Giải pháp hạn chế rủi ro tín dụng trong hoạt động cho vay khách hàng doanh nghiệp tại ngân hàng TMCP ngoại thương việt nam – chi nhánh TP HCM

Trong bài viết này, tác giả tập trung nghiên cứu các yếu tố ảnh hưởng đến khả năng trả nợ của KHDN, do tác giả đánh giá đây là nhân tố trọng yếu tác động đến rủi ro tín dụng trong hoạt đ

TRƯỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH

HUỲNH THANH PHƯƠNG

GIẢI PHÁP HẠN CHẾ RỦI RO TÍN DỤNG TRONG HOẠT ĐỘNG CHO VAY KHÁCH HÀNG DOANH NGHIỆP TẠI NGÂN HÀNG TMCP NGOẠI THƯƠNG

VIỆT NAM – CHI NHÁNH TP.HCM

LUẬN VĂN THẠC SĨ KINH TẾ

TP.Hồ Chí Minh - Năm 2019

TRANG PHỤ BÌA

LỜI CAM ĐOAN

MỤC LỤC

DANH MỤC CÁC KÝ HIỆU, CÁC CHỮ VIẾT TẮT

DANH MỤC CÁC BẢNG

DANH MỤC CÁC HÌNH VẼ

TÓM TẮT

DANH MỤC CÁC HÌNH VẼ 3

CHƯƠNG 1 GIỚI THIỆU ĐỀ TÀI NGHIÊN CỨU 1

1.1 SỰ CẦN THIẾT CỦA ĐỀ TÀI NGHIÊN CỨU……… 1

1.2 MỤC TIÊU VÀ CÂU HỎI NGHIÊN CỨU……….2

1.2.1 MỤC TIÊU NGHIÊN CỨU………2

1.2.2 CÂU HỎI NGHIÊN CỨU……… 3

1.3 ĐỐI TƯỢNG VÀ PHẠM VI NGHIÊN CỨU……… 3

1.4 PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU TIẾP CẬN……… 3

1.5 Ý NGHĨA CỦA ĐỀ TÀI NGHIÊN CỨU……….5

1.6 KẾT CẤU CỦA ĐỀ TÀI NGHIÊN CỨU……….5

TÓM TẮT CHƯƠNG 1 6

CHƯƠNG 2 LÝ LUẬN TỔNG QUAN VỀ RỦI RO TÍN DỤNG TRONG HOẠT ĐỘNG CHO VAY KHÁCH HÀNG DOANH NGHIỆP VÀ CÁC YẾU TỐ ẢNH HƯỞNG 7

2.1 RỦI RO TÍN DỤNG TRONG HOẠT ĐỘNG CHO VAY KHDN……… 7

2.2 NHỮNG YẾU TỐ ẢNH HƯỞNG ĐẾN RỦI RO TÍN DỤNG TRONG HOẠT ĐỘNG CHO VAY KHDN……….8

2.2.1 KHẢ NĂNG TÀI CHÍNH CỦA DOANH NGHIỆP……… 8

2.2.2 QUY MÔ DOANH NGHIỆP……… 8

2.2.3 THỜI GIAN VAY……… 9

2.2.4 KINH NGHIỆM HOẠT ĐỘNG CỦA CÁC DOANH NGHIỆP……9

2.2.5 LOẠI HÌNH DOANH NGHIỆP NHÀ NƯỚC……… 9

2.2.6 TÀI SẢN ĐẢM BẢO………10

2.3 ĐO LƯỜNG RỦI RO TÍN DỤNG TRONG HOẠT ĐỘNG CHO VAY KHÁCH HÀNG DOANH NGHIỆP……….10

2.3.1 MÔ HÌNH CHUẨN ĐOÁN (HEURISTIC MODELS)………10

2.3.2 MÔ HÌNH THỐNG KÊ (STATISTICAL MODELS)……… 11

2.3.3 MÔ HÌNH PHÂN TÍCH BIỆT THỨC (DIRCIMINANT ANALYSIS MODELS)………11

2.3.4 MÔ HÌNH HỒI QUY………12

2.3.5 MÔ HÌNH NƠRON (NEURAL NETWORK MODELS)…………13

2.4 TỔNG QUAN CÁC NGHIÊN CỨU TRƯỚC ĐÂY……… 14

TÓM TẮT CHƯƠNG 2 18

CHƯƠNG 3 THỰC TRẠNG RỦI RO TÍN DỤNG TRONG HOẠT ĐỘNG CHO VAY KHÁCH HÀNG DOANH NGHIỆP TẠI NGÂN HÀNG TMCP NGOẠI THƯƠNG VIỆT NAM – CHI NHÁNH TP.HCM 19

