Xây dựng mô hình hồi quy Logistic hỗ trợ xếp hạng tín dụng doanh nghiệp vừa và nhỏ tại ngân hàng thương mại cổ phần Công thương Việt Nam

Bảng 1.1: Tỷ lệ nợ xấu của các DNVVN Bảng 3.1: Bộ chỉ tiêu tài chính nội bộ Ngân hàng Vietinbank Bảng 3.2: Trọng số bộ chỉ tiêu phi tài chính của Ngân hàng Vietinbank Bảng 3.3: Trọng số

KHOA ĐÀO TẠO ĐẶC BIỆT

KHÓA LUẬN TỐT NGHIỆP NGÀNH TÀI CHÍNH – NGÂN HÀNG

XÂY DỰNG MÔ HÌNH HỒI QUY

LOGISTIC HỖ TRỢ XẾP HẠNG TÍN DỤNG DOANH NGHIỆP VỪA VÀ NHỎ

TẠI NGÂN HÀNG TMCP CÔNG THƯƠNG VIỆT NAM

SVTH: NGUYỄN TRẦN HẠNH DUNG MSSV: 1154040075

Ngành: Ngân hàng GVHD: TS PHẠM PHÚ QUỐC

TP.Hồ Chí Minh – Tháng 04/2015

LỜI CẢM ƠN



Tôi xin chân thành cảm ơn Ban lãnh đạo Ngân hàng TMCP Công Thương Chi nhánh

Bà Rịa – Vũng Tàu đã cung cấp BCTC của những khách hàng DNVVN hiện đang vay vốn tại ngân hàng, và thông tin về quy trình xếp hạng tín dụng nội bộ hệ thống

Tôi xin gửi lời cảm ơn tới GVHD TS Phạm Phú Quốc, người đã rất nhiệt tình đóng góp ý kiến và trao đổi, giải quyết những khúc mắc trong suốt quá trình thực hiện, để tôi có thể hoàn thành trọn vẹn bài khóa luận tốt nghiệp này

Basel: Hiệp ước về giám sát hoạt động ngân hàng

BCTC: Báo cáo tài chính

CBTD: Cán bộ tín dụng

CBPT: Cán bộ phân tích

CIC: Trung tâm thông tin tín dụng của Ngân hàng Nhà nước

CIEM: Viện Quản lý kinh tế Trung ương

E&Y: Công ty Kiểm toán TNHH Ernst & Young Việt Nam

Logit: Hồi quy Logistic

Trang phụ bìa

Lời cảm ơn

Nhận xét của giảng viên hướng dẫn

Danh mục các từ viết tắt

Mục lục

Danh mục bảng biểu

Danh mục sơ đồ, biểu đồ

Chương 1: GIỚI THIỆU ĐỀ TÀI 1

1.1 Sự cần thiết của đề tài 1

1.1.1 Tổng quan về vấn đề nghiên cứu 1

1.1.2 Lý do chọn đề tài 2

1.2 Phương pháp nghiên cứu 3

1.3 Mục tiêu nghiên cứu 3

1.4 Kết cấu luận văn 4

Kết luận chương 1 4

Chương 2: TỔNG QUAN RỦI RO TÍN DỤNG 5

2.1 Khái niệm rủi ro tín dụng 5

2.2 Thiệt hại của ngân hàng từ RRTD 5

2.3 Tổng quan về XHTD doanh nghiệp 6

2.3.1 Các mô hình xếp hạng tín nhiệm trên thế giới 6

2.3.1.1 Mô hình xếp hạng tín nhiệm doanh nghiệp trên thế giới của Moody’s, Standard & Poor và Fitch 6

2.3.1.2 Mô hình điểm số tín dụng doanh nghiệp Z – score của Altman (1968) 7

2.3.1.3 Mô hình Zeta (1977) 8

2.3.1.4 Mô hình Hồi quy Logistic 9

2.3.2 Mô hình xếp hạng tín nhiệm tại Việt Nam 9

2.3.2.1 Mô hình xếp hạng tín nhiệm doanh nghiệp của một số trung tâm xếp hạng 9

2.3.2.2 Hệ thống XHTD nội bộ của các NHTM 10

bằng mô hình hồi quy Logistic 11

Kết luận chương 2 12

Chương 3: HỆ THỐNG XẾP HẠNG DOANH NGHIỆP TRONG ĐO LƯỜNG RRTD TẠI NGÂN HÀNG TMCP CÔNG THƯƠNG 13

3.1 Hệ thống XHTD doanh nghiệp của Ngân hàng TMCP Công Thương 13

3.1.1 Quy trình XHTD doanh nghiệp 13

3.1.2 Phân tích thông tin và chấm điểm các chỉ tiêu tài chính 14

3.1.2.1 Phân tích số liệu BCTC 14

3.1.2.2 Chấm điểm Bộ chỉ tiêu tài chính của Vietinbank 15

3.1.3 Hệ thống chỉ tiêu phi tài chính 18

3.1.4 Tổng hợp điểm và công bố xếp hạng khách hàng 20

3.2 Ưu điểm của hệ thống XHTD doanh nghiệp 20

3.2.1 Giúp hạn chế đánh giá chủ quan trong XHTD 20

3.2.2 Phê duyệt cấp tín dụng cho khách hàng 21

3.2.3 Phát triển sản phẩm tín dụng 21

3.2.4 Phân loại nợ và trích lập dự phòng rủi ro tín dụng 22

3.2.5 Theo dõi và kiểm soát rủi ro tín dụng 22

3.2.6 Ứng dụng hệ thống XHTD nội bộ vào triển khai quản trị rủi ro tín dụng theo hiệp ước vốn Basel II (IRB Use Test) 23

3.3 Hạn chế của hệ thống XHTD doanh nghiệp tại Ngân hàng TMCP Công Thương 23

3.3.1 Hạn chế trong việc phát hiện rủi ro trước phê duyệt tín dụng cho DNVVN 23

3.3.2 Nguyên nhân dẫn đến hạn chế trong việc phát hiện RRTD của DNVVN bằng hệ thống XHTD nội bộ 25

Kết luận chương 3 26

Chương 4: XÂY DỰNG MÔ HÌNH HỒI QUY LOGISTIC PHÂN TÍCH RRTD ĐỐI VỚI DNVVN TẠI NGÂN HÀNG TMCP CÔNG THƯƠNG 27

4.1 Chọn mẫu nghiên cứu 27

4.2 Thiết kê mô hình phân tích RRTD 28

4.2.1 Mô hình nghiên cứu 28

4.2.2 Xác định biến phụ thuộc nhị phân Y 29

4.3 Kiểm định mô hình nghiên cứu 34

4.3.1 Kiểm tra hiện tượng đa cộng tuyến 34

4.3.2 Kết quả mô hình hồi quy Binary Logistic 36

4.3.3 Kiểm định sự phù hợp của mô hình 38

4.3.4 Kết quả dự báo của mô hình 39

4.3.5 So sánh kết quả với các phương pháp hồi quy stepwise khác 39

4.4 Kết luận mô hình hồi quy Binary Logistic 41

4.5 Hạn chế mô hình 43

Kết luận chương 4 44

Chương 5: GIẢI PHÁP NÂNG CAO HIỆU QUẢ HỆ THỐNG XHTD ĐỐI VỚI DNVVN TẠI NGÂN HÀNG TMCP CÔNG THƯƠNG 45

5.1 Giải pháp khắc phục hạn chế mô hình để đưa nghiên cứu vào thực nghiệm 45

5.2 Giải pháp nâng cao hiệu quả XHTD đối với DNVVN 45

5.2.1 Áp dụng kết quả mô hình hồi quy 45

5.2.2 Công tác thu thập thông tin, thẩm định DNVVN 47

5.2.3 Ban hành các chuẩn mực đánh giá và hướng dẫn cụ thể công tác XHTD 48

5.2.4 Tổ chức và kiểm tra chặt chẽ công tác XHTD 48

5.2.5 Hạn chế rủi ro phát sinh từ vấn đề nhân sự 48

5.2.6 Phát triển hệ thống công nghệ thông tin 48

Kết luận chương 5 49

Tài liệu tham khảo

Phụ lục

Bảng 1.1: Tỷ lệ nợ xấu của các DNVVN

Bảng 3.1: Bộ chỉ tiêu tài chính nội bộ Ngân hàng Vietinbank

Bảng 3.2: Trọng số bộ chỉ tiêu phi tài chính của Ngân hàng Vietinbank

Bảng 3.3: Trọng số tính điểm theo BCTC kiểm toán của Ngân hàng Vietinbank

Bảng 3.4: Chi tiết phân loại nợ của khách hàng DNVVN so với toàn hệ thống

Bảng 4.1: Các công ty có cổ phiếu giao dịch trên sàn HNX hiện có dư nợ tại

Vietinbank

Bảng 4.2: Bảng thống kê mô tả dữ liệu thu thập

Bảng 4.3: Bảng phân loại biến nhị phân Y (biến trả được nợ vay)

Sơ đồ 3.1: Quy trình XHTD doanh nghiệp thông thường của Vietinbank Biểu đồ 3.1: Nợ xấu, DPRR và tỷ lệ DPRR của Vietinbank qua các năm Biểu đồ 3.2: Tỷ trọng nợ xấu phân loại theo khách hàng

Chương 1: GIỚI THIỆU ĐỀ TÀI

1.1 SỰ CẦN THIẾT CỦA ĐỀ TÀI

1.1.1 Tổng quan về vấn đề nghiên cứu

Theo báo cáo mới nhất của Phòng Thương mại và Công nghiệp Việt Nam (VCCI),

có gần 500.000 DNNVV chiếm tới trên 97,5% số lượng doanh nghiệp cả nước, đóng góp khoảng 40% GDP cho nền kinh tế nước nhà Thành phần kinh tế này là một trong những nhân tố chủ chốt và quan trọng, đóng góp to lớn vào sự ổn định, phát triển và đổi mới đất nước Tuy nhiên trong những năm gần đây, do dư chấn của khủng hoảng kinh tế tài chính toàn cầu năm 2008, cùng những yếu kém vốn tồn tại trong nền kinh tế nước ta đã ảnh hưởng lớn đến hoạt động sản xuất kinh doanh của DNVVN nói riêng

và của cộng đồng doanh nghiệp trên cả nước nói chung

Viện Quản lý kinh tế Trung ương (CIEM) cho biết có tới 70% DN thừa nhận vẫn

bị ảnh hưởng tiêu cực về điều kiện kinh doanh cũng như bị tác động trực tiếp bởi các vấn đề bất ổn trong nền kinh tế từ năm 2011 – 2013 Ảnh hưởng của khó khăn kinh tế trong nước đã khiến bức tranh tài chính kinh doanh của DNVVN tại Việt Nam rất ảm đạm, số doanh nghiệp mới thành lập giảm, tỉ lệ doanh nghiệp làm ăn thua lỗ tăng đáng

kể và chủ yếu là DNNVV Theo thống kê của Cục Quản lý đăng ký kinh doanh (Bộ

Kế hoạch và Đầu tư), trong năm 2014, cả nước đã có trên 74.842 doanh nghiệp đăng

ký thành lập mới, giảm 2,7% so với cùng kỳ năm trước Tuy có trên 13.000 doanh nghiệp đã ngừng hoạt động nay đã trở lại thương trường, nhưng bên cạnh đó có rất nhiều doanh nghiệp thua lỗ kéo dài đành phải rút lui khỏi thương trường hoặc chuyển sang hoạt động phi chính thức Cụ thể, trong năm 2014 cả nước đã có trên 58.000 DNVVN gặp khó khăn, buộc phải giải thể, ngừng hoạt động (trong đó doanh nghiệp nhỏ chiếm trên 94%)

