Vận dụng mô hình Z-SCORE trong xếp hạng tín dụng khách hàng tại NHTMCP ngoại thương, chi nhánh Đà Nẵng

i LỜI CAM ĐOAN Tôi cam đoan công trình nghiên cứu riêng tơi Các số liệu, kết nêu luận văn trung thực chưa cơng bố cơng trình khác Tác giả luận văn Phan Thị Thanh Lâm ii MỤC LỤC LỜI CAM ĐOAN i MỤC LỤC ii DANH MỤC CÁC CHỮ VIẾT TẮT v DANH MỤC CÁC BẢNG .vi DANH MỤC CÁC HÌNH viii MỞ ĐẦU .1 CHƯƠNG 1: NHỮNG VẤN ĐỀ CƠ BẢN VỀ XẾP HẠNG TÍN DỤNG VÀ MƠ HÌNH Z-SCORE 1.1 TỔNG QUAN VỀ XẾP HẠNG TÍN DỤNG CỦA NHTM 1.1.1 Khái niệm xếp hạng tín dụng 1.1.2 Đặc điểm đối tượng xếp hạng tín dụng .4 1.1.3 Sự cần thiết xếp hạng tín dụng doanh nghiệp vay vốn ngân hàng 1.1.4 Quy trình xếp hạng tín dụng 1.2 GIỚI THIỆU MƠ HÌNH Z-SCORE .9 1.2.1 Giới thiệu mơ hình Z-Score 1.2.2 Mô hình Z-Score áp dụng cho cơng ty tư nhân .23 1.2.3 Mơ hình Z-Score điều chỉnh áp dụng cho doanh nghiệp không sản xuất 25 1.3 KINH NGHIỆM XẾP HẠNG TÍN DỤNG TRÊN THẾ GIỚI VÀ Ở MỘT SỐ NHTM VIỆT NAM 26 KẾT LUẬN CHƯƠNG 1: 32 CHƯƠNG 2: VẬN DỤNG MƠ HÌNH Z-SCORE TRONG XẾP HẠNG TÍN DỤNG KHÁCH HÀNG TẠI VIETCOMBANK QUẢNG NAM 33 2.1 GIỚI THIỆU CHUNG VỀ VIETCOMBANK QUẢNG NAM 33 2.1.1 Quá trình đời phát triển VCB Quảng Nam 33 2.1.2 Cơ cấu tổ chức .34 iii 2.1.3 Kết hoạt động kinh doanh VCB Quảng Nam hai năm 2009 - 2010 .36 2.2 THỰC TRẠNG CƠNG TÁC XẾP HẠNG TÍN DỤNG TẠI VCB QUẢNG NAM 40 2.2.1 Nguyên tắc chấm điểm xếp hạng tín dụng 40 2.2.2 Mơ hình xếp hạng tín dụng doanh nghiệp VCB Quảng Nam .41 2.2.3 Đánh giá công tác xếp hạng tín dụng doanh nghiệp Vietcombank Quảng Nam .46 2.3 VẬN DỤNG MƠ HÌNH Z-SCORE TRONG XẾP HẠNG TÍN DỤNG KHÁCH HÀNG TẠI VIETCOMBANK QUẢNG NAM 50 2.3.1 Những điều lưu ý vận dụng mơ hình z-score 50 2.3.2 Thông tin xếp hạng điều kiện vận dụng mơ hình z-score .50 2.3.3 Kết nghiên cứu vận dụng mơ hình z-score xếp hạng tín dụng VCB Quảng Nam 51 2.3.4 So sánh việc sử dụng mơ hình z-szore mơ hình xếp hạng tín dụng sử dụng VCB Quảng Nam 56 KẾT LUẬN CHƯƠNG 2: 59 CHƯƠNG 3: GIẢI PHÁP VẬN DỤNG MƠ HÌNH Z-SCORE TRONG XẾP HẠNG TÍN DỤNG KHÁCH HÀNG TẠI VIETCOMBANK QUẢNG NAM .60 3.1 KIỂM ĐỊNH SỰ PHÙ HỢP CỦA MƠ HÌNH Z-SCORE TẠI VIỆT NAM 60 3.1.1 Định hướng chung mơ hình 60 3.1.2 Xác định nhân tố ảnh hưởng đến hệ số Z-score để kiểm định theo mơ hình kinh tế lượng .61 3.1.3 Trình tự thực mơ hình kinh tế lượng việc kiểm định mơ hình z-score dự báo nguy phá sản doanh nghiệp 62 3.2 VẬN DỤNG MƠ HÌNH Z-SCORE TRONG XẾP HẠNG TÍN DỤNG DOANH NGHIỆP TẠI VIETCOMBANK 65 iv 3.2.1 Vận dụng mơ hình z-score xếp hạng tín dụng doanh nghiệp VCB Quảng Nam 65 3.2.2 Giải pháp hỗ trợ cho việc vận dụng mơ hình z-score xếp hạng tín dụng doanh nghiệp VCB Quảng Nam 69 3.3 ĐỀ XUẤT LỘ TRÌNH TIẾN HÀNH XÂY DỰNG MƠ HÌNH Z-SCORE TẠI VIỆT NAM THEO TỪNG LOẠI HÌNH DOANH NGHIỆP 70 3.3.1 Lựa chọn mơ hình 70 3.3.2 Lựa chọn biến số 72 3.3.3 Chọn mẫu .72 3.4 NHỮNG KIẾN NGHỊ 73 3.4.1 Đối với Ngân hàng Nhà nước 73 3.4.2 Kiến nghị Bộ Tài Chính hồn thiện chuẩn mực kế tốn 74 3.4.3 Kiến nghị Tổng cục thống kê .74 KẾT LUẬN CHƯƠNG 3: 75 KẾT LUẬN .76 DANH MỤC TÀI LIỆU THAM KHẢO 77 QUYẾT ĐỊNH GIAO ĐỀ TÀI LUẬN VĂN THẠC SĨ (BẢN SAO) PHỤ LỤC 79 v DANH MỤC CÁC CHỮ VIẾT TẮT BIDV Ngân hàng đầu tư phát triển CIC Trung tâm thơng tin tín dụng CP Cổ phần DNNN Doanh nghiệp Nhà nước DN Doanh nghiệp ĐTNN Đầu tư nước NHNN Ngân hàng Nhà nước NHTM Ngân hàng thương mại