2.4 Nội dung của mô hình phân biệt đa thức (MDA) :

1.2.4.1 Các giả thuyết của mô hình MDA:

 Giả thuyết 1: Kích thước mẫu của mỗi nhóm phải lớn hơn số biến độc lập và phải

đủ lớn Số biến độc lập lớn nhất là (n-2) trong đó n là kích thước mẫu

 Giả thuyết 2: Các biến độc lập phải có phân phối chuẩn

 Giả thuyết 3: Ma trận hiệp phương sai là thuần nhất

 Giả thuyết 4: Giữa các biến độc lập không có quan hệ tuyến tính

Giải thích mô hình MDA theo toán học như sau:

Giả sử có một tập hợp gồm n quan sát là các công ty và chia chúng thành 2 nhóm cá thể là nhóm có rủi ro và nhóm không có rủi ro tài chính

Nhóm Di có ni cá thể, i = 1,2, n trên mỗi cá thể ta đo giá trị của p biến X1, …., Xp Gọi yijk là các giá trị biến Xk nhận được trên cá thể j thuộc nhóm Di; i=1,2.; j=1, ,k; k=1, ,p Giả thiết ni>p; n1 + n2 = n

ảng 1.1: ảng mô tả mô hình MDA là:

Z = 1,2X1+1,4X2+3,3X3+0,6X4+1,0X5Trong đó :

X1: tỷ số “vốn lưu động ròng/tổng tài sản”

X2 : tỷ số “lợi nhuận giữ lại/tổng tài sản”

X3 : tỷ số “lợi nhuận trước thuế và tiền lãi/tổng tài sản”

X4 : tỷ số “thị giá cổ phiếu/giá trị ghi sổ của nợ dài hạn”

X5: tỷ số “doanh thu/tổng tài sản”

Trị số Z càng cao, thì xác suất của người đi vay càng thấp Ngược lại, khi trị số Z thấp hoặc là một số âm thì đó là căn cứ xếp khách hàng vào nhóm có nguy cơ vỡ nợ cao

Z < 1,81 : Khách hàng có khả năng rủi ro cao

Với mô hình này, ngân hàng có thể đo lường và có thể so sánh điểm Z cho từng khoản vay Ngoài ra, biến động của điểm số Z đã dự báo khả năng chuyển đổi hạng tín nhiệm của khách hàng

Từ mô hình gốc, Altman đã điều chỉnh và thiết lập hai phiên bản: chỉ số Z’ dành cho công ty tư nhân, ngành sản xuất; chỉ số Z’’ dành cho mọi loại hình DN Trong mô hình chỉ số Z’, Altman (1993) dùng giá trị sổ sách của vốn chủ sở hữu thay thế giá trị thị trường trong biến X4 Tiếp đó, Altman và cộng sự (1995) đã loại bỏ biến X5 trong

mô hình chỉ số Z’’

Mặc dù mô hình MDA mà cụ thể là hệ số Z được phát minh ra ở Hoa Kỳ nhưng nó được ứng dụng ở nhiều quốc gia trên thế giới, bao gồm các nền kinh tế phát triển và đang phát triển và được kiểm nghiệm với độ chính xác cao

Kết luận chương 1:

Chương 1 đã trình bày rõ tổng quan rủi ro tài chính cũng như tầm quan trọng của việc đo lường rủi ro tài chính Bên cạnh đó chương 1 đã giới thiệu các mô hình thường

đo lường rủi ro tín dụng trên thế giới Và trong chương 1 đã nói đến cơ sở lý thuyết về

mô hình phân tích đa biệt thức (mô hình phân biệt đa thức - MDA) Đây là tiền đề và

là nền tảng để đánh giá khả năng áp dụng mô hình MDA trong việc đo lường rủi ro tín dụng của KHDN tại ACB sau khi cho vay

CHƯƠNG 2: THỰC TRẠNG CẢNH ÁO RỦI RO TÀI CHÍNH CỦA KHÁCH HÀNG DOANH NGHIỆP TẠI AC

2.1 Khái quát về hoạt động kinh doanh của ngân hàng thưong mại cổ phần

 Năm 1997: ACB bắt đầu tiếp cận nghiệp vụ ngân hàng hiện đại

 Năm 2005: ACB và Ngân hàng Standard Chartered (SCB) ký kết thỏa thuận hỗ trợ kỹ thuật toàn diện và SCB trở thành cổ đông chiến lược của ACB

 Ngày 21/11/2006, cổ phiếu của ACB chính thức giao dịch tại Trung tâm giao dịch chứng khoán Hà Nội

