ỨNG DỤNG KỸ THUẬT LOGIC MỜ TRONG XẾP HẠNG TÍN NHIỆM DOANH NGHIỆP

Nghiên cứu này ứng dụng kỹ thuật logic mờ để xếp hạng tín nhiệm doanh nghiệp với các chỉ tiêu tài chính chiếm 100% tỷ trọng nhằm khắc phục nhược điểm về tính chủ quan.. Xếp hạng tín nhiệ

ỨNG DỤNG KỸ THUẬT LOGIC MỜ TRONG XẾP HẠNG TÍN

NHIỆM DOANH NGHIỆP

THE FUZZY LOGIC METHODOLOGY FOR ESTIMATING

COMPANY CREDIT RATINGS

Nguyễn Thị Mai Trâm, Khoa Kinh Tế - ĐH Sư Phạm Kỹ Thuật Tp HCM

TÓM TẮT

Xếp hạng tín nhiệm là một hoạt động đánh giá rủi ro tín dụng trong tương lai Nó rất quan trọng đối với các ngân hàng, các doanh nghiệp, nhà đầu tư và chính phủ Mỗi tổ chức áp dụng phương pháp đánh giá và thang đo riêng của mình Hầu hết các đơn vị đều xếp hạng tín nhiệm dựa trên các chỉ tiêu tài chính và phi tài chính, trong đó các chỉ tiêu phi tài chính chiếm hơn 65% tỷ trọng, làm cho kết quả xếp hạng mang tính chủ quan Nghiên cứu này ứng dụng kỹ thuật logic mờ để xếp hạng tín nhiệm doanh nghiệp với các chỉ tiêu tài chính chiếm 100% tỷ trọng nhằm khắc phục nhược điểm về tính chủ quan

Từ khoá: xếp hạng tín nhiệm doanh nghiệp, xếp hạng tín nhiệm, thang đo xếp hạng, logic mờ

ABSTRACT

Credit ratings are forward-looking opinions about credit risk It is very important for banks, companies, investor and Government Each agency applies its own methodology in measuring and uses a specific rating scale Most of them carry out credit ratings by assess financial and non-financial idicators which non-financial idicators make up more than 65% proportion, leads to the subjective rating results This study apply fuzzy logic to rate company credit with 100% financial idicators to make good subjective’s shortcomings

Key words: company credit rating, credit ratings, rating scale, fuzzy logic

1 Mở đầu

Hoạt động tín dụng là hoạt động mang

lại nguồn thu nhập chính cho các ngân

hàng thương mại nhưng nó cũng hàm chứa nhiều rủi ro trong quá trình cấp tín dụng Năm 2012 là một năm đầy

khó khăn và thách thức đối với nền

kinh tế Việt Nam nói chung và hệ

thống ngân hàng nói riêng, nợ xấu của

toàn ngành lên đến 200 nghìn tỷ VND,

chiếm trên 8% dư nợ của toàn hệ thống

Đây là hậu quả của chất lượng tín dụng

yếu kém ở các ngân hàng thương mại

trong những năm trước đây Để thoát

khỏi tình trạng khó khăn hiện nay,

song song với việc giải quyết nợ xấu

các ngân hàng thương mại phải nâng

cao hiệu quả của công tác quản trị rủi

ro tín dụng, mà xếp hạng tín nhiệm

doanh nghiệp là một công cụ quan

trọng được áp dụng để nâng cao chất

lượng và hiệu quả tín dụng Xếp hạng

tín nhiệm doanh nghiệp là việc các

ngân hàng thương mại dựa vào các chỉ

tiêu tài chính và phi tài chính để đánh

giá năng lực tài chính, tình hình hoạt

động hiện tại và triển vọng tương lai

của khách hàng, từ đó xác định khả

năng trả nợ trong tương lai và mức độ

rủi ro không trả được nợ của khách

hàng Đây là căn cứ để ngân hàng lựa

chọn khách hàng và xây dựng chính

sách tín dụng hợp lý Hiện nay các tổ

chức tín dụng đều xây dựng hệ thống

xếp hạng tín dụng nội bộ cho riêng

mình Tuy nhiên, việc xếp hạng tín

dụng được thực hiện với các chỉ tiêu

định tính chiếm tỷ trọng khá cao (60%

- 70%), dẫn đến kết quả xếp hạng phụ

thuộc nhiều vào cảm tính chủ quan của

cán bộ tín dụng Với thực trạng nêu

trên, nghiên cứu “Ứng dụng kỹ thuật logic mờ trong xếp hạng tín nhiệm doanh nghiệp” được thực hiện với

mong muốn cung cấp một phương pháp xếp hạng tín nhiệm doanh nghiệp khách quan với các chỉ tiêu tài chính dựa trên nền tảng lý thuyết logic mờ