TNHH Trách nhiệm hữu hạn VCB Ngân hàng ngoại thương Việt Nam vi DANH MỤC CÁC BẢNG Số hiệu bảng Tên bảng Trang 1.1 Biến trung vị kiểm nghiệm mức ý nghĩa 15 1.2 Kết phân loại mẫu gốc 17 1.3 Kết phân loại mẫu cho thời gian hai năm trước phá sản 1.4 Kết xếp mẫu thứ cấp công ty phá sản 19 1.5 Phân loại độ xác mơ hình dự báo phá sản Z-Score 22 18 (1968) 1.6 Mơ hình điều chỉnh Z’-Score: Phân loại kết quả, trung bình nhóm, 24 ranh giới điểm phân biệt 1.7 Hệ thống ký hiệu xếp hạng công cụ dài hạn Moody’s 26 1.8 Tương quan số tín dụng Z'’ – điều chỉnh Altman với 28 hệ thống ký hiệu xếp hạng S&P 2.1 Tình hình huy động vốn chi nhánh ngân hàng Ngoại Thương 37 Quảng Nam qua năm 2008 - 2010 2.2 Tình hình cho vay chi nhánh ngân hàng Ngoại Thương Quảng 38 Nam qua năm 2008 - 2010 2.3 Tình hình lợi nhuận chi nhánh ngân hàng Ngoại Thương 39 Quảng Nam qua năm 2008 - 2010 2.4 Thang xếp hạng hệ thống xếp hạng tín dụng doanh nghiệp 43 VCB 2.5 Xác định số nguy phá sản doanh nghiệp CP A 52 2.6 Xác định số nguy phá sản doanh nghiệp TNHH A 2.7 Kết xác định số nguy phá sản 46 doanh nghiệp 54 53 năm 2009 - 2010 2.8 So sánh kết việc sử dụng hai mơ hình xếp hạng tín 56 dụng 46 doanh nghiệp (năm 2010) vii 2.9 Dư nợ cho vay nợ xấu theo thành phần kinh tế chi nhánh 58 ngân hàng Ngoại Thương Quảng Nam ba năm 2008-2010 3.1 Điểm phân biệt xếp hạng tín dụng doanh nghiệp theo mơ hình z- 66 score 3.2 Ý nghĩa xếp hạng tín dụng doanh nghiệp theo mơ hình z-score 67 3.3 Kết xếp hạng tín dụng doanh nghiệp theo mơ hình 68 viii DANH MỤC CÁC HÌNH Số hiệu hình Tên hình 1.1 Quy trình xếp hạng tín dụng 2.1 Hình tổ chức máy Vietcombank Quảng Nam 34 2.2 Mơ hình chấm điểm xếp hạng tín dụng doanh 42 Trang nghiệp thông thường 2.3 Mơ hình chấm điểm xếp hạng tín dụng doanh 44 nghiệp thành lập MỞ ĐẦU Lý chọn đề tài Trong kinh doanh ngân hàng, việc ngân hàng phải đối mặt với rủi ro tín dụng điều khơng thể tránh khỏi Một kỹ thuật quản trị rủi ro tín dụng ngân hàng thương mại (NHTM) sử dụng phân tích chấm điểm để xếp hạng uy tín khách hàng Mỗi ngân hàng xây dựng hệ thống xếp hạng tín dụng dựa yêu cầu Ngân hàng Nhà nước (NHNN) Tuy nhiên, việc chấm điểm xếp hạng tín dụng cho doanh nghiệp đơi lại đem đến kết chưa xác thông tin không đầy đủ Ngay thị trường xếp hạng tín dụng quốc tế, tổ chức xếp hạng hàng đầu Fitch Ratings, Moody’s Standard&Poor’s tránh khỏi sai lầm đánh giá rủi ro thể qua giá liên tục cổ phiếu trái phiếu thị trường chứng khoán quốc tế, buộc tổ chức xếp hạng phải nhìn lại tiêu chí đánh giá xem xét lại ảnh hưởng lên kết xếp hạng mối quan hệ họ với khách hàng đánh giá Hiện NHTM Việt Nam dựa vào kết xếp hạng tín dụng nội để hạn chế rủi ro Tuy nhiên, tiêu chấm điểm xếp hạng tín nhiệm khách hàng số NHTM chưa phản ánh xác rủi ro, tình trạng cơng ty phá sản xếp hạng an toàn Tuy vậy, dự báo cơng ty có khả phá sản hay khơng mơ hình Z-SCORE Đây mơ hình tương đối đơn giản, có khả phân biệt tốt cơng ty lành mạnh hay công ty phá sản Một đặc tính chung cơng ty bị phá sản số Z tính theo mơ hình thể xu hướng xói mòn theo thời gian Do đó, mức độ báo rõ ràng Mơ hình ZSCORE mơ hình dễ áp dụng lại cho khả tin cậy điều kiện Việt Nam Với xu hướng hội nhập quốc tế, hệ thống xếp hạng tín dụng NHTM Việt Nam cần ứng dụng thêm số mơ hình xếp hạng tín dụng tiên tiến giới để phù hợp với điều kiện kinh tế xã hội