3.1 GIỚI THIỆU TỔNG QUAN VỀ NGÂN HÀNG TMCP NGOẠI THƯƠNG VIỆT NAM……… 19

3.1.1 SỰ HÌNH THÀNH VÀ PHÁT TRIỂN……….19

3.1.2 NGÀNH NGHỀ KINH DOANH……… 21

3.1.3 SƠ LƯỢC VỀ TÌNH HÌNH TÀI CHÍNH………22

3.1.4 TÌNH HÌNH HOẠT ĐỘNG TÍN DỤNG TẠI NGÂN HÀNG……25

3.3 THỰC TRẠNG HOẠT ĐỘNG CHO VAY ĐỐI VỚI KHDN TẠI VCB.HCM………34

3.3.1 THỰC TRẠNG DƯ NỢ KHDN TẠI VCB.HCM………34

3.3.2 CƠ CẤU HOẠT ĐỘNG CHO VAY KHDN TẠI VCB.HCM…….35

3.4 THỰC TRẠNG RỦI RO TÍN DỤNG TRONG HOẠT ĐỘNG CHO VAY KHDN TẠI VCB.HCM………38

3.5 KẾT QUẢ VỀ HOẠT ĐỘNG CHO VAY VÀ RỦI RO TRONG HOẠT

ĐỘNG CHO VAY KHDN TẠI VCB.HCM………40

3.5.1 NHỮNG THÀNH TỰU ĐẠT ĐƯỢC……… 40

3.5.2 NHỮNG TỒN TẠI VÀ NGUYÊN NHÂN……… 41

TÓM TẮT CHƯƠNG 3 42

CHƯƠNG 4 PHÂN TÍCH RỦI RO TÍN DỤNG TRONG HOẠT ĐỘNG CHO VAY KHÁCH HÀNG DOANH NGHIỆP TẠI NGÂN HÀNG TMCP NGOẠI THƯƠNG VIỆT NAM – CHI NHÁNH TP.HCM 43