 Đến tháng 09 năm 2009: ACB thành lập mới 70 chi nhánh và phòng giao dịch, nâng

số chi nhánh và phòng giao dịch lên hơn 200 đơn vị, ACB tăng vốn điều lệ lên 7,200

tỷ đồng Năm 2010, ACB xây dựng trung tâm dữ liệu đạt chuẩn, phát triển hệ thống bán hàng phi truyền thống như bán hàng điện tử, bán hàng qua điện thoại

 Năm 2011, ACB đưa ra định hướng phát triển giai đoạn 2011-2015 và tầm nhìn năm

2020 Trong đó nhấn mạnh đến việc chuyển đổi hệ thống quản trị nhằm đảm bảo tuân thủ hệ thống pháp luật Việt Nam và đáp ứng thông lệ quốc tế 1 cách tốt nhất

 Năm 2012: sự cố tháng 08/2012 - sự kiện bầu Kiên - Nguyễn Đức Kiên, nguyên Phó Chủ tịch Hội đồng Sáng lập ACB bị bắt giam để điều tra về các sai phạm trong hoạt động kinh tế- đã ảnh hưởng nhiều đến hoạt động của ngân hàng ACB, đặc biệt trong huy động vốn và kinh doanh vàng ACB đã chủ động ứng phó tốt việc rút tiền trong tháng 8/2012 và lành mạnh hoá các hoạt động kinh doanh và xử lý những tồn đọng

liên quan đến hoạt động kinh doanh vàng theo đúng chủ trương của Ngân hàng nhà

nước Việt Nam.Tuy lợi nhuận không đạt như kế hoạch đề ra nhưng vẫn có thể chấp

nhận được trong bối cảnh kinh tế khó khăn năm 2012 Và ACB còn nhiều việc để thực

hiện nhằm khôi phục lại vị thế trước kia của mình

2.1.2 Cơ cấu tổ chức quản lý và sở hữu

2.1.2.1 Về cơ cấu tổ chức:

Cơ cấu tổ chức quản lý của ACB bao gồm Đại hội đồng cổ đông, hội đồng quản

trị, ban kiểm soát và Tổng giám đốc theo như quy định của Luật các TCTD năm 2010

tại điều 32.1 quy định về cơ cấu tổ chức quản lý của TCTD

Đại hội đồng cổ đông có quyền cao nhất của ngân hàng và có quyền bầu, bãi

nhiệm, miễn nhiệm thành viên Hội đồng quản trị và Ban kiểm soát

ACB bao gồm Ngân hàng ACB và các công ty con bao gồm 4 công ty con Ngân

hàng bao gồm các đơn vị hội sở và các kênh phân phối.Về hội sở thì gồm 9 khối và 8

phòng ban trực thuộc Tổng giám đốc.Kênh phân phối tính đến thời điểm 31/12/2012

thì ACB bao gồm 342 chi nhánh và phòng giao dịch

2.1.2.2 Về cơ cấu sở hữu :

Tính đến cuối năm 2012 thì ACB đang có vốn điều lệ là 9,376,965 triệu đồng tương

đương 937,696,506 cổ phiếu phổ thông trong đó:

- Số lượng cổ phiếu tự do chuyển đổi : 880,609,351 cổ phần

- Số lượng cổ phiếu bị hạn chế chuyển nhượng : 57,087,155 cổ phần

2.1.3 Kết quả hoạt động kinh doanh của AC trong thời gian qua

Sau 20 năm hoạt động, ACB luôn giữ vững sự tăng trưởng mạnh mẽ và ổn định,

điều này được thể hiện bằng các chỉ số tài chính qua các năm như sau:

iểu đồ 2.1: Biểu đồ thề hiện các chỉ tiêu hoạt động của ACB

Đơn vị tính: Tỷ đồng

Chỉ tiêu hoạt động của ACB

0 50,000

Dư nợ cho vay Lợi nhuận trước thuế

sự cố tháng 8/2012 làm ảnh hưởng nghiêm trọng trong hoạt động kinh doanh của ACB Tổng tài sản năm 2012 giảm 104,711 tỷ đồng tương ứng giảm 37.26% so với năm 2011, vốn huy động giảm 42,399 tỷ đồng giảm tương ứng 23.96 % Đặc biệt là lợi nhuận trước thuế chỉ bằng 24.8% so với lợi nhuận trước thuế năm 2011

 Cơ cấu huy động vốn theo kỳ hạn: cơ cấu huy động vốn của ACB được thể hiện

dưới bảng số liệu sau:

ảng 2.2: ảng cơ cấu huy động vốn theo kỳ hạn Đơn vị tính : tỷ đồng

(Nguồn: Báo cáo thường niên các năm từ năm 2009 –2012 của ACB)

Từ bảng 2.2: ta thấy tỷ trọng tiền gửi tiết kiệm chiếm tỷ trọng lớn nhất trong tổng huy