thay đổi Ngân hàng TMCP Ngoại thương (Vietcombank) – Chi nhánh Quảng Nam sử dụng hệ thống xếp hạng tín dụng nội xây dựng triển khai năm 2003 Tuy nhiên, tình hình nợ xấu phải trích lập dự phòng rủi ro gia tăng thời gian gần Điều tạo nhiều rủi ro cho Vietcombank Quảng Nam q trình cấp tín dụng Đó lý chọn đề tài nghiên cứu “Vận dụng mơ hình Z-SCORE xếp hạng tín dụng khách hàng Ngân hàng TMCP Ngoại thương – Chi nhánh Quảng Nam” Mục đích nghiên cứu - Giới thiệu mơ hình Z-SCORE vận dụng vào cơng tác xếp hạng tín dụng NHTM Việt Nam - Vận dụng mơ hình Z-SCORE xếp hạng tín dụng khách hàng doanh nghiệp VCB Quảng Nam - Đề xuất lộ trình xây dựng mơ hình Z-SCORE phù hợp với ngành nghề kinh tế theo điều kiện kinh tế Việt Nam Đối tượng phạm vi nghiên cứu Luận văn tập trung nghiên cứu hệ thống xếp hạng tín dụng VCB Quảng Nam việc vận dụng mơ hình Z-SCORE xếp hạng tín dụng doanh nghiệp VCB Quảng Nam khách hàng doanh nghiệp Phương pháp nghiên cứu Luận văn sử dụng phương pháp nghiên cứu tình phương pháp phân tích định tính để làm sáng tỏ vấn đề Ý nghĩa khoa học thực tiễn đề tài Luận văn trình bày có hệ thống tương đối q trình xây dựng mơ hình ZSCORE tiếng giới sử dụng Việt Nam Luận văn nghiên cứu tập trung vào việc áp dụng mơ hình Z-SCORE việc xếp hạng tín dụng doanh nghiệp nhằm nâng cao hiệu quản trị rủi ro tín dụng VCB Quảng Nam Cấu trúc luận văn Cấu trúc luận văn “Vận dụng mơ hình Z-SCORE xếp hạng tín dụng khách hàng Ngân hàng TMCP Ngoại thương – Chi nhánh Quảng Nam” chia thành ba chương sau: 66 Z = -0,352 - 3,118X4 + 2,763X8 – 0,55X22 – 0,163X24 + 6,543X29 + 0,12X53 Trong đó: X4: tỷ số Tổng vốn vay/Tổng tài sản X8: tỷ số Vốn lưu động/Tổng tài sản X22: tỷ số Các khoản phải thu/Doanh thu X24: tỷ số Các khoản phải thu/Nợ phải trả X29: tỷ số Lợi nhuận trước thuế lãi vay/Tổng tài sản X53: tỷ số Lợi nhuận sau thuế/Vốn chủ sở hữu Hàm Z kết hợp tiêu nên số Z cao chứng tỏ doanh nghiệp có tình hình tài tốt, hoạt động kinh doanh hiệu quả, lợi nhuận cao khả toán tốt Kết thu cho biết dấu hệ số biến độc lập hàm phân biệt phù hợp với lý thuyết kinh tế Với hàm phân biệt Z cho biết kết ước phân lớp xác hai nhóm 99,2% Nhóm cho tỷ lệ xác 100% nhóm 98,4% Như cho khả phân biệt hai nhóm hàm phân biệt thu tốt (lớn 25%) Kết thu cho biết dấu hệ số biến độc lập hàm phân biệt phù hợp với giả thuyết kinh tế [4, tr 227-231] Bảng 3.1: Điểm phân biệt xếp hạng tín dụng doanh nghiệp theo mơ hình z-score Điểm phân biệt Loại Z > 1,7 AAA 0,85 < Z < 1,7 AA < Z < 0,85 A -0,85 < Z < BBB -1,7 < Z < -0,85 BB -2,55 < Z < -1,7 B -3,25 < Z < -2,55 CCC -4,1 < Z < -3,25 CC Z < -4,1 C (Nguồn: Báo cáo thường niên số tín nhiệm Việt Nam) 67 Bảng 3.2: Ý nghĩa xếp hạng tín dụng doanh nghiệp theo mơ hình z-score Ký hiệu Nội dung xếp hạng AAA Loại tối ưu: Doanh nghiệp hoạt động hiệu cao Khả tự chủ tài tốt Triển vọng phát triển lâu dài, tiềm lực tài mạnh Khả trả nợ tốt Rủi ro thấp AA Loại ưu: Doanh nghiệp hoạt động có hiệu ổn định Khả tự chủ tài tốt, triển vọng phát triển tốt Khả trả nợ tốt Rủi ro thấp A Loại tốt: Tình hình tài ổn định, hoạt động hiệu Khả trả nợ tốt Rủi ro thấp BBB Loại khá: Hoạt động có hiệu quả, tình hình tài ổn định, có hạn chế định tiềm lực tài Khả trả nợ tương đối tối thấp so với loại A Rủi ro trung bình BB Loại trung bình khá: Doanh nghiệp hoạt động tương đối hiệu tại, dễ bị ảnh