Rủi ro tín dụng trong hoạt động ngân hàng chủ yếu phát sinh từ hoạt động cho vay DNVVN là nhóm khách hàng dễ bị ảnh hưởng nhất bởi sự suy thoái và biến động khó dự đoán của nền kinh tế Trước những biểu hiện năng lực tài chính yếu kém, hoạt động sản xuất kinh doanh trì trệ, khó có khả năng trả nợ của các DNVVN, các ngân hàng bắt đầu dè dặt và cân nhắc kỹ lưỡng hơn trước khi đưa ra quyết định cho vay Vì

lo sợ sẽ gia tăng rủi ro tín dụng, gánh vác thêm nhiều nợ xấu, đặc biệt là các ngân hàng vốn đang có tỉ lệ nợ xấu cao và quản trị rủi ro kém

Để hình dung rõ hơn về thực trạng dư nợ tín dụng của khối DNVVN cùng với tỷ lệ

nợ xấu của nhóm TCKT này ta xem bảng trang bên:

2012 Mặc dù kể từ đầu năm 2012, nhờ lộ trình giảm lãi suất của NHNN, trần lãi suất cho vay hiện nay đối với DNVVN (một trong năm lĩnh vực ưu tiên) đã giảm tới 4%/năm so với năm 2012, chỉ còn 8%/năm, lãi suất chiết khấu giữ ở mức 4,5% Ngoài

ra, Nhà nước còn chủ động cho vay các dự án khả thi, kích thích kinh tế phục hồi, nhưng hiệu quả của chính sách tiền tệ vẫn còn hạn chế Tốc độ tăng trưởng tín dụng của nhóm TCKT này vẫn còn rất chậm, chỉ khoảng 2%

Tỷ lệ nợ xấu DNVVN/ Tổng dư nợ đối với DNVVN thường cao hơn so với nợ xấu trung bình toàn ngành, là tác nhân chính làm gia tăng nợ xấu của nền kinh tế chung cả nước và có xu hướng gia tăng mạnh mẽ Đỉnh điểm vào cuối năm 2012, tỷ trọng nợ xấu của khu vực này đạt 5,24%, cao hơn trung bình nợ xấu của nền kinh tế là 1,07%

1.1.2 Lý do chọn đề tài

Các DNVVN là thành phần kinh tế có nguồn vốn chủ sở hữu hạn hẹp nhất và có nhu cầu vay bổ sung vốn lưu động nhiều nhất để duy trì sản xuất kinh doanh Bản thân các NHTM hiện nay cũng rất muốn tăng trưởng tín dụng Nhận thấy thị trường DNVVN là một thị trường tín dụng tiềm năng, nhưng hình như các NHTM đang dè dặt hơn trong việc cấp tín dụng vì sợ cảnh “ôm rơm nặng bụng” Cụ thể, trong 17 ngân hàng Việt Nam được khảo sát, có tới 24% nghĩ rằng nợ xấu là vấn đề quan trọng nhất của nền kinh tế đang đối mặt; 76% cho rằng nợ xấu là vấn đề ảnh hưởng lớn đến ngành ngân hàng; và các ngân hàng đều kém lạc quan về cho vay DNVVN, mà chỉ thích cho vay tài trợ dự án lớn để hạn chế rủi ro (Theo báo cáo khảo sát ngành ngân

hàng tại các thị trường mới nổi của Công ty Kiểm toán E&Y ngày 13/08/2014)

NHNN cũng như toàn hệ thống ngân hàng Việt Nam đã và đang tập trung mối quan tâm vào 5 lĩnh vực ưu tiên cho vay hàng đầu trong chính sách tín dụng của mình, bao gồm: nông nghiệp nông thôn, doanh nghiệp sản xuất hàng xuất khẩu, DNVVN, công nghiệp phụ trợ và doanh nghiệp ứng dụng công nghệ cao Tăng trưởng tín dụng hướng tới nhóm khách hàng là DNVVN đang là hướng đi tương lai của các NHTM, Ngân hàng TMCP Công Thương Việt Nam cũng đang hướng đến khách hàng là các DNVVN khi phát triển mô hình ngân hàng bán lẻ Vì thế để bảo vệ mình trước rủi ro, hạn chế gia tăng nợ xấu cũng như quản trị rủi ro và tăng trưởng tín dụng lành mạnh, Vietinbank cần kết hợp việc tăng cường hỗ trợ các DNNVV tiếp cận vốn vay với việc cải thiện chất lượng và hiệu quả trong công tác thẩm định và xếp hạng doanh nghiệp

Đó chính là lý do đề tài “Xây dựng mô hình hồi quy Logistic hỗ trợ hệ thống XHTD đối với DNVVN tại Ngân hàng TMCP Công Thương Việt Nam” ra đời

Trong khuôn khổ đề tài, đối tượng nghiên cứu là xếp hạng tín dụng khách hàng DNVVN tại Việt Nam Phạm vi nghiên cứu là các doanh nghiệp vay vốn tại Ngân hàng TMCP Công Thương Việt Nam

1.2 PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU

Phương pháp mà đề tài sử dụng là phương pháp nghiên cứu định lượng bằng việc phân tích mô hình hồi quy xác suất Binary Logistic (Logit) chạy trên phần mềm thống

kê ứng dụng SPSS ver.22, dựa trên cơ sở dữ liệu tổng hợp và phân tích từ 133 BCTC của 50 DNVVN có dư nợ tại Ngân hàng TMCP Công Thương Việt Nam

Hiện nay ở Việt Nam cũng có một số tác giả nghiên cứu thực nghiệm phân tích rủi

ro tín dụng cho các doanh nghiệp ở Việt Nam bằng mô hình hồi quy Logistic Kế thừa

từ các nghiên cứu trước đó, luận văn xây dựng phương trình hồi quy với biến phụ thuộc nhị phân Y về khả năng trả nợ, dựa trên các biến độc lập đưa vào mô hình là các chi tiêu tài chính cơ bản, được chọn lọc cho phù hợp với tình hình thực tế quản trị rủi

ro tại Vietinbank Dự kiến kết quả sẽ đưa ra được một mô hình dự báo RRTD mang tính ứng dụng thực tiễn cao, có thể góp phần hạn chế rủi ro tín dụng đối với DNVVN tại Ngân hàng TMCP Công Thương, giúp cho ngân hàng tăng trưởng tín dụng lành mạnh và hiệu quả

1.3 MỤC TIÊU NGHIÊN CỨU

Đề tài hướng tới hai mục tiêu chính: Thứ nhất, giới thiệu khái quát hệ thống

XHTD doanh nghiệp hiện đang áp dụng tại Ngân hàng TMCP Công Thương Việt Nam, hiệu quả cũng như hạn chế còn tồn tại của hệ thống xếp hạng này trong việc phát

hiện RRTD đối với nhóm khách hàng DNVVN Thứ hai, đề xuất áp dụng mô hình hồi

quy Logistic để hỗ trợ phát hiện RRTD đối với DNVVN đang vay vốn tại Ngân hàng TMCP Công Thương Việt Nam

4

1.4 KẾT CẤU LUẬN VĂN

Chương 1: Giới thiệu đề tài

Chương 2: Tổng quan rủi ro tín dụng

Chương 3: Hệ thống xếp hạng doanh nghiệp trong đo lường RRTD tại Ngân hàng TMCP Công Thương

Chương 4: Xây dựng mô hình hồi quy Logistic phân tích RRTD đối với DNVVN tại Ngân hàng TMCP Công Thương

Chương 5: Giải pháp nâng cao hiệu quả hệ thống XHTD đối với DNVVN tại Ngân hàng TMCP Công Thương

KẾT LUẬN CHƯƠNG 1

Chương 1 giới thiệu tổng quan về đề tài, lý do chọn đề tài, phương pháp và mục tiêu nghiên cứu Qua chương 1, luận văn đã nêu rõ thực trạng rủi ro tín dụng đối với nhóm khách hàng DNVVN và lý do xây dựng mô hình Logistic như một công cụ hỗ trợ hệ thống XHTD doanh nghiệp nội bộ trong việc phát hiện RRTD của các doanh nghiệp đang vay vốn tại Ngân hàng TMCP Công Thương Việt Nam

Chương 1: GIỚI THIỆU ĐỀ TÀI

1.1 SỰ CẦN THIẾT CỦA ĐỀ TÀI

1.1.1 Tổng quan về vấn đề nghiên cứu

Theo báo cáo mới nhất của Phòng Thương mại và Công nghiệp Việt Nam (VCCI),

có gần 500.000 DNNVV chiếm tới trên 97,5% số lượng doanh nghiệp cả nước, đóng góp khoảng 40% GDP cho nền kinh tế nước nhà Thành phần kinh tế này là một trong những nhân tố chủ chốt và quan trọng, đóng góp to lớn vào sự ổn định, phát triển và đổi mới đất nước Tuy nhiên trong những năm gần đây, do dư chấn của khủng hoảng kinh tế tài chính toàn cầu năm 2008, cùng những yếu kém vốn tồn tại trong nền kinh tế nước ta đã ảnh hưởng lớn đến hoạt động sản xuất kinh doanh của DNVVN nói riêng

và của cộng đồng doanh nghiệp trên cả nước nói chung

Viện Quản lý kinh tế Trung ương (CIEM) cho biết có tới 70% DN thừa nhận vẫn

bị ảnh hưởng tiêu cực về điều kiện kinh doanh cũng như bị tác động trực tiếp bởi các vấn đề bất ổn trong nền kinh tế từ năm 2011 – 2013 Ảnh hưởng của khó khăn kinh tế trong nước đã khiến bức tranh tài chính kinh doanh của DNVVN tại Việt Nam rất ảm đạm, số doanh nghiệp mới thành lập giảm, tỉ lệ doanh nghiệp làm ăn thua lỗ tăng đáng

kể và chủ yếu là DNNVV Theo thống kê của Cục Quản lý đăng ký kinh doanh (Bộ

Kế hoạch và Đầu tư), trong năm 2014, cả nước đã có trên 74.842 doanh nghiệp đăng

ký thành lập mới, giảm 2,7% so với cùng kỳ năm trước Tuy có trên 13.000 doanh nghiệp đã ngừng hoạt động nay đã trở lại thương trường, nhưng bên cạnh đó có rất nhiều doanh nghiệp thua lỗ kéo dài đành phải rút lui khỏi thương trường hoặc chuyển sang hoạt động phi chính thức Cụ thể, trong năm 2014 cả nước đã có trên 58.000 DNVVN gặp khó khăn, buộc phải giải thể, ngừng hoạt động (trong đó doanh nghiệp nhỏ chiếm trên 94%)