động từ phía KH chiếm 82.53% và tỷ trọng này trong năm 2011 là 68% Nguyên nhân

chính là sự suy giảm của tổng huy động của KH và sự tăng trường của tiền gởi tiết

kiệm trong năm 2012 Các khoản mục khác đều suy giảm so với năm 2011

 Cơ cấu huy động vốn theo thành phần kinh tế: Huy động vốn từ cá nhân vẫn là

một thế mạnh của ACB, nguồn vốn huy động từ cá nhân vẫn có sự tăng trưởng trong năm

2012 bất chấp sự kiện tháng 8/2012 tại ACB, tốc độ tăng trưởng trong năm 2012 là 7.8 %

so với năm 2011 Qua cơ cấu huy động vốn theo khách hàng đã chiến lược là ngân hàng

bán lẻ ACB, đối tượng tập trung chủ yếu là các khách hàng cá nhân và KHDN vừa và nhỏ

ảng 2.3: ảng cơ cấu huy động vốn theo thành phần kinh tế

Hoạt động tín dụng của ACB thời gian qua tăng nhanh và khá cao trong giai đoạn từ

20092011, tuy nhiên vào năm 2012 hoạt động tín dụng có sự tăng trưởng chậm lại

 Cơ cấu tín dụng theo thời gian cho vay: Cho vay ngắn hạn vẫn chiếm tỷ trọng

lớn, và có xu hướng tăng lên từ 2009  2012, đây là khoản cho vay nhanh thu hồi

vốn và quay vòng vốn nhanh, bớt rủi ro hơn Năm 2012, các khoản mục ngắn hạn

và dài hạn đều có sự tăng trưởng thì dư nợ trung hạn lại có xu hướng giảm xuống

ảng 2.4: ảng cơ cấu tín dụng theo thời hạn cho vay Đơn vị tính: Tỷ đồng

(Nguồn: Báo cáo thường niên các năm từ năm 2009 –2012 của ACB)

 Cơ cấu tín dụng theo thành phần kinh tế: Cho vay theo thành phần kinh tế cũng

có xu hướng tăng dần trong các lĩnh vực cho vay cá nhân và các công ty tư nhân, tốc độ

tăng trưởng trong khu vực này là tốt (năm 2010 so với 2009 tăng 42%, năm 2011 so với

năm 2010 tăng 19%) trong giai đoạn 2009-2011 Cho vay các thành phần kinh tế khác như

Công ty cổ phần, Công ty TNHH, DN tư

(Nguồn: Báo cáo thường niên các năm từ năm 2009 –2012 của ACB)

.Cơ cấu tín dụng theo nhóm nợ

ảng 2.6: Phân loại nhóm nợ tín dụng tại AC Đơn vị tính: Tỷ đồng

(Nguồn: Báo cáo thường niên các năm 2009 – 2012 của ACB)

Tỷ lệ nợ xấu, nợ quá hạn trên Tổng dư nợ tại ACB luôn thấp trong các NHTMCP trong nước và thấp hơn quy định của NHNN (tỷ lệ nợ xấu/Tổng dư nợ không quá 3%,

tỷ lệ nợ quá hạn /Tổng dư nợ không quá 5%) Chất lượng tín dụng của ACB được kiểm soát khá tốt trong những năm 2009 2011

Tuy nhiên xét về dài hạn thì tỷ lệ nợ xấu (nợ từ nhóm 3- nhóm 5) của ACB có xu hướng tăng lên Nợ xấu năm 2009 là 0.41%, nợ xấu năm 2010 là 0.33%, nợ xấu năm

2011 là 0.89% và nợ xấu năm 2012 là 2.46%, tính đến hết quý 2/2013 thì tỷ lệ nợ xấu tăng lên 2.99% (xấp xỉ 3% của NHNN) Do đó, công tác giải quyết nợ xấu và đo lường rủi ro tín dụng là nhiệm vụ đặc biệt, cấp thiết của ACB trong giai đoạn hiện nay

 Cơ cấu tín dụng theo khu vực:

ảng 2.7: ảng cơ cấu tín dụng theo khu vực Đơn vị tính: tỷ đồng

(Nguồn: Báo cáo thường niên các năm 2009 – 2012 của ACB)

Khu vực TP Hồ Chí Minhluôn chiếm hơn 60% tổng dư nợ của toàn hệ thống và có NQH cao nhất (gần 70%), cơ cấu tín dụng của ACB theo khu vực cũng được phân bổ không đồng đều Khu vực TP.Hồ Chí Minh và Khu vực miền Bắc vẫn chiếm tỷ trọng

lớn hơn 80% tổng dư nợ Đây cũng là điều dễ hiểu bởi vì hai khu vực là hai trung tâm hành chính kinh tế lớn Việt Nam là Thủ Đô Hà Nội và TP Hồ Chí Minh