hưởng biến động lớn kinh doanh sức ép cạnh tranh Khả trả nợ trung bình, tiềm lực tài trung bình, rủi ro trung bình B Loại trung bình: Doanh nghiệp hoạt động chưa có hiệu quả, khả tự chủ tài thấp, có nguy hoạt động sản xuất kinh doanh bị thua lỗ Khả trả nợ trung bình yếu Rủi ro tương đối cao CCC Loại trung bình yếu: Doanh nghiệp hoạt động chưa có hiệu quả, lực quản lý kèm, khả tự chủ tài yếu, hoạt động sản xuất kinh doanh thua lỗ Khả trả nợ thấp Rủi ro cao CC Loại yếu: Doanh nghiệp hoạt động hiệu quả, tự chủ tài yếu kém, hoạt động sản xuất kinh doanh thua lỗ Có nguy lâm vào tình trạng phá sản Khả trả nợ thấp Rủi ro cao C Loại yếu kém: Doanh nghiệp hoạt động yếu kém, thua lỗ kéo dài, khơng tự chủ tài Năng lực quản lý yếu kém, khơng có khả trả nợ Rủi ro cao (Nguồn: Báo cáo thường niên số tín nhiệm Việt Nam) 68 3.2.1.2 Kết điều chỉnh theo mơ hình z-score nhằm xếp hạng tín dụng doanh nghiệp VCB Quảng Nam Tác giả sử dụng lại liệu 46 công ty xếp hạng Z theo mơ hình zscore Altman, lần tác giả xếp hạng 46 cơng ty theo mơ hình Tiến sĩ Nguyễn Trọng Hòa đưa kết thể bảng sau: Bảng 3.3: Kết xếp hạng tín dụng doanh nghiệp theo mơ hình Xếp hạng Số lượng cơng ty AAA AA A BBB 12 BB B CCC CC C Tổng cộng 46 (Nguồn: Tính toán tác giả) Kết xếp hạng doanh nghiệp theo số liệu năm 2010 46 doanh nghiệp theo mơ hình z-score Tiến sĩ Nguyễn Trọng Hòa có khác biệt so với kết xếp hạng mơ hình z-score Altman Điều chứng minh phần Kết xếp hạng phù hợp với tình hình thực tế doanh nghiệp Theo số liệu thống kê, doanh nghiệp xếp hạng từ mức BBB đến AAA cho thấy bối cảnh khó khăn chồng chất ảnh hưởng khủng hoảng tài tồn cầu, doanh nghiệp có chuẩn bị tích cực cho việc nắm lấy hội sau khủng hoảng để bước vào giai đoạn phát triển Đối với doanh nghiệp xếp hạng mức BB trở xuống khơng có giải pháp tái cấu trúc lại doanh nghiệp, thay đổi tư quản lý nguy lâm vào tình trạng phá sản điều xảy Đặc biệt 69 với doanh nghiệp xếp hạng từ CCC trở xuống nguy lâm vào tình trạng phá sản điều khó tránh khỏi Tác giả đề xuất VCB Quảng Nam vận dụng mơ hình z-score phù hợp với kinh tế Việt Nam việc xếp hạng tín dụng doanh nghiệp tham gia vay vốn ngân hàng Việc vận dụng mơ hình cơng tác xếp hạng tín dụng giúp VCB Quảng Nam nhìn nhận khó khăn tài doanh nghiệp Từ đó, giúp ngân hàng đưa định cho vay xác, hạn chế rủi ro hoạt động kinh doanh ngân hàng 3.2.2 Giải pháp hỗ trợ cho việc vận dụng mơ hình z-score xếp hạng tín dụng doanh nghiệp VCB Quảng Nam Tính minh bạch nguyên tắc tạo lập môi trường, thơng tin thực trạng thời, định hoạt động dễ dàng tiếp cận Việc công bố thông tin liên quan đến trình phương pháp cung cấp thơng tin, làm cho định sách người biết đến nhờ q trình truyền bá kịp thời cơng khai Tính trách nhiệm yêu cầu đối tượng tham gia hoạt động tín dụng Tính minh bạch điều kiện cần để trì tính trách nhiệm người vay người cho vay Để thực xác định số z theo mơ hình z-score, nguồn thông tin cần thiết báo cáo tài doanh nghiệp thực vay vốn ngân hàng Do yêu cầu nguồn thông tin làm cho kết sử dụng mơ hình z-score xác hơn, dự đốn đầy đủ nguy phá sản doanh nghiệp Về phía doanh nghiệp: - Thực việc lập báo cáo tài theo quy định hành Bộ tài chính, phản ánh tình hình biến động tài sản nguồn vốn doanh nghiệp, phản ánh kết hoạt động kinh doanh nghĩa vụ nhà nước - Báo cáo tài phải kiểm toán quan kiểm toán