Rủi ro tín dụng trong hoạt động ngân hàng chủ yếu phát sinh từ hoạt động cho vay DNVVN là nhóm khách hàng dễ bị ảnh hưởng nhất bởi sự suy thoái và biến động khó dự đoán của nền kinh tế Trước những biểu hiện năng lực tài chính yếu kém, hoạt động sản xuất kinh doanh trì trệ, khó có khả năng trả nợ của các DNVVN, các ngân hàng bắt đầu dè dặt và cân nhắc kỹ lưỡng hơn trước khi đưa ra quyết định cho vay Vì

lo sợ sẽ gia tăng rủi ro tín dụng, gánh vác thêm nhiều nợ xấu, đặc biệt là các ngân hàng vốn đang có tỉ lệ nợ xấu cao và quản trị rủi ro kém

Để hình dung rõ hơn về thực trạng dư nợ tín dụng của khối DNVVN cùng với tỷ lệ

nợ xấu của nhóm TCKT này ta xem bảng trang bên:

2012 Mặc dù kể từ đầu năm 2012, nhờ lộ trình giảm lãi suất của NHNN, trần lãi suất cho vay hiện nay đối với DNVVN (một trong năm lĩnh vực ưu tiên) đã giảm tới 4%/năm so với năm 2012, chỉ còn 8%/năm, lãi suất chiết khấu giữ ở mức 4,5% Ngoài

ra, Nhà nước còn chủ động cho vay các dự án khả thi, kích thích kinh tế phục hồi, nhưng hiệu quả của chính sách tiền tệ vẫn còn hạn chế Tốc độ tăng trưởng tín dụng của nhóm TCKT này vẫn còn rất chậm, chỉ khoảng 2%

Tỷ lệ nợ xấu DNVVN/ Tổng dư nợ đối với DNVVN thường cao hơn so với nợ xấu trung bình toàn ngành, là tác nhân chính làm gia tăng nợ xấu của nền kinh tế chung cả nước và có xu hướng gia tăng mạnh mẽ Đỉnh điểm vào cuối năm 2012, tỷ trọng nợ xấu của khu vực này đạt 5,24%, cao hơn trung bình nợ xấu của nền kinh tế là 1,07%

1.1.2 Lý do chọn đề tài

Các DNVVN là thành phần kinh tế có nguồn vốn chủ sở hữu hạn hẹp nhất và có nhu cầu vay bổ sung vốn lưu động nhiều nhất để duy trì sản xuất kinh doanh Bản thân các NHTM hiện nay cũng rất muốn tăng trưởng tín dụng Nhận thấy thị trường DNVVN là một thị trường tín dụng tiềm năng, nhưng hình như các NHTM đang dè dặt hơn trong việc cấp tín dụng vì sợ cảnh “ôm rơm nặng bụng” Cụ thể, trong 17 ngân hàng Việt Nam được khảo sát, có tới 24% nghĩ rằng nợ xấu là vấn đề quan trọng nhất của nền kinh tế đang đối mặt; 76% cho rằng nợ xấu là vấn đề ảnh hưởng lớn đến ngành ngân hàng; và các ngân hàng đều kém lạc quan về cho vay DNVVN, mà chỉ thích cho vay tài trợ dự án lớn để hạn chế rủi ro (Theo báo cáo khảo sát ngành ngân

hàng tại các thị trường mới nổi của Công ty Kiểm toán E&Y ngày 13/08/2014)

NHNN cũng như toàn hệ thống ngân hàng Việt Nam đã và đang tập trung mối quan tâm vào 5 lĩnh vực ưu tiên cho vay hàng đầu trong chính sách tín dụng của mình, bao gồm: nông nghiệp nông thôn, doanh nghiệp sản xuất hàng xuất khẩu, DNVVN, công nghiệp phụ trợ và doanh nghiệp ứng dụng công nghệ cao Tăng trưởng tín dụng hướng tới nhóm khách hàng là DNVVN đang là hướng đi tương lai của các NHTM, Ngân hàng TMCP Công Thương Việt Nam cũng đang hướng đến khách hàng là các DNVVN khi phát triển mô hình ngân hàng bán lẻ Vì thế để bảo vệ mình trước rủi ro, hạn chế gia tăng nợ xấu cũng như quản trị rủi ro và tăng trưởng tín dụng lành mạnh, Vietinbank cần kết hợp việc tăng cường hỗ trợ các DNNVV tiếp cận vốn vay với việc cải thiện chất lượng và hiệu quả trong công tác thẩm định và xếp hạng doanh nghiệp

Đó chính là lý do đề tài “Xây dựng mô hình hồi quy Logistic hỗ trợ hệ thống XHTD đối với DNVVN tại Ngân hàng TMCP Công Thương Việt Nam” ra đời

Trong khuôn khổ đề tài, đối tượng nghiên cứu là xếp hạng tín dụng khách hàng DNVVN tại Việt Nam Phạm vi nghiên cứu là các doanh nghiệp vay vốn tại Ngân hàng TMCP Công Thương Việt Nam

1.2 PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU

Phương pháp mà đề tài sử dụng là phương pháp nghiên cứu định lượng bằng việc phân tích mô hình hồi quy xác suất Binary Logistic (Logit) chạy trên phần mềm thống

kê ứng dụng SPSS ver.22, dựa trên cơ sở dữ liệu tổng hợp và phân tích từ 133 BCTC của 50 DNVVN có dư nợ tại Ngân hàng TMCP Công Thương Việt Nam

Hiện nay ở Việt Nam cũng có một số tác giả nghiên cứu thực nghiệm phân tích rủi

ro tín dụng cho các doanh nghiệp ở Việt Nam bằng mô hình hồi quy Logistic Kế thừa

từ các nghiên cứu trước đó, luận văn xây dựng phương trình hồi quy với biến phụ thuộc nhị phân Y về khả năng trả nợ, dựa trên các biến độc lập đưa vào mô hình là các chi tiêu tài chính cơ bản, được chọn lọc cho phù hợp với tình hình thực tế quản trị rủi

ro tại Vietinbank Dự kiến kết quả sẽ đưa ra được một mô hình dự báo RRTD mang tính ứng dụng thực tiễn cao, có thể góp phần hạn chế rủi ro tín dụng đối với DNVVN tại Ngân hàng TMCP Công Thương, giúp cho ngân hàng tăng trưởng tín dụng lành mạnh và hiệu quả

1.3 MỤC TIÊU NGHIÊN CỨU

Đề tài hướng tới hai mục tiêu chính: Thứ nhất, giới thiệu khái quát hệ thống

XHTD doanh nghiệp hiện đang áp dụng tại Ngân hàng TMCP Công Thương Việt Nam, hiệu quả cũng như hạn chế còn tồn tại của hệ thống xếp hạng này trong việc phát

hiện RRTD đối với nhóm khách hàng DNVVN Thứ hai, đề xuất áp dụng mô hình hồi

quy Logistic để hỗ trợ phát hiện RRTD đối với DNVVN đang vay vốn tại Ngân hàng TMCP Công Thương Việt Nam

4

1.4 KẾT CẤU LUẬN VĂN

Chương 1: Giới thiệu đề tài

Chương 2: Tổng quan rủi ro tín dụng

Chương 3: Hệ thống xếp hạng doanh nghiệp trong đo lường RRTD tại Ngân hàng TMCP Công Thương

Chương 4: Xây dựng mô hình hồi quy Logistic phân tích RRTD đối với DNVVN tại Ngân hàng TMCP Công Thương

Chương 5: Giải pháp nâng cao hiệu quả hệ thống XHTD đối với DNVVN tại Ngân hàng TMCP Công Thương

KẾT LUẬN CHƯƠNG 1

Chương 1 giới thiệu tổng quan về đề tài, lý do chọn đề tài, phương pháp và mục tiêu nghiên cứu Qua chương 1, luận văn đã nêu rõ thực trạng rủi ro tín dụng đối với nhóm khách hàng DNVVN và lý do xây dựng mô hình Logistic như một công cụ hỗ trợ hệ thống XHTD doanh nghiệp nội bộ trong việc phát hiện RRTD của các doanh nghiệp đang vay vốn tại Ngân hàng TMCP Công Thương Việt Nam

Chương 2: TỔNG QUAN RỦI RO TÍN DỤNG

2.1 KHÁI NIỆM RỦI RO TÍN DỤNG

Theo Trần Huy Hoàng (2011), “Rủi ro tín dụng trong hoạt động ngân hàng của Tổ chức tín dụng là khả năng xảy ra tổn thất trong hoạt động ngân hàng của Tổ chức tín dụng do khách hàng không thực hiện hoặc không có khả năng thực hiện các nghĩa vụ của mình theo cam kết” Hoặc “Rủi ro tín dụng là loại rủi ro phát sinh trong quá trình cấp tín dụng của ngân hàng, biểu hiện trên thực tế qua việc khách hàng không trả được

nợ hoặc trả nợ không đúng hạn cho ngân hàng”

Theo Nguyễn Minh Kiều (2009), “bất kỳ một khoản tín dụng nào được cấp phát thì đều phải tuân thủ ba nguyên tắc sau đây:

 Khoản tín dụng đó phải được sử dụng đúng mục đích và hiệu quả

 Khoản tín dụng đó phải có tài sản đảm bảo

 Khoản tín dụng đó phải được hoàn trả cả vốn và lãi theo đúng kỳ hạn đã cam kết

Tuy nhiên, trong quá trình hoạt động sản xuất kinh doanh của mình, vì một lý do nào đó (có thể chủ quan hoặc khách quan) khiến cho nguyên tắc thứ ba bị vi phạm; tức

là khoản tín dụng đó không được hoàn trả đúng thời hạn đã cam kết Điều này sẽ khiến cho ngân hàng sẽ phải chịu một tổn thất như: Thiếu vốn khả dụng, mất khả năng thanh toán… những tổn thất này được gọi là rủi ro tín dụng”

Như vậy, có thể hiểu: “Rủi ro tín dụng là những thiệt hại, mất mát mà ngân hàng phải gánh chịu do người vay vốn hoặc người sử dụng vốn của ngân hàng không trả đúng hạn, không thực hiện đúng nghĩa vụ đã cam kết trong hợp đồng tín dụng với bất

kỳ lý do nào”