2 Cơ sở lý thuyết

2.1 Lý thuyết về xếp hạng tín nhiệm

Xếp hạng tín nhiệm - “Credit Ratings”

là thuật ngữ do John Moody đưa ra năm 1909 trong cuốn “Cẩm nang chứng khoán đường sắt” Theo Moody’s, xếp hạng tín nhiệm là việc đánh giá về khả năng và sự sẵn sàng của một đơn vị phát hành trong việc thanh toán đúng hạn cho một khoản nợ nhất định trong suốt thời hạn tồn tại

của khoản nợ đó

Theo tổ chức xếp hạng tín nhiệm Standard & Poor’s (S&P): “xếp hạng tín nhiệm là sự đánh giá về rủi ro tín dụng trong tương lai dựa trên những yếu tố hiện tại của tổ chức đối với một nghĩa vụ tài chính cụ thể”

Xếp hạng tín nhiệm doanh nghiệp là hoạt động đánh giá “sức khoẻ” của các doanh nghiệp trên cơ sở chấm điểm các chỉ tiêu tài chính và phi tài chính được thực hiện theo quy trình (2.1) dưới đây:

Hình 2.1: Quy trình xếp hạng tín

nhiệm doanh nghiệp

2.2 Lý thuyết về logic mờ

Lý thuyết mờ ra đời từ năm 1965 khi Lotfi Zadeh, một giáo sư về lý thuyết

hệ thống của trường đại học California, Berkeley, công bố bài báo đầu tiên về logic mờ ở Mỹ Đến giữa thập niên 80,

lý thuyết mờ đã ứng dụng vào hầu hết các lĩnh vực kỹ thuật công nghiệp như

ra quyết định, vận trù học, kiểm soát chất lượng, điều độ dự án , trong đó

có lĩnh vực kinh tế kỹ thuật

Tập mờ dựa trên logic mờ, một sự mở rộng của logic cổ điển Nếu trong logic

cổ điển chỉ sử dụng 2 giá trị 0 và 1 để biểu diễn: 1 là đúng, 0 là sai thì trong logic mờ giá trị thu được nằm trong khoảng [0,1] (Nguyễn Như Phong, 2006)

2.2.1 Một số khái niệm

- Tập mờ (fuzzy set): là một tập hợp

mà mỗi phần tử cơ bản x của nó được gán thêm một giá trị thực (x) nằm trong khoảng [0,1] để biểu thị độ phụ thuộc của phần tử đó vào tập đã cho Khi độ phụ thuộc bằng 0 thì phần tử cơ bản đó không thuộc tập đã cho, ngược lại nếu bằng 1 thì phần tử thuộc tập hợp với xác suất 100% Vậy tập mờ là tập hợp các cặp (x, (x))

- Hàm thành viên hay còn gọi là hàm phụ thuộc (membership function): là hàm giúp đánh giá mức phụ thuộc của

Xác định đối tượng và

mục đích XHTN

Thu thập thông tin:

- - Các chỉ tiêu được sử

dụng để phân tích

- Thông tin XHTN của

tổ chức xếp hạng khác

Phân tích thông tin:

- - Phân loại theo ngành,

qui mô

- - Phân tích các chỉ tiêu

và cho điểm theo mô

hình phù hợp

Xem xét về tính khách quan và chính xác

Đưa ra kết quả XHTN

ban đầu

Công bố kết quả

XHTN

thành viên trong tập hợp Mức phụ

thuộc có giá trị trong khoảng [0,1]

Hàm thành viên có các dạng phổ biến

như sau:

 Nhóm hàm thành viên đơn điệu

(tăng hoặc giảm):