Thơng qua hoạt động dịch vụ kiểm tốn giúp doanh nghiệp tổ chức nắm bắt kịp thời, đầy 70 đủ tuân thủ đường lối sách kinh tế, tài chính, loại bỏ chi phí bất hợp lý, tạo lập thông tin tin cậy tăng cường lòng tin Ngân hàng việc sử dụng báo cáo tài Về phía ngân hàng: Ngân hàng tiếp xúc với nguồn thông tin doanh nghiệp phải yêu cầu doanh nghiệp cung cấp báo cáo tài kiểm tốn Bên cạnh đó, ngân hàng cần kiểm tra lại việc lập báo cáo tài kết sau kiểm tốn để có nguồn thơng tin xác áp dụng xác định số z dự báo nguy phá sản doanh nghiệp 3.3 ĐỀ XUẤT LỘ TRÌNH TIẾN HÀNH XÂY DỰNG MƠ HÌNH ZSCORE TẠI VIỆT NAM THEO TỪNG LOẠI HÌNH DOANH NGHIỆP Nền kinh tế Việt Nam có nhiều loại hình doanh nghiệp khác tính chất sở hữu, khác ngành nghề Mỗi doanh nghiệp hoạt động ngành nghề khác có cấu nguồn vốn khác tiêu tài phản ánh khác tình hình hoạt động rủi ro mà doanh nghiệp gặp phải Vì vậy, tác giả đề xuất lộ trình tiến hành xây dựng mơ hình z-score Việt Nam theo ngành nghề 3.3.1 Lựa chọn mơ hình Căn vào u cầu chủ yếu mơ hình xếp hạng: Xác định xác xuất vỡ nợ: kết thể xếp hạng phải tương ứng với xác suất có nguy phá sản Xác suất vỡ nợ phản ánh kết xếp hạng sở cho ứng dụng quản lý rủi ro Tính đầy đủ: kết xếp hạng phải bao trùm đầy đủ thông tin liên quan đến nguy phá sản Để đảm bảo tính đầy đủ thủ tục xếp hạng tín dụng, hiệp ước Basel II yêu cầu tổ chức tín dụng xem xét tất thơng tin sẵn có báo cáo tài tiến hành xếp hạng doanh nghiệp Tính khách quan: kết xếp hạng đưa chủ thể khác 71 Sự công nhận: mắt người sử dụng, mơ hình xếp hạng phải đánh giá xác nguy phá sản đối tượng xếp hạng Với yêu cầu nêu xuất phát từ kinh tế Việt Nam nay, tác giả đề xuất lộ trình xây dựng mơ hình xếp hạng tín dụng doanh nghiệp theo ngành nghề dựa tiếp cận mơ hình phân tích phân biệt Để xây dựng mơ hình z-score phù hợp với ngành nghề vận dụng xếp hạng tín dụng ngân hàng thương mại cần phải xác định dấu hiệu doanh nghiệp có nguy phá sản Doanh nghiệp có nguy phá sản tượng kinh tế khách quan kinh tế thị trường mà hậu xung đột lợi ích chủ thể tham gia vào quan hệ kinh tế Nó khơng xung đột lợi ích nợ khả toán với chủ nợ mà dẫn đến xung đột lợi ích tập thể người lao động làm việc sở nợ, đến lợi ích chung xã hội, đến tính hình trật tự trị an địa phương, quốc gia kinh tế giới Theo điều Luật phá sản năm 2004 “doanh nghiệp, hợp tác xã khơng có khả toán khoản nợ đến hạn chủ nợ có u cầu coi nguy phá sản” Theo hiệp ước Basel II có nguy phá sản xem kiện cố liên quan đến chủ thể vay, khả sau xảy ra: - Khơng có khả thực nghĩa vụ trả nợ đến thời hạn hồn trả tình trạng khả toán nợ đến hạn, bao gồm vốn vay lãi vay - Khơng có khả thực nghĩa vụ tín dụng hạn 90 ngày - Giá trị tài sản nhỏ vốn vay - Yêu cầu mở thủ tục phá sản tương tự bảo hộ từ phía người cho vay Tuy nhiên Việt Nam việc xác định doanh nghiệp lâm vào tình trạng phá sản nhiều phức tạp, gây nhiều khó khăn cho việc mở thủ tục phá sản Do điều điều khó khăn việc thu thập số liệu xây dựng mơ hình 72 3.3.2 Lựa chọn biến số Biến phụ thuộc có nhiều phạm trù, phạm trù đại diện cho nhóm biến có khả phân biệt tốt sở tập hợp biến độc lập lựa chọn Trong nghiên cứu biến phụ thuộc (Y) lựa sau: Y i  Nếu doanh nghiệp có nguy phá sản Nếu doanh nghiệp khơng có nguy phá sản Biến độc lập: sau lựa chọn biến phụ thuộc, bước phải xác định biến độc lập sử dụng phân tích Trong