2.2 THIỆT HẠI CỦA NGÂN HÀNG TỪ RRTD

Rủi ro tín dụng ảnh hưởng nặng nề đến hoạt động kinh doanh của NHTM Rủi ro tín dụng tác động không nhỏ đến rủi ro tín dụng hệ thống tài chính Với một quốc gia

có cấu trúc hệ thống tài chính trên 80% tổng tài sản thuộc về hệ thống ngân hàng như Việt Nam cho thấy RRTD có thể tạo ra cho các ngân hàng một khối lượng nợ xấu khổng lồ

Thực tế quản lý tín dụng ở Việt Nam trước đây và hiện nay đã chứng kiến nhiều

vụ đổ bể tín dụng, kể cả quy mô lớn lẫn nhỏ, đều mang tính chất dây chuyền Rủi ro tín dụng khiến ngân hàng không thể thu được đủ số vốn đã cấp cùng với lãi của khoản cấp tín dụng đó Rủi ro tín dụng gây tâm lý hoang mang lo sợ xảy ra các vụ đổ bể tín dụng, người gửi tiền mất lòng tin, ồ ạt kéo đến rút tiền, tạo áp lực thanh khoản thêm cho ngân hàng Bên cạnh đó, các NHTM cũng phải chịu thêm các khoản chi phí cho

việc huy động vốn, thậm chí cả các khoản chi phí cho việc trích lập dự phòng để xử lý rủi ro phát sinh do những khoản cấp tín dụng khó đòi Trong trường hợp các khoản nợ quá hạn, nợ xấu tăng cao, nhiều trường hợp nghiêm trọng dẫn đến việc NHTM bị thua

lỗ hoặc đến bờ vực phá sản nếu không có biện pháp xử lý, khắc phục kịp thời

2.3 TỔNG QUAN VỀ XHTD DOANH NGHIỆP

Để quản lý rủi ro tín dụng cần phát hiện và đo lường chúng Từ đó ra đời xếp hạng tín dụng doanh nghiệp, là một công cụ đánh giá đưa ra ý kiến về chất lượng tín dụng

và khả năng thanh toán nợ của đối tượng được xếp hạng dựa trên những nhân tố rủi ro Sau đây là một số mô hình nghiên cứu được sử dụng để lượng hóa RRTD được áp dụng phổ biến ở nhiều quốc gia

2.3.1 Các mô hình xếp hạng tín nhiệm trên thế giới

2.3.1.1 Mô hình xếp hạng tín nhiệm doanh nghiệp trên thế giới của

Moody’s, Standard & Poor và Fitch

Moody’s và Standrad & Poor là hai tổ chức tiên phong trong lĩnh vực xếp hạng tín nhiệm trên thế giới và rất có uy tín tại Mỹ Theo thống kê, Moody’s và S&P kiểm soát khoảng 40% thị phần xếp hạng tín dụng toàn cầu, còn Fitch khoảng 15% (Nguyễn Đức Hưởng) Các tổ chức này hoạt động trên các thị trường tài chính lớn nhằm đưa ra những đánh giá khách quan, có cơ sở khoa học về mức độ rủi ro khi đầu tư vào các sản phẩm khác nhau trên thị trường Ở các thị trường phát triển thì dịch vụ này rất phổ biến và có ảnh hưởng lớn đến quyết định của nhà đầu tư Không chỉ đánh giá xếp hạng đối với các doanh nghiệp (DN) và các tổ chức tài chính, những tổ chức này còn đánh giá xếp hạng cả các chính phủ

Để xếp loại một doanh nghiệp, các tổ chức này phải xem xét đến tất cả các rủi ro bao gồm: rủi ro kinh doanh, rủi ro quản trị và rủi ro tài chính

 Rủi ro kinh doanh: rủi ro quốc gia, rủi ro ngành, khả năng sinh lợi và vị thế cạnh tranh

 Rủi ro quản trị được xem xét trên nhiều khía cạnh: mục tiêu, chiến lược, chính sách phát triển, kỹ năng quản trị và kiểm soát nội bộ

 Rủi ro tài chính gồm phân tích chính sách tài chính, kế toán và BCTC, dòng tiền, cấu trúc vốn, tính thanh khoản và khẩu vị rủi ro của DN

“Các dịch vụ xếp hạng kể trên đều dùng thang xếp hạng giảm dần, phản ánh rủi ro không được hoàn vốn cao Trong đó, chứng khoán (khoản cho vay) trong 4 loại đầu được xem như loại chứng khoán (khoản cho vay) mà ngân hàng nên đầu tư mà ngân hàng nên đầu tư, còn các loại chứng khoán (khoản cho vay) bên dưới được xếp hạng thấp hơn thì ngân hàng không đầu tư (không cho vay) Nhưng thực tế vì phải xem xét mối quan hệ tỷ lệ thuận giữa rủi ro và lợi nhuận nên những chứng khoán (khoản cho

vay) tuy được xếp hạng thấp (rủi ro không hoàn vốn cao) nhưng lại có lợi nhuận cao nên đôi lúc ngân hàng vẫn chấp nhận đầu tư vào các loại chứng khoán (khoản cho vay) này” (Trần Huy Hoàng, 2011) Chi tiết bảng xếp hạng tín nhiệm doanh nghiệp của 3

tổ chức Moody’s, S&P và Fitch xem Phụ lục 01

Tuy nhiên, các tổ chức lớn như Moody’s và S&P đôi khi cũng mắc sai lầm trong xếp hạng quá cao đối với những tập đoàn có mức độ rủi ro cao và đánh giá tiêu cực với tình hình tài chính của nhiều tổ chức tốt Đơn cử, các tổ chức xếp hạng uy tín nhất này không dự báo được cuộc khủng hoảng tài chính Châu Á 1997 – 1998, hay sự kiện Tập đoàn Enron nộp đơn xin phá sản chỉ sau 4 ngày và Ngân hàng Lehman Brothers chỉ sau 1 ngày hai TCKT này được xếp hạng tín nhiệm cao (Nguyễn Đức Hưởng)

2.3.1.2 Mô hình điểm số tín dụng doanh nghiệp Z – score của Altman

(1968)

Mô hình dự báo xác suất phá sản Z – score (Z – Credit Scoring model) do Edward I.Altman khởi tạo Mô hình này được đánh giá là dự báo một cách tương đối chính xác các công ty sẽ bị phá sản trong vòng 2 năm Đại lượng Z là tính được khả năng xảy ra RRTD của khách hàng vay và phụ thuộc vào các yếu tố tài chính của khách hàng vay (Xi) trên cơ sở số liệu trong quá khứ

Theo Hay Sinh (2013), tr.53,

 “Công thức Z – score đối với doanh nghiệp ngành sản xuất, đã cổ phần hóa:

Z = 1,2 X 1 + 1,4X 2 + 3,3X 3 + 0,64X 4 + 0,999X 5

Trong đó: X1 = Vốn lưu động ròng/Tổng tài sản (Working Capitals/Total Assets):

Đo lường tỷ trọng tài sản lưu động ròng của doanh nghiệp trong tổng tài sản

X2 = Lợi nhuận giữ lại/Tổng tài sản (Retain Earnings/Total Assets): Đo lường khả năng sinh lời

X3 = Lợi nhuận trước thuế và lãi/Tổng tài sản (EBIT/Total Assets): Đây

là hệ số quan trọng nhất Lợi nhuận là mục tiêu hàng đầu và là động lực xác định sự sống còn của doanh nghiệp Lãi vay được cộng vào vì chi phí này cũng thể hiện khả năng tạo thu nhập của doanh nghiệp

X4 = Giá trị thị trường của vốn chủ sở hữu/ Giá trị sổ sách của tổng nợ (Market Value of Total Equity/ Total Liabilities): Cho biết khả năng chịu đựng của doanh nghiệp đối với những sự sụt giảm trong giá trị tài sản

X5 = Doanh thu/Tổng tài sản (Sales/Total Assets): Cho biết khả năng tạo doanh thu của tài sản

Nếu Z > 2,99: Doanh nghiệp nằm trong vùng an toàn, chưa có nguy cơ phá sản Nếu 1,8 < Z < 2,99: Doanh nghiệp trong vùng cảnh báo, có thể bị phá sản

Nếu Z < 1,8: Doanh nghiệp nằm trong vùng nguy hiểm, có nguy cơ phá sản cao

Mô hình Z – score của Altman đã ước đoán chính xác 66% doanh nghiệp bị phá sản và 78% doanh nghiệp không bị phá sản trước đó 1 năm Tuy nhiên, mô hình này không chỉ ra được thời gian phá sản dự kiến, vì việc phá sản của một doanh nghiệp còn phụ thuộc vào tình hình khủng hoảng của nền kinh tế

 Mô hình Z’ – score dùng cho các doanh nghiệp sản xuất, chưa cổ phần hóa:

Z’ = 0,717 X 1 + 0,847 X 2 + 3,107 X 3 + 0,420X 4 + 0,998X 5

Trong đó các biến đều được giữ nguyên với mô hình cũ Ngoại trừ biến X4 ở đây

sử dụng giá trị sổ sách, tức là bằng Book Value of Total Equity/ Total Liabilities Nếu Z’ > 2,9: Doanh nghiệp nằm trong vùng an toàn, chưa có nguy cơ phá sản Nếu 1,23 < Z’ < 2,9: Doanh nghiệp trong vùng cảnh báo, có thể bị phá sản

Nếu Z’ < 1,23: Doanh nghiệp nằm trong vùng nguy hiểm, có nguy cơ phá sản cao

 Mô hình Z″ – score cho các loại hình doanh nghiệp thuộc các ngành khác (thương mại, dịch vụ và ngành khác):

Z″ = 6,56X 1 + 3,26X 2 + 6,72X 3 + 1,05X 4

Nếu Z″ > 2,6: Doanh nghiệp nằm trong vùng an toàn, chưa có nguy cơ phá sản Nếu 1,1 < Z″ < 2,6: Doanh nghiệp trong vùng cảnh báo, có thể bị phá sản

Nếu Z″ < 1,1: Doanh nghiệp nằm trong vùng nguy hiểm, có nguy cơ phá sản cao

 Mô hình Z″ điều chỉnh (Mô hình EMS): Z″ điều chỉnh = Z″ + 3,25 Chỉ số

Z″ điều chỉnh có nét tương đồng với xếp hạng của S&P, tuy nhiên khi áp dụng tại Việt Nam cần phải có sự nghiên cứu điều chỉnh cho phù hợp với bối cảnh thị trường

2.3.1.3 Mô hình Zeta (1977)

Zeta có hiệu quả trong việc phân loại các công ty sản xuất và nhà bán lẻ bị phá sản đến 5 năm trước khi thất bại Độ chính xác tới 91% trước khi doanh nghiệp phá sản 1 năm và trên 76,8% trước khi năm doanh nghiệp phá sản từ năm thứ 5 trở lên Có 7 biến số mà mô hình này đang sử dụng là:

X1 = EBIT/ Tổng tài sản

X2 = Mức ổn định thu nhập

X3 = EBIT/ Chi phí lãi vay

X4 = Lợi nhuận giữ lại tích lũy/ Tổng tài sản

X5 = Tài sản ngắn hạn/ Tổng tài sản

X6 = Vốn hóa cổ phần thường/ Tổng vốn hóa

X7 = Quy mô công ty (Tổng tài sản).”