Dạng hàm thành viên này có xu hướng

đơn điệu tăng, hoặc đơn điệu giảm,

dùng để thể hiện cho các thông số, chỉ

tiêu có đặc tính càng lớn càng tốt hoặc

càng nhỏ càng tốt

 Nhóm hàm thành viên có dạng

hàm phân bố xác suất:

Đối với những chỉ tiêu, thông số đánh

giá theo tính tối ưu thì hàm thành viên

của nó sẽ được biểu diễn dưới dạng

hàm phân bố xác suất Có rất nhiều

loại phân bố xác suất, thường gặp nhất

là phân bố Normal, phân bố

Lognormal, phân bố Weibull, phân bố

Gamma,…Tùy thuộc vào tính chất của

chỉ tiêu được đánh giá mà sử dụng loại

phân bố phù hợp

3 Ứng dụng kỹ thuật logic mờ

xếp hạng tín nhiệm doanh

nghiệp

3.1 Các giả thiết

Trong phạm vi đề tài, một số giả thiết

được đặt ra làm tiền đề cho việc thực

hiện xếp hạng tín nhiệm doanh nghiệp

bằng kỹ thuật logic mờ như sau:

- Các doanh nghiệp được đánh giá,

xếp hạng trên cơ sở so sánh giữa các

doanh nghiệp với nhau và so sánh với

mức trung bình của thị trường Trên cơ

sở đó, khi đánh giá tính “tốt nhất” của một số chỉ tiêu tài chính thì điểm tối ưu được dùng làm căn cứ so sánh sẽ là giá trị trung bình thị trường của chỉ tiêu đó

- Sử dụng thang đo có 22 mức xếp loại tương ứng với 22 giá trị xác suất phá sản doanh nghiệp trong khoảng (0%; 100%)

- Tập hợp điểm số được sử dụng để xếp hạng của tất cả các doanh nghiệp trên toàn thị trường tuân theo phân bố Normal (phân bố chuẩn)

3.2 Lựa chọn chỉ tiêu và trọng số

- Lựa chọn bộ chỉ tiêu đánh giá

Có rất nhiều chỉ tiêu được đưa ra trong quá trình đánh giá hoạt động sản xuất kinh doanh của doanh nghiệp, tuy nhiên có một số chỉ tiêu mang tính chất trùng lắp (về mặt ý nghĩa), nếu đưa tất

cả vào làm cơ sở chấm điểm sẽ dẫn đến tình trạng nâng điểm số (trọng số) của doanh nghiệp, làm sai lệch kết quả xếp hạng Ngoài ra, thông qua một số chỉ tiêu tài chính có thể phản ánh được các tiêu chí định tính khác, ví dụ các chỉ tiêu tỷ suất sinh lợi trên vốn đầu tư ngoài việc đo lường khả năng sinh lợi còn đánh giá được tính hiệu quả trong quản lý của ban quản trị doanh nghiệp (Nguyễn Thị Ngọc Trang và các cộng

sự, 2008) Bên cạnh đó, bằng phương pháp so sánh các chỉ số tài chính với những công ty khác hoạt động trong

cùng lĩnh vực sẽ cho thấy vị thế của

doanh nghiệp trên thị trường Đồng

thời tiến hành phân tích theo xu hướng

biến động qua thời gian của các chỉ số

sẽ thể hiện được sự ổn định và triển

vọng của doanh nghiệp Dựa trên cơ sở

lý thuyết đã được đề cập và những lập

luận trên đây, bộ chỉ tiêu được áp dụng

để đánh giá, xếp hạng tín nhiệm doanh

nghiệp gồm 26 chỉ tiêu thuộc 6 nhóm

như sau: nhóm chỉ tiêu khả năng thanh

toán, hiệu quả hoạt động, cấu trúc vốn

và khả năng trả nợ, khả năng sinh lợi,

tăng trưởng và nhóm chỉ tiêu giá trị thị

trường của doanh nghiệp

- Xác định trọng số của các chỉ tiêu

Kết quả xếp hạng tín nhiệm doanh

nghiệp được sử dụng bởi nhiều đối

tượng có liên quan Vì mỗi bên có lợi

ích khác nhau nên có khuynh hướng

chú trọng đến những khía cạnh đánh

giá khác nhau, ví dụ như: các nhà cung

cấp đặc biệt quan tâm đến tình hình

thanh khoản và khả năng trả các khoản

nợ ngắn hạn, trong khi nhà đầu tư thì

chú trọng đến khả năng trả nợ dài hạn

và khả năng sinh lợi của doanh nghiệp

Tuy nhiên, do số lượng chỉ tiêu xếp

hạng tương đối nhiều nên sự chênh

lệch về trọng số giữa các chỉ tiêu

không quá lớn Do vậy, trong nghiên

cứu này sẽ giả định trọng số là 1/26

cho tất cả các chỉ tiêu (có nghĩa là các

chỉ tiêu được xem xét với mức độ quan trọng như nhau)