Các khu vực khác như Miền Đông, Miền Tây và Miền Trung thì dư nợ tín dụng của các khu vực này đều có sự tăng trưởng trong suốt giai đoạn 2009 2012 Tuy nhiên về tỷ trọng của các khu vực này trong tổng dư nợ vẫn thấp

Cơ cấu tín dụng theo ngành kinh tế: Hoạt động cho vay của ACB tập trung chủ yếu

vào 3 nhóm ngành chính là : thương mại, dịch vụ cá nhân cộng đồng và sản xuất gia công chế biến, chiếm 87.6% tổng dư nợ (2012), tỷ trọng của 3 ngành này vẫn duy trì cao trong suốt giai đoạn 2009  2012 Mảng xây dựng và kinh doanh bất động sản trong năm 2012 chỉ chiếm tỷ lệ 4.3% tồng dư nợ

ảng 2.8: Cơ cấu tín dụng theo ngành kinh tế Đơn vị tính: tỷ đồng

Sản xuất, gia công chế biến 11,267 13,517 15,189 13,270

Dịch vụ cá nhân, cộng đồng 22,939 33,421 35,319 43,693 Kho bãi, giao thông vận tải 1,756 2,606 3,071 2,386

Tư vấn và kinh doanh BĐS 519 1,276 1,449 1,079

là 3,207 tỷ đồng tăng 38% so với năm 2010 Tuy nhiên sự cố tháng 8/2012 làm cho lợi nhuận sau thuế năm 2012 của ACB còn 784 tỷ đồng chỉ bằng 24.4% so với năm

2012

Hai nguồn thu nhập lớn nhất chi phối kết quả kinh doanh của ACB là thu nhập lãi và thu nhập từ hoạt động dịch vụ Chỉ tính riêng trong năm 2011, thu nhập từ 2 nguồn này chiếm tới 96% tổng thu nhập hoạt động của ACB Sự biến động trong tăng trưởng của các thành phần thu nhập này là nguyên nhân chính gây ra những xáo trộn trong tổng thu nhập

Chi phí hoạt động của ACB vẫn tiếp tục tăng Trong năm 2012, chi phí này khoảng hơn 4,270 tỷ, tăng hơn 35% so với năm 2011, trong đó chi phí quảng cáo, khuyến mãi tăng hơn 60% Nguyên nhân chính do ACB cần phải đẩy mạnh quảng bá, khuyến mãi trong biến cố “bầu Kiên” để tránh tình trạng mất an toàn thanh khoản

Năm 2012 , ACB đã có một năm đáng quên với lợi nhuận giảm hơn 75%, từ trên 3.200 tỷ đồng còn khoảng 784 tỷ đồng Các tỷ lệ ROAA và ROAE cũng sụt giảm trên 70%, ROAA còn 0,34% trong khi ROAE là 6,38% đã khiến ACB không còn mức sinh lời hấp dẫn như trước nữa

 Thu nhập – chi phí hoạt động tín dụng:

Trong bối cảnh dư nợ cho vay hầu như không thay đổi so với năm 2011trong khi lãi suất cho vay giảm dần đã khiến thu nhập lãi của ACB năm 2012 giảm 13% Tuy nhiên

do ACB kiểm soát tốt chi phí lãi nên trong năm 2012 thu nhập lãi thuần của ACB tăng nhẹ 3% so với năm trước đó thể hiện trong biểu đồ 2.2

iều đồ 2.2: iểu đồ thu nhập- Chi phí hoạt động tín dụng

Đơn vị tính: tỷ đồng

Thu nhập - chi phí Hoạt động tín dụng

(Nguồn: Báo cáo thường niên các năm 2009 – 2012 của ACB)

 Thu nhập - chi phí từ hoạt động kinh doanh ngoại tệ và vàng:

Hiệu quả của hoạt động kinh doanh vàng và ngoại tệ có xu hướng giảm và ACB bị lỗ trong hoạt động này trong năm 2011 và năm 2012

Năm 2012, hoạt động kinh doanh ngoại hối và vàng ghi nhận mức lỗ hơn 1.863 tỷ đồng đã làm cho bức tranh lợi nhuận của ACB trở nên u ám Lý giải cho sự thua lỗ này, Tổng Giám đốc Đỗ Minh Toàn cho biết do phải tất toán trạng thái vàng theo chỉ thị của Ngân hàng Nhà nước nên ACB phải mua vàng trong nước với giá cao và bán vàng tài khoản với giá thấp Biều đồ 2.3 thể hiện điều này

iểu đồ 2.3: Lãi ròng từ hoạt động kinh doanh ngoại hối và đầu tư vàng

Đơn vị tính: tỷ đồng