2.3.1.4 Mô hình Hồi quy Logistic

Hồi quy Logistic (hay mô hình Logit) là phương pháp phân tích hồi quy dựa trên

bộ dữ liệu thống kê từ các BCTC doanh nghiệp để tìm ra biến độc lập tài chính nào có

ý nghĩa tốt nhất trong việc dự báo khả năng trả nợ của doanh nghiệp Mô hình Logit được chứng minh hiệu quả hơn trong dự báo rủi ro tín dụng so với mô hình xác suất tuyến tính (LPM) và kỹ thuật thống kê phân tích biệt số bội (MDA) – là các mô hình

dự báo rủi ro, phá sản doanh nghiệp rất phổ biến trong những năm 1930s “Stone và Rasp (1991), Maddala (1991) kết luận Logit thích hợp hơn LPM Martin (1977), Press

và Wilson (1978), Wiginton (1980) chỉ ra Logit vượt trội hơn MDA Yesilyaprak (2004) khi so sánh Mạng nơ-ron (thuật toán học máy) với MDA và Logit cũng cho kết quả mạng nơ-ron dự báo tốt nhất, thứ hai là Logit, và sau cùng là MDA Mô hình LPM hiện nay hầu như không còn được sử dụng vào dự báo rủi ro tín dụng.” (Lê Tất Thành, 2012)

Hồi quy Logistic (hay mô hình Logit) là phương pháp phân tích hồi quy dựa trên

bộ dữ liệu thống kê từ các BCTC doanh nghiệp để tìm ra biến độc lập tài chính nào có

ý nghĩa tốt nhất trong việc dự báo khả năng trả nợ của doanh nghiệp Mô hình Logit đã được chứng minh hiệu quả hơn trong dự báo rủi ro tín dụng so với kỹ thuật thống kê phân tích biệt số bội MDA thông qua nghiên cứu của Martin (1977), Press và Wilson (1978), Wiginton (1980) Đơn cử của phương pháp này là mô hình Z-score và Z″ điều chỉnh Bên cạnh đó, mô hình cũng dự báo khá tốt theo kết luận của Yesilyaprak (2004) cho rằng mạng nơ-ron dự báo (thuật toán học máy) tốt nhất, thứ hai là Logit, và sau cùng là MDA (Theo Lê Tất Thành, 2012, tr.49) Mô hình Logit được áp dụng phổ

biến hơn bởi nó có những ưu điểm: Thứ nhất, nó không đòi hỏi cơ sở dữ liệu lớn như

Mạng nơ-ron và Lân cận gần nhất K (đòi hỏi dữ liệu đầu vào lớn, tối thiểu từ 500 quan

sát trở lên) Thứ hai, kiểm định thống kê không quá phức tạp, có thể áp dụng trong nhiều nền kinh tế trên thế giới (trong đó có Việt Nam) Thứ ba, không cần giả thuyết

về phân phối của các biến độc lập

2.3.2 Mô hình xếp hạng tín nhiệm tại Việt Nam

2.3.2.1 Mô hình xếp hạng tín nhiệm doanh nghiệp của một số trung

tâm xếp hạng

 Trung tâm thông tin tín dụng (CIC): Thuộc Ngân hàng Nhà nước Việt Nam,

trung tâm này là một kênh cung cấp thông tin uy tín, chính xác, tin cậy, làm cơ sở tham khảo cho các NHTM lựa chọn và phân loại khách hàng, từ đó đưa ra quyết định cho vay đối với khách hàng của họ “Tính đến năm 2011, CIC nắm giữ 23 triệu hồ sơ khách hàng cá nhân (khoảng 30% dân số trưởng thành) và 500.000 hồ sơ công ty.” (World Bank, tr.40) CIC nắm độc quyền cung cấp thông tin hồ sơ tín dụng cho các tổ

chức tài chính (không cung cấp thông tin cho các tổ chức phi tài chính) về lịch sử vay

và trả nợ trong 3 năm, thông tin về bảo lãnh, tài sản đảm bảo, chi tiết dư nợ hiện tại của cả khách hàng doanh nghiệp và khách hàng cá nhân tại tất cả các TCTD hoạt động trong lãnh thổ Việt Nam… CIC đánh giá khách quan thông qua sản phẩm xếp hạng tín dụng cho doanh nghiệp, xếp hạng tín dụng cho các tập đoàn, tổng công ty lớn, sản phẩm E-Rating, và sản phẩm mới ra đời là chấm điểm tín dụng ban lãnh đạo doanh nghiệp Chi tiết các mức xếp hạng tín dụng CIC xem Phụ lục 02

 Trung tâm đánh giá tín nhiệm doanh nghiệp Việt Nam (Credit Ratings Vietnamnet Center – CRVC): CRVC xây dựng cho mình một quy trình đánh giá định

mức tín nhiệm các TCKT sao cho phù hợp với thực tiễn doanh nghiệp tại Việt Nam, dựa trên tham khảo quy trình đánh giá của các tổ chức định giá tín nhiệm lớn trên thế giới như Moody’s, S&P… (Lê Tất Thành, 2012) “Để xếp hạng tín dụng, CRV sử dụng

mô hình hồi quy dựa trên phân tích biệt số bội MDA:

Z = – 0,352 – 3,118X 4 + 2,763X 8 – 0,55X 22 – 0,163X 24 + 6,543X 29 + 0,12X 53

Trong đó: X4 là tỷ số tổng vốn vay/ tổng tài sản

X8 là tỷ số vốn lưu động/ tổng tài sản

X22 là tỷ số các khoản phải thu/ doanh thu thuần

X24 là tỷ số các khoản phải thu/ nợ phải trả

X29 là tỷ số lợi nhuận trước thuế và lãi vay/ tổng tài sản

X53 là tỷ số lợi nhuận sau thuế/ vốn chủ sở hữu

Chỉ số Z càng cao thì chứng tỏ các doanh nghiệp có tình hình tài chính tốt, hoạt động kinh doanh hiệu quả, lợi nhuận cao và khả năng thanh toán tốt.” (Phụ lục 03 – Thang đo phân loại tín dụng của CRV)

 Công ty TNHH Thông tin Tín nhiệm và Xếp hạng Doanh nghiệp Việt Nam (Vietnam Credit): Vietnam Credit Co., Ltd là công ty tư nhân đầu tiên hoạt động

trong lĩnh vực thông tin tín nhiệm và xếp hạng doanh nghiệp tại Việt Nam Công ty sở hữu một kho tàng cơ sở dữ liệu khổng lồ về các doanh nghiệp trong nước và hầu hết các Quốc gia trên thế giới (ở khu vực Châu Á Thái Bình Dương, Châu Âu, Bắc Mỹ La Tinh, Châu Phi và Trung Đông) Tự tin là thành viên chính thức duy nhất tại Việt Nam của Cổng thông tin tín nhiệm châu Á – ASIAGATE (Asian Credit Information Gateway) từ năm 2004 Cho ra đời Chỉ số tín nhiệm Việt Nam – Vietnam Credit Index (VCI)

2.3.2.2 Hệ thống XHTD nội bộ của các NHTM

Để quản lý rủi ro tín dụng, các ngân hàng cần phát hiện và đo lường chúng Một trong những biện pháp quản trị RRTD của các ngân hàng là chấm điểm và xếp hạng tín dụng nội bộ

Hệ thống xếp hạng tín dụng (XHTD) nội bộ là một mô hình lượng hóa rủi ro đang được áp dụng phổ biến tại các NHTM Việt Nam hiện nay Hệ thống XHTD nội bộ là một công cụ phân loại, chấm điểm khách hàng, thể hiện ý kiến đánh giá về năng lực tài chính, tình hình hoạt động hiện tại và triển vọng phát triển trong tương lai

“Thông thường, hệ thống xếp hạng tín dụng nội bộ của các ngân hàng gồm 3 nhóm yếu tố cơ bản là: hệ thống chỉ tiêu đánh giá, hệ thống trọng số tính điểm và hệ thống thang điểm Mỗi bộ phận này thực hiện một nhiệm vụ khác nhau trong quy trình chấm điểm và xếp hạng doanh nghiệp Ngân hàng sẽ tập hợp các phương diện (thuộc tính) vào hệ thống chỉ tiêu đánh giá Sau đó chấm điểm chi tiết cho từng thuộc tính và tầm quan trọng của thuộc tính đó trong việc phản ánh năng lực của doanh nghiệp.” (Nguyễn Cảnh Hiệp, 2014)

Theo Đào Minh Phúc, “để giải quyết triệt để nợ xấu, vấn đề quan trọng là phải nâng cao tín dụng, trong đó xếp hạng tín dụng khách hàng là một trong những biện pháp hết sức quan trọng để nâng cao chất lượng tín dụng ở các TCTD.” XHTD là một công cụ hỗ trợ đắc lực giúp các nhà quản trị quản trị RRTD theo yêu cầu của Basel II, kiểm soát nợ xấu ở mức độ nhất định đảm bảo cho sự hoạt động bền vững của ngân hàng Bên cạnh đó, XHTD có vai trò vô cùng quan trọng trong chiến lược tăng trưởng tín dụng, giúp ngân hàng phát triển chiến lược hướng tới chăm sóc khách hàng thông qua các chính sách cấp tín dụng, hạn mức tối đa thời hạn cho vay, giá trị TSĐB cần cho khoản vay và lãi suất cho vay phù hợp với từng đối tượng

2.3.2.3 Một số nghiên cứu trước đây về đo lường RRTD của doanh

nghiệp Việt Nam bằng mô hình hồi quy Logistic

Hoàng Tùng (2011) Từ số liệu thực tế của các chỉ tiêu tài chính, tác giả kiểm chứng và dự báo rủi ro tín dụng với mẫu nghiên cứu gồm 463 công ty đang niêm yết trên thị trường chứng khoán Việt Nam Từ 30 biến tài chính ban đầu (được tính toán từ BCTC năm 2009 của các công ty) bằng phương pháp loại trừ dần, tác giả chọn ra

7 biến độc lập có ảnh hưởng đến khả năng rủi ro tín dụng của những doanh nghiệp này Kết quả mô hình khả quan với tỷ lệ dự đoán đúng toàn bộ mẫu là 98,7%