3.3 Chọn mẫu

Doanh nghiệp được chọn mẫu để xếp hạng là 650 công ty thuộc 41 nhóm ngành, ngoại trừ các tổ chức tài chính, niêm yết trên 2 sàn Hose và HNX Bộ

dữ liệu được lấy từ báo cáo thu nhập, bảng cân đối kế toán và báo cáo lưu chuyển tiền tệ trong 2 năm 2011 và

2012 của 650 doanh nghiệp này để tính toán cho 26 chỉ tiêu được đề xuất

3.4 Phương pháp xếp hạng

Trong phạm vi nghiên cứu của đề tài này, phương pháp xếp hạng tín nhiệm doanh nghiệp bằng kỹ thuật logic mờ được thực hiện qua các bước cơ bản theo quy trình sau:

- Bước 1: Lọc dữ liệu

Trong thống kê, vẫn thường có một vài giá trị rất lớn hoặc rất nhỏ so với giá trị trung bình được gọi là giá trị ngoại lai (outliers) Trong nhiều trường hợp, chỉ cần vài giá trị ngoại lai cũng đã làm thay đổi các kết quả trong thống kê Trong đề tài này, các giá trị ngoại lai

sẽ được xử lý bằng phương pháp khử

bỏ theo nguyên tắc ±3σ, đảm bảo độ bao phủ 99.8% bộ dữ liệu

- Bước2: Mờ hóa

Bước mờ hóa là quá trình xây dựng hàm thành viên cho mỗi chỉ tiêu, bằng cách xác định phân bố phù hợp nhất cho bộ dữ liệu tương ứng của chỉ tiêu

đó Để xác định phân bố hợp lý cho 26

chỉ tiêu, phần mềm mô phỏng Arena

7.0 được sử dụng trong đề tài này Ví

dụ: hàm thành viên của chỉ tiêu ROE là

Normal (7.38; 16.1) như hình (3.1)

Phương pháp kiểm định Chi square test

được sử dụng để kiểm tra sự phù hợp

của phân bố và dữ liệu

Hình 3.1: Hàm thành viên của ROE

- Bước3: Quy tắc mờ

Mỗi phân bố sẽ có 2 hình thức thể hiện

là mật độ xác suất (probability density)

và phân bố tích lũy (cumulative

distribution), quy tắc mờ được xây

dựng dựa trên 2 cách thức thể hiện này

Nếu phân bố thể hiện dưới dạng mật

độ xác suất, ta thấy rằng đám đông tập

trung ở giữa và giá trị trung bình đạt

điểm số cao nhất (theo trục tung), các

giá trị giảm dần sang 2 bên, phù hợp

đối với các chỉ tiêu mang tính chất tối

ưu Khi đó, giá trị tối ưu sẽ là giá trị

trung bình ngành/ thị trường (nếu hàm

thành viên là phân bố normal) và đạt

điểm tối đa là 100, các giá trị còn lại sẽ được tính điểm trên cơ sở so sánh với điểm tối đa này

Với cách biểu diễn phân bố theo phân

bố tích lũy thì các giá trị tăng dần từ 0

và tiến đến giá trị cao nhất là 1 (theo trục tung) Cách thể hiện này sẽ được

sử dụng để biểu diễn hàm thành viên của các chỉ tiêu mang tính chất càng lớn càng tốt, chẳng hạn như ROE

- Bước 4: Giải mờ

Như giả thiết đã đặt ra, mỗi chỉ tiêu sẽ

có 22 mức điểm tương ứng với 22 khoảng giá trị trên trục hoành (x) Tùy theo hàm thành viên được thể hiện dưới dạng phân bố tích lũy hay mật độ xác suất mà ta có phương pháp giải mờ khác nhau để tìm điểm số cho các doanh nghiệp:

 Giải mờ cho các chỉ tiêu có hàm thành viên thể hiện theo phân bố tích lũy

Như đã đề cập ở trên, những chỉ tiêu

có tính chất càng lớn càng tốt sẽ thể hiện hàm thành viên theo phân bố tích lũy và được giải mờ như sau:

 Dùng hàm nghịch đảo trong excel

để tìm ra các khoảng giá trị của từng

chỉ tiêu tương ứng với 22 mức điểm

Ví dụ: với chỉ tiêu ROE, theo phân bố Normal ta sẽ sử dụng hàm nghịch đảo

là

NORM.INV(probability,mean,standard_dev )

Với: probability : là phần diện

tích tương ứng với khoảng giá trị mà ta

đang xét

Mean : giá trị trung

bình của phân bố

Standard_dev: độ lệch chuẩn

của phân bố

Chỉ tiêu ROE có phân bố Normal

(7.38; 16.10), với diện tích 85%, áp

dụng hàm NORM.INV(0.85; 7.38;

16.10)ta xác định được giá trị trên trục

hoành (x) là 24.07, tương tự với diện

tích 90% ta sẽ có giá trị x là 28.01 Ta

sẽ có khoảng giá trị (24.07, 28.01]

tương ứng với mức điểm là 90 Nghĩa

là các doanh nghiệp có chỉ tiêu ROE

nằm trong khoảng giá trị này thì được

chấm là 90 điểm

 So sánh giá trị của các doanh

nghiệp với các khoảng giá trị vừa xác

định ta sẽ tìm được điểm của từng

doanh nghiệp cho các chỉ tiêu có tính

chất càng lớn càng tốt

 Đối với các chỉ tiêu có tính chất

càng nhỏ càng tốt thì ta cũng thực hiện

tương tự nhưng điểm thì ngược lại, sẽ

giảm dần từ trái sang phải

 Giải mờ cho các chỉ tiêu có

hàm thành viên thể hiện theo

mật độ xác suất

Các chỉ tiêu mang tính chất tối ưu sẽ

thể hiện hàm thành viên theo dạng mật

độ xác suất và được giải mờ theo trình

tự sau:

 Tìm các khoảng giá trị x bằng hàm nghịch đảo như trên

 Tìm các điểm theo trục tung (y) bằng các hàm phân bố trong excel

Ví dụ: đối với chỉ tiêu nợ dài hạn/vốn

cổ phần, theo phân bố Gamma (97.4; 1.29) Để tìm giá trị y ta sử dụng hàm

GAMMA.INV(x,alpha,beta)

 Sau khi tìm được tất cả các giá trị y tương ứng với các x, ta sẽ xác định được y lớn nhất Khoảng giá trị x tương ứng với giá trị y cực đại sẽ có điểm tối đa là 100 Các mức điểm còn lại được qui ra từ điểm tối đa này:

Giá trị các chỉ tiêu của doanh nghiệp sẽ được đối chiếu với khoảng điểm vừa xác định để chấm điểm cho từng doanh nghiệp ứng với mỗi chỉ tiêu

- Bước 5: Xếp hạng

 Tính tổng điểm

Sau bước giải mờ, sẽ xác định được điểm của các doanh nghiệp theo từng chỉ tiêu Tổng điểm của từng doanh nghiệp sẽ được quy đổi về thang điểm

100 theo công thức sau:

∑ Với: TD : Tổng điểm của doanh nghiệp

Di : Điểm ứng với chỉ tiêu thứ i của doanh nghiệp

n : Tổng số chỉ tiêu (là

26 đối với nghiên cứu này)

Tổng điểm được sử dụng để xếp hạng

doanh nghiệp trên cơ sở căn cứ vào

thang đo được trình bày dưới đây

 Xây dựng thang đo

Thang đo gồm có 22 mức, điểm được

tính theo thang đo 100 và dựa vào giả

thiết nghiên cứu thì phân bố điểm của

tất cả các doanh nghiệp sẽ có dạng

phân bố Normal Theo nguyên tắc

thống kê thì đối với phân bố Normal,

dữ liệu được bao phủ 99.8% nếu số

liệu nằm trong khoảng μ ± 3σ Với μ =

50 (vì thang đo 100 có giá trị cao nhất

là 100 và bé nhất là 0), ta sử dụng hàm

excel để tính giá trị σ theo công thức

sau:

σ = (μ + NORM.S.INV(0.499))/3 = 16.7

Vậy, hàm phân bố điểm của các doanh

nghiệp có dạng Normal (50; 16.7) và

như ở trên đã đề cập, mỗi mức phân

loại xếp hạng sẽ tương ứng với một giá

trị xác suất phá sản Mà để xác định

các điểm Z ứng với các xác suất tích

lũy ta sử dụng hàm excel

NORM.S.INV(xác suất tích lũy) để tính

toán, vậy có thể áp dụng tương tự để

tính các mức điểm phân loại Tuy

nhiên, do hàm này trả về giá trị theo

phân bố Normal (0, 1), cho nên để qui

về phân bố Normal (50, 16.7) ta sử

dụng công thức sau:

Điểm = NORM.S.INV (1 – xác suất phá sản) * σ + μ

4 Kết quả xếp hạng

4.1 Hàm thành viên của các chỉ tiêu

Chỉ tiêu Hàm thành viên Tính

chất

Nhóm chỉ tiêu thanh khoản

Khả năng thanh toán hiện tại

ưu

Khả năng thanh toán nhanh

ưu

khả năng thanh toán tức thì

WEIB(0.681,0.851) Tính tối

ưu

Nhóm chỉ tiêu hoạt động

Vòng

quay

hàng tồn

kho

càng tốt

Vòng

quay

khoản

phải thu

càng tốt

Vòng

quay

khoản

phải trả

càng tốt

Hiệu suất

tài sản cố

định

càng tốt

Hiệu suất

sản

càng tốt

Hiệu suất

phần

càng tốt

Nhóm chỉ tiêu cấu trúc vốn và khả năng trả nợ

Tỷ số nợ

trên

tổng tài

sản

ưu

Tỷ số nợ

dài hạn

trên vốn

cổ phần

ưu

Nợ ngắn

hạn trên

tổng nợ

ưu

TSCĐ

ưu

Tỷ số tự

TSCĐ

ưu

Khả năng thanh

vay

càng tốt

Nhóm chỉ tiêu khả năng sinh lợi

Lợi nhuận gộp trên doanh thu

GAMM(3.69, 19.5)

Càng lớn càng tốt

Lợi nhuận ròng trên doanh thu (ROS)

NORM(3.95, 18.5)

Càng lớn càng tốt

Lợi nhuận trước

trên doanh thu

NORM(9.85, 17.5)

Càng lớn càng tốt

Suất sinh lời của tài sản (ROA)

NORM(4.3, 7.91)

Càng lớn càng tốt

Suất sinh

(ROE)

NORM(7.38, 16.1)

Càng lớn càng tốt

Thu nhập trên một

(EPS)

NORM(1.63e+003, 3.14e+003)

Càng lớn càng tốt

4.2 Phân bố điểm của các doanh nghiệp

Điểm của các doanh nghiệp tuân theo phân bố Normal: NORM(50.8, 7.83) với phương sai là 0.0015 và được kiểm định bằng phương pháp Chi square test,

đã khẳng định phân bố phù hợp dữ liệu với độ tin cậy 99%, kết quả được trình bày trong hình (3.2) dưới đây đã khẳng định giả thiết (iii) là đúng Nhìn vào đồ thị (3.1) ta thấy rằng mật độ phân bố của điểm số tương đối đồng đều và xoay quanh giá trị 50.8 với độ lệch không quá cao là 7.83

Hình 4.1: Phân bố điểm của các doanh nghiệp được xếp hạng

4.3 Kết quả xếp hạng

Thu nhập

trên một

(EPS)

NORM(1.63e+003,

3.14e+003)

Càng lớn càng tốt

Nhóm chỉ tiêu tăng trưởng

Tăng

trưởng

doanh thu

thuần

lớn càng tốt Tăng

trưởng

sản

lớn càng tốt Tăng

trưởng lợi

nhuận sau

thuế

lớn càng tốt

Nhóm chỉ tiêu giá trị thị trường của doanh

nghiệp

lớn càng tốt

lớn càng tốt