nghiên cứu này, tác giả đề xuất việc lựa chọn biến độc lập dựa sở nghiên cứu trước Những biến độc lập lựa chọn biến có ảnh hưởng đến khả phân biệt nhóm biến phụ thuộc 3.3.3 Chọn mẫu Để xây dựng mơ hình z-score xếp hạng tín dụng doanh nghiệp thuộc ngành: nông – lâm – ngư nghiệp, thương mại dịch vụ, xây dựng, công nghiệp cần phải thu thập thông tin, số liệu tương ứng với doanh nghiệp ngành Trong ngành phải lựa chọn 100 doanh nghiệp chia làm nhóm, nhóm nhóm doanh nghiệp có nguy phá sản nhóm nhóm doanh nghiệp khơng có nguy phá sản Hiện số lượng doanh nghiệp ngành niêm yết sàn chứng khốn nhỏ, doanh nghiệp chưa niêm yết số liệu thu thập hầu hết chưa qua kiểm toán nên độ tin cậy số liệu chưa cao Bên cạnh đó, việc nhận biết doanh nghiệp phá sản, doanh nghiệp chưa phá sản Việt Nam chưa thật rõ ràng nên khó khăn việc xây dựng mơ hình z-score cho ngành nghề kinh tế Trong luận văn này, tác giả đề xuất lộ trình xây dựng mơ hình z-score cho ngành kinh tế để phù hợp với kinh tế Việt Nam 73 3.4 NHỮNG KIẾN NGHỊ 3.4.1 Đối với Ngân hàng Nhà nước 3.4.1.1 Phát huy tối đa hiệu cung cấp thông tin CIC CIC đầu cung cấp thơng tin tín dụng rấy quan trọng cho NHTM việc đánh giá rủi ro khách hàng Tuy nhiên thực tế thời gian quan cho thấy nguồn thơng tin mà CIC cung cấp mang tính thống kê, hoàn toàn chưa đáp ứng nhu cầu lớn thông tin, cập nhật thông tin thông tin cảnh báo Do thời gian tới NHNN cần phối hợp với quan chức như: thuế, thống kê…để cung cấp cho NHTM thông tin tình hình phát triển ngành tình hình hoạt động doanh nghiệp ngành Để nâng cao chất lượng thông tin mà CIC cung cấp cho tổ chức, đòi hỏi CIC thời gian tới phải cải tiến nhiều theo hướng: - Cung cấp thơng tin phải nhanh chóng; - Nguồn thơng tin phải cập nhật, xác; - Ngồi thơng tin tài phải bao gồm thơng tin phi tài 3.4.1.2 Xây dựng hệ thống liệu để cung cấp thơng tin doanh nghiệp nhanh chóng, đầy đủ, xác Để đánh giá tín nhiệm khách hàng đòi hỏi phải có thơng tin, thơng tin tin cậy mức độ đánh giá xác Chính để xếp hạng tín dụng đòi hỏi doanh nghiệp phải có trách nhiệm cung cấp đầy đủ, xác tài liệu, thơng tin tình hình tài phi tài phạm vi theo yêu cầu tổ chức đánh giá Ngoài phải tạo điều kiện cho cán đánh giá q trình kiểm tra, thẩm định lại thơng tin cách xác Song doanh nghiệp Việt Nam phần lớn có xu hướng che giấu thật thân mình, khuyếch trương điểm tốt, mặt mạnh, che giấu thơng tin tài thực hạn chế Đây khó khăn lớn việc xếp hạng tín dụng Việt Nam NHTM Trong kinh tế thị trường, thơng tin đóng vai trò vơ quan trọng hoạt động kinh doanh Thơng tin nhanh chóng, xác cung cấp sở cho 74 nhà quản trị đưa định kịp thời, hiệu quả, đưa hoạt động kinh doanh doanh nghiệp thu nhiều kết Ở Việt Nam hệ thống cung cấp thông tin cho doanh nghiệp yếu hạn chế Rất khó thu thập thơng tin doanh nghiệp khía cạnh tình hình tài chính, kết hoạt động kinh doanh, mức độ tín nhiệm với tổ chức tín dụng … ngoại trừ doanh nghiệp niêm yết Trung Tâm Giao dịch Chứng khốn hồ sơ tài đơn vị cơng bố cơng khai cho bên ngồi Để minh bạch hố thơng tin kinh tế, tạo nguồn thơng tin cung cấp cơng khai cho đối tượng có nhu cầu đòi hỏi nhà nước phải xây dựng hệ thống cung cấp thơng tin nhanh chóng, đầy đủ xác 3.4.2 Kiến nghị Bộ Tài Chính hồn thiện chuẩn mực kế tốn Kết phân tích xếp hạng tín dụng chịu ảnh hưởng nhiều chuẩn mực kế toán mà quốc gia