Lê Tất Thành (2012) Tác giả ứng dụng Logistic phân loại tín dụng cho các doanh nghiệp thuộc ngành sản xuất Với sự thiếu hụt dữ liệu, tác giả quyết định trung bình mỗi doanh nghiệp lấy từ 1 – 2 BCTC nhằm mục đích tăng số quan sát Cụ thể, 76 quan sát (BCTC) được chọn lọc từ 26 doanh nghiệp có nợ xấu (43 BCTC) và 17 doanh nghiệp không có nợ xấu (33 BCTC) Vì nguồn dữ liệu hạn hẹp, không đa dạng nên đầu vào mô hình không thể bao gồm các biến đánh giá rủi ro tín dụng nổi bật trên thế giới như các tỷ số dòng tiền và các tỷ số có liên quan đến lãi vay Các biến trong mô hình chủ yếu lấy từ các nghiên cứu của Altman, Lo Ka Wan (2005), Ciaran Walsh (2006),

và một số biến mà hiện các tổ chức xếp hạng tín dụng và Ngân hàng Việt Nam đang sử dụng Về mặt tổng thể, khả năng phân biệt nợ xấu khá thấp, chỉ đạt 64,9%

KẾT LUẬN CHƯƠNG 2

Chương này đã trình bày tổng quan về tác động của rủi ro tín dụng đến hệ thống NHTM cũng như giới thiệu một số công cụ đo lường, dự báo RRTD sử dụng trong nước và trên thế giới

Cơ sở lý luận của chương 2 làm nền tảng, cơ sở đánh giá thực trạng hệ thống xếp hạng tín dụng doanh nghiệp tại Ngân hàng TMCP Công Thương Việt Nam Từ đó, xây dựng mô hình hồi quy Logistic để nâng cao hiệu quả hệ thống xếp hạng nội bộ này trong việc dự đoán xác suất xảy ra RRTD của DNVVN

Chương 3: HỆ THỐNG XẾP HẠNG DOANH NGHIỆP TRONG ĐO LƯỜNG RRTD

TẠI NGÂN HÀNG TMCP CÔNG THƯƠNG

3.1 HỆ THỐNG XHTD DOANH NGHIỆP CỦA NGÂN HÀNG

TMCP CÔNG THƯƠNG

Năm 2005, NHNN ban hành Quyết định 493/2005/QĐ-NHNN, xuất phát từ Hiệp

ước vốn Basel II (được thông qua năm 2004), trở thành khung pháp lý cơ bản đầu tiên

xúc tiến các NHTM xây dựng và áp dụng hệ thống XHTD nội bộ vào quản trị rủi ro

khách hàng và rủi ro nội bộ ngân hàng Mới đây, NHNN ban hành Thông tư

02/2013/TT-NHNN ngày 21/01/2013 và Thông tư 09/2014/TT-NHNN (ban hành ngày

18/03/2014) sửa đổi bổ sung Thông tư 02, mục đích hướng dẫn cụ thể hơn, khắt khe

hơn trong việc phân loại nợ theo hệ thống XHTD nội bộ – là bước chuẩn bị cho ứng

dụng và triển khai quản trị rủi ro theo Hiệp ước Basel II trong thời gian tới (Lê Thanh

Tùng, 2014)

Ngân hàng TMCP Công Thương Việt Nam là một trong các ngân hàng tiên phong

trong việc xây dựng thang chấm điểm khách hàng nội bộ

3.1.1 Quy trình XHTD doanh nghiệp

Nguồn: Nội bộ Vietinbank

Sơ đồ 3.1 Quy trình XHTD doanh nghiệp thông thường của Vietinbank

Quá trình thu thập tài liệu và xử lý thông tin gồm có 2 bước:

 Thu thập tài liệu: Thu thập tài liệu gồm hồ sơ tài chính (BCTC 3 năm gần nhất,

chi tiết tài khoản phải thu, phải trả, tồn kho…), hồ sơ pháp lý, thông tin về TSĐB và

các bên liên quan

 Thẩm định, xử lý thông tin:

 Đối với thông tin tài chính: CBTD sẽ kiểm tra độ tin cậy, tính trung thực

và hợp lý của BCTC, nhất là các BCTC của DNVVN Ngân hàng nên cân nhắc,

14

tính toán và soát xét lại các chỉ tiêu quan trọng để xem nó có phù hợp với nguyên tắc kế toán không, và thực hiện một số điều chỉnh nếu cần thiết Đánh giá chất lượng Tài sản, Nguồn vốn và tính trọng yếu của các khoản mục

 Đối với thông tin phi tài chính: CBTD sẽ lấy thông tin từ nhiều nguồn (CIC, Internet, phỏng vấn nhân viên nội bộ, đối tác, đối thủ, hiệp hội ngành hàng, Sở kế hoạch đầu tư…) sau đó so sánh, đối chiếu với thông tin doanh nghiệp cung cấp Thực hiện điều chỉnh nếu cần thiết

Sau khi thu thập đầy đủ các thông tin cần thiết từ khách hàng và đối chiếu thông tin đó với các nguồn khác, Vietinbank thẩm định, phân tích các thông tin đó theo các chỉ tiêu tài chính và chỉ tiêu phi tài chính Dưới đây sẽ lần lượt đi vào trình bày chi tiết

về các bước chấm điểm chỉ tiêu tài chính và phi tài chính

3.1.2 Phân tích thông tin và chấm điểm các chỉ tiêu tài chính

3.1.2.1 Phân tích số liệu BCTC

 Phân tích cơ cấu, biến động Tài sản – Nguồn vốn

 Phân tích cơ cấu và sự biến động tài sản và nguồn vốn Vietinbank có thiết lập mức chú ý phù hợp với từng loại hình doanh nghiệp Nếu phân tích DNVVN, cán bộ phân tích sẽ chọn mức chú ý cơ cấu tài sản, nguồn vốn là 30%

và % tăng giảm cần chú ý là 50%

 Nhóm chỉ số cơ cấu và đòn bẩy tài chính: Hệ số tự tài trợ, Hệ số đòn bẩy tài chính, Hệ số TSCĐ và Hệ số thích ứng dài hạn

 Phân tích hiệu quả sản suất kinh doanh

 Phân tích Báo cáo Kết quả hoạt động SXKD

 Nhóm chỉ tiêu về khả năng sinh lời: Tỷ số lãi gộp (GPM), Hệ số lãi ròng (NPM), Tỷ suất sinh lời của tài sản, Tỷ suất sinh lời của VCSH, Mức sinh lời trên tài sản tài chính

 Phân tích khả năng thanh toán

 Phân tích tình hình công nợ

 Phân tích vốn lưu chuyển

 Nhóm chỉ tiêu về khả năng thanh toán: Hệ số thanh toán ngắn hạn, Hệ số thanh toán nhanh, Hệ số thanh toán tức thời, Khả năng thanh toán lãi vay, Khả năng thanh toán nợ vay (áp dụng với vay trung dài hạn)

 Phân tích nguồn tài trợ

 Phân tích dòng tiền

 Phân tích Báo cáo Lưu chuyển tiền tệ

 Nhóm chỉ tiêu về khả năng hoạt động: Hệ số vòng quay tổng tài sản, Chu

kỳ hàng tồn kho, Thời gian thu hồi công nợ, Thời gian thanh toán công nợ, Vòng quay tiền

 Nhóm chỉ tiêu đánh giá dòng tiền: Lưu chuyển tiền từ hoạt động kinh doanh trên doanh thu thuần, Lưu chuyển tiền từ hoạt động kinh doanh trên VCSH

 Dự báo dòng tiền

 Phân tích đảm bảo nợ vay

 Phân tích xu hướng (biểu hiện bằng đường vẽ đồ thị):

 Xu hướng về khả năng sinh lời của doanh nghiệp trong tương lai thông qua vẽ các chỉ tiêu Doanh thu thuần về bán hàng và cung cấp dịch vụ, Lợi nhuận sau thuế, Lợi nhuận gộp về bán hàng và cung cấp dịch vụ trên cùng một

3.1.2.2 Chấm điểm Bộ chỉ tiêu tài chính của Vietinbank

Bộ chỉ tiêu tài chính là tập hợp các chỉ tiêu cơ bản phản ánh năng lực tài chính của doanh nghiệp, được tính toán chủ yếu dựa vào báo cáo tài chính của các doanh nghiệp đến vay Ban đầu bộ chỉ tiêu tài chính của Vietinbank gồm có 11 chỉ tiêu cơ bản là các yếu tố cơ bản liên quan đến rủi ro tín dụng theo hướng dẫn của NHNN trong Quyết định 57 Sau đó dưới sự tư vấn, hoàn thiện hệ thống XHTD nội bộ của Công ty TNHH Ernst & Young Việt Nam (E&Y), Vietinbank đã điều chỉnh thêm bớt một số chỉ tiêu cho phù hợp với đặc thù rủi ro của các khoản nợ trong ngân hàng và chính sách quản trị rủi ro tín dụng nội bộ của mình Trang bên là bảng tổng hợp chỉ tiêu với các trọng

số tính điểm và cách đánh giá các chỉ tiêu tài chính mà cán bộ tín dụng phải phân tích

để xếp hạng doanh nghiệp tại Vietinbank:

Hệ số thanh toán nhanh

Mức an toàn tối thiểu: 0,5

3

Hệ số thanh toán tức thời

Càng lớn càng tốt

4

Khả năng trang trải lãi vay

Mức an toàn tối thiểu: 2

12

Kỳ thu tiền bình quân

Càng nhỏ càng tốt Phụ thuộc vào ngành nghề kinh doanh

Nguồn: Nội bộ Vietinbank, 2014

Bảng 3.1 Bộ chỉ tiêu tài chính nội bộ Ngân hàng Vietinbank

Hiện tại, bộ chỉ tiêu tài chính của Vietinbank gồm có 19 chỉ tiêu Đặc điểm hoạt động và yêu cầu quản lý rủi ro tín dụng của mỗi ngân hàng khác nhau sẽ có cách nhìn nhận khác nhau về thuộc tính tài chính có tầm ảnh hưởng nhất đến năng lực trả nợ của doanh nghiệp Vì thế, mỗi NHTM khác nhau sẽ áp dụng bộ chỉ tiêu tài chính và phân

18

bố trọng số tính điểm khác nhau Theo như bảng trên, Vietinbank đánh giá rằng nhóm chỉ tiêu hoạt động và chỉ tiêu tự tài trợ là hai nhóm chỉ tiêu ảnh hưởng nhiều nhất (có trọng số lớn nhất, 30%) đến khả năng trả nợ của doanh nghiệp Tiếp theo đó là nhóm chỉ tiêu sinh lời (24%) và nhóm chỉ tiêu khả năng thanh khoản thấp nhất (16%)

Ngoài ra, khi đánh giá BCTC doanh nghiệp, Vietinbank cũng phân tích các chỉ tiêu liên quan đến khả năng tăng trưởng, đánh giá cổ phiếu đối với doanh nghiệp là công ty cổ phần, và đặc biệt là nhóm chỉ tiêu liên quan đến dòng tiền

Mặc dù có sự tương đồng nhưng khả năng thanh toán các nghĩa vụ tài chính của một doanh nghiệp được quyết định bởi năng lực tạo tiền – không phải lợi nhuận Một doanh nghiệp có thu nhập cao vẫn có khả năng mất thanh khoản trong trường hợp các khoản thu nhập không tạo ra tiền mặt khi doanh nghiệp có nhu cầu chi tiêu vốn lớn (ví dụ: đầu tư máy móc thiết bị, xây thêm xí nghiệp sản xuất, thuê thêm nhân công, mở rộng quy mô hoạt động) (Lê Tất Thành, 2012) Vì vậy việc chấm điểm, đánh giá các chỉ tiêu liên quan đến dòng tiền rất quan trọng Cán bộ phân tích đánh giá dòng tiền thông qua: chỉ tiêu Lưu chuyển tiền từ hoạt động kinh doanh trên doanh thu thuần (đánh giá khả năng thu tiền mặt từ doanh thu) và chỉ tiêu Lưu chuyển tiền từ hoạt động kinh doanh trên vốn chủ sở hữu (đánh giá khả năng tạo tiền từ vốn chủ sở hữu)

3.1.3 Hệ thống chỉ tiêu phi tài chính

Sau khi chấm điểm bộ chỉ tiêu tài chính, Vietinbank chuyển sang tiếp tục đánh giá

bộ chỉ tiêu phi tài chính, là hệ thống các yếu tố môi trường bên trong và bên ngoài tác động đến hoạt động sản xuất kinh doanh và trả nợ của doanh nghiệp

Bộ chỉ tiêu phi tài chính có trọng số chấm điểm theo phân loại doanh nghiệp thành

3 nhóm: Doanh nghiệp Nhà nước, Doanh nghiệp có vốn đầu tư nước ngoài và Doanh nghiệp khác

STT Chỉ tiêu phi tài chính DN Nhà

nước

DN có vốn đầu tư nước ngoài

DN khác

3 Uy tín giao dịch với ngân

hàng/ Quan hệ với ngân hàng

Nguồn: Vietinbank

Bảng 3.2 Trọng số bộ chỉ tiêu phi tài chính của Ngân hàng Vietinbank

Đánh giá khả năng trả nợ từ dòng tiền tức phân tích xu hướng của lưu chuyển tiền

tệ thuần trong năm tài chính gần nhất để đánh giá nguồn trả nợ của khách hàng trong lai Tuy nhiên phải phân tích dòng tiền trong từng bối cảnh công ty cụ thể Khả năng tạo tiền để trả nợ được quyết định bởi triển vọng phát triển của công ty, trong khi nhu cầu vốn xuất phát từ cơ cấu tài sản, chiến lược tài chính của ban quản trị Mỗi công ty khác nhau sẽ có khả năng tạo tiền và nhu cầu chi tiêu tiền khác nhau Đó chính là lý do không có một chuẩn mực nhất định để đánh giá chung các loại doanh nghiệp, mà phải phân tích dòng tiền trong bộ chỉ tiêu phi tài chính

Để chấm điểm năng lực và trình độ quản lý, ngân hàng chủ yếu tập trung vào đánh giá ban quản trị như đánh giá kinh nghiệm hoạt động trong ngành; trình độ học vấn, năng lực quản trị của người đứng đầu doanh nghiệp; môi trường kiểm soát nội bộ… Nguyên nhân do họ là người đứng đầu của tổ chức, hoạch định đường lối phát triển cho công ty, vì thế tình hình SXKD của công ty chịu ảnh hưởng trực tiếp từ những quyết định của họ

Chấm điểm uy tín giao dịch với ngân hàng thông qua lịch sử trả nợ đúng hạn, gia hạn nợ, nợ quá hạn trong quá khứ, thời gian quan hệ với Vietinbank, mức độ sử dụng các dịch vụ của Vietinbank cung cấp (số tiền gửi trung bình hàng tháng tại Vietinbank, thời gian duy trì tài khoản và số lượng giao dịch với tài khoản tại Vietinbank…) Ngoài ra còn đánh giá thái độ của doanh nghiệp khi giao dịch với ngân hàng: có sẵn sàng hợp tác với ngân hàng cung cấp thông tin đầy đủ về BCTC, tình hình SXKD, TSĐB hay có thái độ chống đối, cố tình che dấu sự thật

Môi trường kinh doanh của lĩnh vực công ty hoạt động là tất cả các khía cạnh liên quan đến đến ngành như triển vọng, vị thế cạnh tranh, số lượng các đối thủ cạnh tranh, tính ổn định các nguồn cung cấp nguyên liệu đầu vào, chính sách bảo hộ của Chính phủ, mức độ phụ thuộc của ngành vào điều kiện tự nhiên

Các đặc điểm hoạt động của chủ thể, Vietinbank đánh giá qua sự đa dạng hóa hoạt động (kinh doanh nhiều mặt hàng khác nhau không, công ty có đi từ khâu sản xuất đến phân phối sản phẩm luôn hay không…), phạm vi hoạt động, sự phụ thuộc vào các đối tác làm ăn (nhà cung cấp và bạn hàng), sự phụ thuộc vào thị trường tiêu thụ sản phẩm, lợi thế kinh doanh cũng như quy mô công ty trên thương trường

Chi tiết các chỉ tiêu phi tài chính được Vietinbank đánh giá trình bày ở Phụ lục 04

20

3.1.4 Tổng hợp điểm và công bố xếp hạng khách hàng

Sau khi tính toán các tổng điểm chỉ tiêu tài chính và chỉ tiêu phi tài chính, ngân hàng sẽ nhân từng điểm chỉ tiêu tương ứng với trọng số được phân bổ theo hai loại BCTC mà doanh nghiệp nộp cho ngân hàng để vay vốn (đã kiểm toán và chưa kiểm toán), để ra kết quả tổng điểm cuối cùng của khách hàng BCTC đã kiểm toán thì các yếu tố tài chính được đánh giá cao hơn yếu tố phi tài chính và ngược lại Chi tiết trọng

số tính điểm theo bảng dưới:

BCTC đã kiểm toán BCTC chƣa đƣợc kiểm toán

Nguồn: Vietinbank

Bảng 3.3 Trọng số tính điểm theo BCTC kiểm toán của Ngân hàng Vietinbank

Dựa vào kết quả tổng hợp điểm cuối cùng, khách hàng sẽ được Vietinbank phân loại thành 10 mức từ AA+ (tốt nhất) đến C (kém nhất), trình bày ở Phụ lục 05 Hạng tín dụng của khách hàng là kết quả quan trọng phản ánh năng lực trả nợ với ngân hàng Theo đó, đối với từng đối tượng khách hàng, ngân hàng sẽ áp dụng chính sách tín dụng, chiến lược quản trị rủi ro cụ thể và các gói sản phẩm dịch vụ phù hợp để chăm sóc khách hàng và quản lý rủi ro hệ thống được tốt hơn

Định kỳ, Vietinbank tiến hành tái xếp hạng tín dụng khách hàng để kịp thời phát hiện những dấu hiện suy giảm năng lực thực hiện nghĩa vụ tài chính của khách hàng với ngân hàng, từ đó điều chỉnh thứ hạng của khách hàng, đưa ra cảnh báo sớm về nợ xấu và biện pháp khắc phục, giảm tối thiểu tổn thất ngân hàng Mỗi năm, ngân hàng cũng phải đánh giá lại hệ thống XHTD nội bộ và chính sách dự phòng rủi ro sao cho phù hợp với tình hình thực tế, các chính sách tiền tệ của NHNN và quy định của pháp luật hiện hành

3.2 ƢU ĐIỂM CỦA HỆ THỐNG XHTD DOANH NGHIỆP

3.2.1 Giúp hạn chế đánh giá chủ quan trong XHTD

Với tỷ trọng đánh giá các chỉ tiêu phi tài chính tương đối thấp hơn so với các ngân hàng TMCP Nhà nước, Vietinbank giảm thiểu được rủi ro phát sinh bởi những đánh giá chủ quan và phán đoán theo cảm tính của cá nhân CBPT Một số rủi ro có thể phát sinh khi đánh giá chỉ tiêu phi tài chính trình bày dưới đây:

Hiện nay chưa có các quy tắc, quy định, tài liệu hướng dẫn cụ thể phục vụ việc chấm điểm các chỉ tiêu phi tài chính khiến cho các lãnh đạo gặp khó khăn trong việc

kiểm tra kết quả chấm điểm Điều này tạo kẽ hở để xảy ra tiêu cực trong đạo đức, phẩm chất của đơn vị xếp hạng Cụ thể, khi muốn cho vay để chạy đủ chỉ tiêu hàng tháng, đơn vị xếp hạng tại chi nhánh có thể nâng điểm XHTD cho khách hàng bằng cách nâng điểm đánh giá các chỉ tiêu tính điểm phi tài chính Hoặc khi các CBPT gặp

áp lực cạnh tranh nặng nề từ các ngân hàng đối thủ, họ buộc phải nâng mức xếp hạng của khách hàng lên để nhằm giữ chân khách hàng Hoặc có xảy ra trường hợp ăn hối

lộ, thông đồng, bắt tay giữa người phụ trách chấm điểm tín dụng và khách hàng họ Chưa có các khóa đào tạo bài bản ngắn hạn về XHTD dành cho nhân viên, dẫn đến sự không nhất quán trong XHTD của toàn hệ thống Các chỉ tiêu phi tài chính chỉ mang tính ước lượng, độ chính xác chưa cao và không có chuẩn mực tính điểm cụ thể Hơn nữa, các chỉ tiêu phi tài chính được xây dựng chưa gắn liền với đặc điểm kinh

tế từng địa phương, từng dự án đầu tư, hoặc đặc thù của từng lĩnh vực ngành nghề kinh doanh của doanh nghiệp (cho vay 5 lĩnh vực ưu tiên khác với cho vay lĩnh vực khác)

3.2.2 Phê duyệt cấp tín dụng cho khách hàng

Hệ thống XHTD nội bộ hỗ trợ cho công tác đánh giá, chấm điểm tín dụng nhanh chóng hơn, rút ngắn thời gian khi đưa ra quyết định cho vay (bao gồm các quyết định

về hạn mức tín dụng, thời hạn cấp tín dụng, quy định giá trị TSĐB và mức lãi suất cho vay…)

Hệ thống XHTD, là một trong những căn cứ quan trọng để ngân hàng đưa ra quyết định cho vay Dựa vào hạng tín dụng của khách hàng, Vietinbank sẽ ưu tiên cấp tín dụng cho các doanh nghiệp tốt, có mức điểm XHTD cao, nằm trong định hướng, chiến lược kinh doanh và tăng trưởng tín dụng của ngân hàng ứng với từng thời kỳ Cụ thể, nâng hạn mức tín dụng, mở rộng phương thức cho vay vốn lưu động, nới lỏng các điều kiện về tài sản đảm bảo, giảm lãi suất cho vay và phí để cạnh tranh với các NHTM khác…