áp dụng Đây tiêu chuẩn đánh giá tình hình tài doanh nghiệp Do đó, thời gian tới Bộ Tài cần tiếp tục hồn thiện quy định chuẩn mực kế toán Việt Nam theo tiêu chuẩn quốc tế nhằm tạo điều kiện cho NHTM công tác xếp hạng doanh nghiệp 3.4.3 Kiến nghị Tổng cục thống kê Các tiêu tài trung bình ngành tiêu chuẩn quan trọng xếp hạng tín dụng doanh nghiệp NHTM Ngân hàng so sánh tiêu tài doanh nghiệp với tiêu trung bình ngành để đánh giá tình hình tài doanh nghiệp lành mạnh hay yếu Tuy nhiên chưa có nghiên cứu thống kê đầy đủ có độ tin cậy cao số tài trung bình ngành để làm tiêu chuẩn phân tích đánh giá tình hình tài doanh nghiệp Do đó, thời gian tới Tổng cục thống kê cần thực nghiên cứu đưa hệ thống số trung bình ngành có độ tin cậy cao, đồng thời phải liên tục cập tiêu theo tình hình kinh tế chung Điều tạo thuận lợi cho Ngân hàng việc xếp hạng tín dụng mà tạo thuận 75 lợi cho doanh nghiệp việc phân tích tài để cải thiện hiệu quản lý doanh nghiệp KẾT LUẬN CHƯƠNG 3: Từ kết luận rút từ kết khác việc vận dụng mơ hình z-score xếp hạng tín dụng khách hàng VCB Quảng Nam so với việc sử dụng hệ thống xếp hạng tín dụng doanh nghiệp ngân hàng, chương này, luận văn đề xuất số giải pháp nhằm vận dụng mơ hình z-score có hiệu Ngồi ra, luận văn đề xuất nhóm giải pháp để nâng cao hiệu cơng tác xếp hạng tín dụng doanh nghiệp số kiến nghị 76 KẾT LUẬN Đề tài nghiên cứu “Vận dụng mơ hình Z-SCORE xếp hạng tín dụng khách hàng Ngân hàng TMCP Ngoại thương – Chi nhánh Quảng Nam” giải vấn đề sau:  Hệ thống hóa lý luận xếp hạng tín dụng doanh nghiệp NHTM Việt Nam, đồng thời xem xét mơ hình xếp hạng tín dụng giới  Đưa mơ hình phân tích định lượng z-score có khả dự báo khả phá sản doanh nghiệp Mơ hình đơn giản, dễ sử dụng xác  Luận văn phân tích đánh giá thực trạng xếp hạng tín dụng doanh nghiệp VCB Quảng Nam, qua thấy kết hạn chế nguyên nhân hạn chế  Luận văn mạnh dạn đề nghị áp dụng mơ hình z-score để dự báo khả phá sản doanh nghiệp vào mô hình xếp hạng tín dụng doanh nghiệp  Bên cạnh đó, luận văn đề xuất số giải pháp nhằm hồn thiện hệ thống xếp hạng tín dụng doanh nghiệp VCB, đưa lộ trình xây dựng mơ hình z-score cho phù hợp với ngành nghề kinh tế Việt Nam Tuy nhiên hạn chế liệu, luận văn chưa tiến hành khảo sát sức mạnh mơ hình điều kiện doanh nghiệp khách hàng ngân hàng Để làm điều cần nhận giúp đỡ NHTM khả tiếp cận sở liệu 77 DANH MỤC TÀI LIỆU THAM KHẢO Tiếng Việt [1] TS Võ Thị Thúy Anh, ThS Lê Phương Dung (2010), Nghiệp vụ ngân hàng đại, NXB Tài chính, TP Hồ Chí Minh [2] Lâm Minh Chánh (2007), Dùng số Z để ước tính hệ số tín nhiệm, Tạp chí nhịp cầu đầu tư – Số 42 http://www.kiemtoan.com.vn/modules.php?name=News&op=viewst&sid=1290 [3] TS Nguyễn Trọng Hòa (2010), Xây dựng mơ hình xếp hạng tín dụng doanh nghiệp Việt Nam kinh tế chuyển đổi, Luận án tiến sĩ, Trường Đại học Kinh tế Quốc dân [4] TS Nguyễn Trọng Hòa (2010), “Xếp hạng tín nhiệm doanh nghiệp lên sàn chứng khoán”, Báo cáo thường niên Chỉ số tín nhiệm Việt Nam 2010, 227-239 [5] Nguyễn Thành Huyên (2008), Hoàn thiện hệ thống xếp hạng tín dụng Vietcombank, Luận văn thạc sĩ kinh tế, Trường Đại học Kinh tế Thành phố Hồ Chí Minh [6] Nguyễn Minh Kiều (2007), Tín dụng thẩm định tín dụng ngân hàng, NXB Tài Chính, TP Hồ Chí Minh [7] Vũ Thị Ngọc Liên, BASEL II - yêu cầu quản lý rủi ro, http://vn.360plus.yahoo.com/mymemory127/article?mid=7557 [8] Ngân hàng Nhà nước (2005), Quyết định 493/2005/QĐ-NHNN: quy định phân loại nợ, trích lập sử dụng dự phòng để xử lý rủi ro tín dụng hoạt động ngân hàng tổ chức tín dụng, Hà Nội [9] Ngân hàng Ngoại thương Việt Nam (2010), Tài liệu nội xếp hạng tín dụng, Hà Nội [10] Lê Văn Tư (2005), Quản trị ngân hàng thương mại, NXB Tài chính, TP Hồ Chí Minh 78 [11] Huỳnh Cát Tường (2008), Khánh kiệt tài ứng dụng mơ hình Z-score dự báo khánh kiệt tài chính, Luận văn thạc sĩ kinh tế, Trường Đại học Kinh tế Thành phố Hồ Chí Minh Tiếng Anh [12] Altman (2003), The use of Credit scoring Models and the Importance of a Credit Culture, New York University 79 PHỤ LỤC DANH SÁCH CÁC DOANH NGHIỆP LÀ KHÁCH HÀNG CỦA VCB QUẢNG NAM TÊN DOANH NGHIỆP STT Công ty CP Thủy điện A Vương Công ty CP Thương mại đầu tư Tương lai Công ty TNHH Sản xuất lắp ráp ô tô du lịch Trường Hải - Kia Công ty CP Giấy bột giấy incomex Công ty CP Thủy điện Sông Tranh Công ty CP Đầu tư du lịch Vinpearl Hội An Công ty CP Sông Côn Công ty CP Prime Đại Lộc Công ty CP Thủy điện Sơng Tranh 10 Cơng ty CP Kính Chu Lai - TKV 11 Công ty CP Khu Công Nghiệp Đất Quảng Chu Lai 12 Công ty CP Năng lượng AGRITA - Quảng Nam 13 Công ty TNHH MTV Prime Quế Sơn 14 Công ty CP Đầu tư phát triển đô thị Chu Lai 15 Công ty CP Dịch vụ hỗ trợ Phát triển đầu tư 16 Công ty CP Thủy điện - Điện lực Đà Nẵng 17 Cơng ty CP Đầu tư tài Hội An Công ty TNHH MTV Vận tải - Giao nhận -Phân phối Ơtơ Chu Lai Trường 18 Hải 19 Cơng ty CP Đồng Tâm Miền Trung 20 Công ty TNHH MTV Đầu tư Phát triển Kỳ Hà Chu Lai Quảng Nam 21 Công ty CP Đầu tư Hội An - Thái Bình Dương 22 Cơng ty TNHH Vận tải biển Chu Lai - Trường Hải 23 Công ty CP Xây dựng Kinh doanh Nhà Tam Kỳ 24 Công ty CP Năng lượng Nam Miền Trung 25 Công ty CP Khách sạn Hồng Gia Hội An 80 26 Cơng ty CP Gỗ Minh Dương Chu Lai 27 Công ty CP Gạch men Anh Em 28 Công ty TNHH Công nghệ kỹ thuật môi trường 29 Công ty CP Du lịch - Dịch vụ Hội An 30 Công ty TNHH Dịch vụ du lịch Tân Đông An 31 Công ty CP Phát triển công nghiệp Chu Lai 32 Công ty CP Phát triển kinh tế Chu Lai 33 Công ty CP Khống sản Đất Quảng Chu Lai 34 Cơng ty TNHH MTV Trường Thịnh Quảng Nam 35 Công ty CP Đầu tư phát triển đô thị thể thao MCO Quảng Nam 36 Công ty TNHH MTV phân phối xe ôtô du lịch Chu Lai Trường Hải 37 Công ty TNHH MTV sản xuất kinh doanh thép Chu Lai Trường Hải 38 Công ty TNHH MTV Công nghiệp thủy sản Vinashin 39 Công ty CP Cơ điện Xây dựng 40 Công ty TNHH Sản xuất thiết bị điện Quang Mai 41 Công ty TNHH Cơ điện lạnh Didico 42 Công ty TNHH Cường Phúc Thắng 43 Công ty TNHH Sản xuất Thương mại Tân Á Quảng Nam 44 Công ty TNHH MTV Cảng Kỳ Hà 45 Công ty TNHH Dịch vụ du lịch Hà My 46 Công ty CP Tân Quang Thành - Quảng Nam ... dụng khách hàng Ngân hàng TMCP Ngoại thương – Chi nhánh Quảng Nam” chia thành ba chương sau: Chương 1: Những vấn đề xếp hạng tín dụng mơ hình z-score Chương 2: Vận dụng mơ hình z-score xếp hạng tín. .. sử dụng mơ hình z-szore mơ hình xếp hạng tín dụng sử dụng VCB Quảng Nam 56 KẾT LUẬN CHƯƠNG 2: 59 CHƯƠNG 3: GIẢI PHÁP VẬN DỤNG MƠ HÌNH Z-SCORE TRONG XẾP HẠNG TÍN DỤNG KHÁCH HÀNG... tín dụng khách hàng VCB Quảng Nam Chương 3: Giải pháp vận dụng mơ hình z-score xếp hạng tín dụng khách hàng Vietcombank Quảng Nam CHƯƠNG 1: NHỮNG VẤN ĐỀ CƠ BẢN VỀ XẾP HẠNG TÍN DỤNG VÀ MƠ HÌNH Z-SCORE