Ngược lại, ngân hàng sẽ hạn chế, từ chối cấp tín dụng đối với các doanh nghiệp kinh doanh có kết quả XHTD thấp, trong các lĩnh vực tiềm ẩn nhiều rủi ro, doanh nghiệp có dấu hiệu khó khăn trong việc trả nợ đúng hạn, doanh nghiệp hiện có dư nợ

từ nhóm 3 trở lên tại Vietinbank hoặc tại các NHTM khác

3.2.3 Phát triển sản phẩm tín dụng

Qua mỗi mức XHTD, ngân hàng tăng cường triển khai, đa dạng hóa các sản phẩm dịch vụ với các điều kiện linh hoạt kèm theo và các chương trình kích thích trọng điểm phù hợp với từng phân khúc khách hàng Sau đó tư vấn các gói sản phẩm tín dụng này đáp ứng nhu cầu từng doanh nghiệp riêng lẻ, và dịch vụ ưu tiên giải quyết nhanh chóng, kịp thời Đồng thời, ngân hàng cũng tăng cường lực lượng tư vấn bán hàng

3.2.4 Phân loại nợ và trích lập dự phòng rủi ro tín dụng

Việc phân loại nợ theo tiêu chí định tính (dựa vào đánh giá năng lực trả nợ, Điều 7 Quyết định số 493/2005/QĐ-NHNN) để xác định chính xác mức độ rủi ro trong trong từng khoản vay sẽ chặt chẽ hơn so với phân loại nợ dựa trên tiêu chí định lượng khi chưa có hệ thống XHTD doanh nghiệp (theo Điều 6 cùng Quyết định), giúp nâng tỷ lệ

nợ xấu lên tới gấp 2 đến 3 lần

Vietinbank thực hiện phân loại nợ tự động và ngay lập tức trên hệ thống quản lý khoản vay khi khoản vay có số ngày quá hạn theo quy định Toàn bộ dư nợ của khách hàng phải được phân loại vào cùng một nhóm nợ Đồng thời, phân loại nợ được theo dõi và cảnh báo nguy cơ chuyển nhóm nợ kịp thời thông quy việc theo dõi diễn biến tình hình khách hàng Bên cạnh đó, phải lưu ý đến những khoản tín dụng xấu này, không để xảy ra trường hợp đảo nợ với những khoản vay này

Vietinbank sử dụng hệ thống XHTD nội bộ như một công cụ quan trọng để kiểm soát chất lượng các khoản tín dụng Dễ dàng phát hiện các khoản tín dụng có vấn đề, cảnh báo nợ rủi ro sớm Từ đó, đưa ra các hướng giải quyết kịp thời, chủ động xử lý (ví dụ: tư vấn cải thiện tình hình SXKD, cơ cấu lại thời hạn trả nợ, đôn đốc công tác thu hồi nợ, giảm dư nợ khách hàng xuống, yêu cầu bổ sung TSĐB, chuyển nợ quá hạn, chuyển nợ thành vốn góp…) và quyết định tỷ lệ trích lập DPRR thích hợp cho các khoản vay khó đòi

3.2.5 Theo dõi và kiểm soát rủi ro tín dụng

Sử dụng hệ thống XHTD khách hàng giúp cho việc đánh giá, đo lường và định dạng rủi ro được thống nhất Ban kiểm soát dễ dàng có được cái nhìn tổng thể về tình hình tài chính và mức độ rủi ro tín dụng của những khách hàng đang quan hệ tại Vietinbank, từ đó đưa ra các chính sách kiểm soát rủi ro nội bộ ngân hàng tốt hơn, đảm bảo 5 tiêu chuẩn an toàn hoạt động theo Thông tư 36/2014/TT-NHNN (20/11/2014):

 Xây dựng quy trình kiểm soát nội bộ 3 vòng chặt chẽ (vòng kiểm soát thứ nhất thông qua các nghiệp vụ hàng ngày của cán bộ tín dụng tại chi nhánh, vòng kiểm soát thứ hai do Khối quản lý rủi ro thuộc Ban điều hành đảm nhận, vòng kiểm soát cuối cùng thuộc về Phòng kiểm toán nội bộ trực thuộc Ban kiểm soát) để đảm bảo rằng rủi

ro tín dụng không vượt quá các mức mà ngân hàng chấp nhận được

 Tiến hành kiểm soát nội bộ thường xuyên tập trung vào các khách hàng có dư

nợ lớn, chất lượng tín dụng suy giảm, tiềm ẩn rủi ro cao

 Việc kiểm toán cần phát hiện được những khâu yếu kém trong quá trình quản lý rủi ro tín dụng, các trường hợp vi phạm các chính sách tín dụng và các giới hạn nội bộ Tăng cường chính sách mở rộng tín dụng đi kèm với thực hiện phân tán rủi ro bằng cách đa dạng danh mục đầu tư Ngân hàng nên phân bổ vốn cho vay đến các đối tượng doanh nghiệp hoạt động trong các lĩnh vực, ngành nghề kinh doanh khác nhau, không nên tập trung cho vay một vài ngành nghề chủ đạo

3.2.6 Ứng dụng hệ thống XHTD nội bộ vào triển khai quản trị rủi ro tín dụng theo Hiệp ước vốn Basel II (IRB Use Test)

Vietinbank là một trong mười ngân hàng được NHNN lựa chọn thực hiện thí điểm

3 năm (từ 2015 đến 2018) áp dụng Basel II trong quản trị rủi ro tín dụng, phù hợp với chuẩn mực quốc tế, mang lại sự hoạt động hiệu quả và ổn định, lâu dài

Thông qua việc phân loại khách hàng theo hệ thống XHTD nội bộ, Vietinbank có thể áp dụng tính toán chuẩn xác tổn thất dự tính và khối lượng vốn tối thiểu bù đắp rủi

ro cần nắm giữ thông qua tính toán 3 cấu phần cơ bản: xác suất không trả được nợ (PD), tổn thất dự kiến tại thời điểm không trả được nợ (LGD) và dư nợ dự kiến tại thời điểm không trả được nợ (EAD) Trên cơ sở đó, ứng dụng các cấu phần này vào phê duyệt tín dụng, quản lý trạng thái rủi ro tín dụng, phân bổ vốn nội bộ và quản trị DN Tăng cường các chính sách, mở rộng tín dụng đáp ứng nhu cầu của doanh nghiệp trong mở rộng quy mô, bên cạnh đảm bảo tỷ lệ an toàn vốn tối thiểu CAR trên 8%

3.3 HẠN CHẾ CỦA HỆ THỐNG XHTD DOANH NGHIỆP TẠI

NGÂN HÀNG TMCP CÔNG THƯƠNG

3.3.1 Hạn chế trong việc phát hiện rủi ro của DNVVN

Quá trình xếp hạng chưa phản ánh đúng thực trạng yếu kém trong năng lực sản xuất kinh doanh, chưa triệt để phát hiện được những doanh nghiệp suy giảm chất lượng tín dụng Dẫn đến ngân hàng phê duyệt cấp tín dụng sai đối tượng, khiến nợ xấu

hệ thống ngày càng tăng cao

Việc XHTD không chỉ thực hiện khi xét duyệt cho vay mà còn được thực hiện định kỳ hàng quý, làm tốn khá nhiều thời gian, chưa thuận lợi khi muốn chấm điểm nhanh cho khách hàng có nhu cầu vay vốn ngay lập tức Hơn nữa, không phải doanh nghiệp nào cũng có thể cung cấp chi tiết, đầy đủ các chỉ tiêu trong báo cáo tài chính của các quý trước đó để CBPT đánh giá (thường họ chỉ cung cấp được BCTC cuối năm gần nhất thời điểm xin vay vốn) Bên cạnh đó, cũng có trường hợp ngân hàng sợ

24

mất khách hàng tốt, tiềm năng nên cũng không đòi hỏi BCTC quý Chính vì thế, xếp hạng khách hàng không được cập nhật kịp thời, không phản ánh được biến động cũng như những dấu hiệu bất thường trong hoạt động kinh doanh tại công ty

Nguồn: Vietinbank

Biểu đồ 3.1 Nợ xấu, DPRR và Tỷ lệ DPRR của Vietinbank qua các năm

Tỷ lệ nợ xấu tại ngân hàng Vietinbank tăng dần đều trong khoảng thời gian từ năm

2010 đến năm 2012 do tình hình kinh tế trong nước gặp khó khăn, nợ xấu cuối năm

2013 đã giảm còn (3.940 tỷ đồng), do tích cực xử lý nợ xấu bằng cách bán nợ cho VAMC và trích lập dự phòng (tỷ lệ trích lập dự phòng lên tới 88%) Tuy nhiên, nợ xấu mới có dấu hiệu giảm, lại tăng bất thường từ 1% cuối năm 2013 lên 2,53% trong 6 tháng đầu năm 2014 Cụ thể, nợ nhóm III đột ngột tăng gấp 6 lần và nợ nhóm IV tăng gấp 3 lần

Nhóm 5 1.375 2.325 59,14

(Nguồn: Báo cáo nội bộ Vietin năm 2013)

Bảng 3.4 Chi tiết phân loại nợ của khách hàng DNVVN so với toàn hệ thống

Tỷ trọng nợ xấu DNVVN chiếm 2,22% tổng dư nợ khối này, cao hơn gấp đôi lần

tỷ lệ nợ xấu trên dư nợ cho vay trong Vietinbank (1%) Tuy dư nợ cho vay đối với DNVVN năm 2013 là 88.339 tỷ đồng, chiếm tỷ trọng 22,71% tổng dư nợ ngân hàng năm 2013, nhưng tỷ lệ nợ xấu của nhóm khách hàng DNVVN chiếm tới 50,39% tổng

nợ xấu của Vietinbank, cho thấy một sự báo động về chất lượng tín dụng của các DNVVN ngày càng suy giảm Đặc biệt, tỷ trọng nhóm 5 của DNVVN chiếm tới 59,14% so với tổng dư nợ nhóm 5 của ngân hàng năm 2013

3.3.2 Nguyên nhân dẫn đến hạn chế trong việc phát hiện RRTD của DNVVN bằng hệ thống XHTD nội bộ

Hệ thống XHTD nội bộ được xây dựng theo phương pháp chuyên gia (sử dụng dịch vụ tư vấn của Công ty TNHH E&Y Việt Nam) Các chỉ tiêu tài chính, phi tài chính và trọng số tính điểm đưa vào hệ thống XHTD nội bộ hoàn toàn phụ thuộc vào

sự nhìn nhận của đội ngũ chuyên gia về mức độ quan trọng của các thuộc tính tác động đến khả năng trả nợ của doanh nghiệp, dựa trên kết quả thống kê nội bộ Bên cạnh đó,

cơ sở dữ liệu về lịch sử vay và trả nợ của các doanh nghiệp vay vốn tại ngân hàng từ trước tới giờ chưa đủ lớn và đáng tin cậy, khiến cho việc xác định các trọng số tính

Biểu đồ 3.2 Tỷ trọng nợ xấu phân loại theo khách hàng

Nguồn: Báo cáo nội bộ Vietinbank năm 2013