4.1 MÔ HÌNH NGHIÊN CỨU RỦI RO TÍN DỤNG TRONG HOẠT ĐỘNG CHO VAY KHÁCH HÀNG DOANH NGHIỆP……… 43

4.1.1 DỮ LIỆU NGHIÊN CỨU……….43

4.1.1.1 ĐỐI TƯỢNG VÀ MẪU NGHIÊN CỨU……… 43

4.1.1.2 LỰA CHỌN CÁC NHÂN TỐ VÀ BIẾN SỐ ĐẠI DIỆN……….44

4.1.1.3 THU THẬP VÀ XỬ LÝ DỮ LIỆU……… 48

4.1.2 PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU……….49

4.1.3 KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU………52

4.1.3.1 THỐNG KÊ MÔ TẢ CÁC BIẾN……… 52

4.1.3.2 PHÂN TÍCH TƯƠNG QUAN GIỮA CÁC BIẾN………54

4.1.3.3 KIỂM TRA HIỆN TƯỢNG ĐA CỘNG TUYẾN……….55

4.1.4 PHÂN TÍCH DỮ LIỆU……….55

4.1.4.1 XÂY DỰNG MÔ HÌNH TÍNH TOÁN KHẢ NĂNG TRẢ NỢ 55

4.1.4.2 TÍNH XÁC SUẤT VỠ NỢ………58

4.1.4.3 KIỂM TRA TÍNH PHÙ HỢP CỦA MÔ HÌNH VỚI DỮ LIỆU ĐỐI CHỨNG……… 59

4.2 THẢO LUẬN KẾT QUẢ TỪ MÔ HÌNH NGHIÊN CỨU……….59

TÓM TẮT CHƯƠNG 4 62

CHƯƠNG 5 GIẢI PHÁP HẠN CHẾ RỦI RO TÍN DỤNG TRONG HOẠT ĐỘNG CHO VAY KHÁCH HÀNG DOANH NGHIỆP CỦA NGÂN HÀNG 63

5.1 ĐỊNH HƯỚNG HẠN CHẾ RỦI RO TÍN DỤNG TRONG HOẠT ĐỘNG CHO VAY TẠI VIETCOMBANK……… 63

5.1.1 ĐỊNH HƯỚNG CHUNG VỀ HOẠT ĐỘNG TÍN DỤNG………63 5.1.2 ĐỊNH HƯỚNG HẠN CHẾ RỦI RO TÍN DỤNG TRONG HOẠT

ĐỘNG CHO VAY KHDN……… 63 5.2 GIẢI PHÁP HẠN CHẾ RỦI RO TÍN DỤNG TRONG HOẠT ĐỘNG CHO VAY KHDN CỦA VCB.HCM………64

5.2.1 ĐỀ XUẤT ĐỐI VỚI CÔNG TÁC THẨM ĐỊNH KHÁCH HÀNG……… 64

5.2.2 ĐỀ XUẤT KHÁC HỖ TRỢ HOẠT ĐỘNG CHO VAY KHDN…… 65 TÓM TẮT CHƯƠNG 5 66 KẾT LUẬN 67

DANH MỤC CÁC KÝ HIỆU, CÁC CHỮ VIẾT TẮT

APEC Diễn đàn Hợp tác Kinh tế châu Á - Thái Bình Dương

ASEAN Hiệp hội các quốc gia Đông Nam Á

NHTMCP Ngân hàng Thương mại Cổ phần

DANH MỤC CÁC BẢNG

Bảng 2.1 Phân loại khách hàng và khả năng trả nợ 8

Bảng 2.2 Tổng quan các nghiên cứu định lượng về khả năng trả nợ vay của KHDN 14

Bảng 3.1 Một số chỉ tiêu tài chính của Vietcombank 2016-2018 23

Bảng 3.2 Quy trình xếp hạng tín dụng nội bộ tại Vietcombank……… 28

Bảng 3.3 Bảng xác định quy mô doanh nghiệp……… 29

Bảng 3.4 Nhóm chỉ tiêu tài chính trước khi áp dụng mô hình……… 30

Bảng 3.5 Bảng trọng số chỉ tiêu chấm điểm phi tài chính tại Vietcombank……….32

Bảng 3.6 Dư nợ cho vay đối với KHDN so với tổng dư nợ tín dụng 34

Bảng 3.7 Cơ cấu dư nợ cho vay phân theo loại hình doanh nghiệp 35

Bảng 3.8 Cơ cấu dư nợ cho vay KHDN theo mục đích 37

Bảng 3.9 Tình hình dư nợ cho vay và nợ quá hạn KHDN 38

Bảng 4.1 Biến phụ thuộc trong mô hình nghiên cứu 45

Bảng 4.2 Biến độc lập trong mô hình nghiên cứu 45

Bảng 4.3 Tỷ lệ khả năng trả nợ của KHDN theo mẫu dữ liệu 606 quan sát 52

Bảng 4.4 Tỷ lệ khả năng trả nợ của KHDN theo mẫu dữ liệu 599 quan sát 52

Bảng 4.5 Thống kê mô tả các biến 53

Bảng 4.6 Tỷ trọng DNNN trong mẫu nghiên cứu 54

Bảng 4.7 Ma trận tương quan 54

Bảng 4.8 Kết quả kiểm tra hiện tượng đa cộng tuyến 55

Bảng 4.9 Tóm tắt kết quả mô hình gốc 56

Bảng 4.10 Kết quả mô hình hồi quy Logit 57

Bảng 4.11 Tỷ lệ chính xác của mô hình nghiên cứu 57

Bảng 4.12 Kết quả kiểm định Hosmer and Lemeshow 58

DANH MỤC CÁC HÌNH VẼ

Hình 3.1 Mô hình quản trị của Vietcombank 20

Hình 3.2 Cơ cấu tổ chức của Vietcombank 21

Hình 3.3 Tổng tài sản của Vietcombank 2016-2018 24

Hình 3.4 Vốn chủ sở hữu của Vietcombank 2016-2018 24

Hình 3.5 Lợi nhuận sau thuế của Vietcombank 2016-2018 25

Hình 3.6 Dư nợ cho vay KHDN so với tổng dư nợ tín dụng 35

Hình 3.7 Cơ cấu dư nợ cho vay phân theo loại hình doanh nghiệp 36

Hình 3.8 Cơ cấu dư nợ cho vay KHDN theo mục đích 38

Hình 4.1 Mô hình xác suất tuyến tính và mô hình hồi quy tuyến tính 51

TÓM TẮT

Rủi ro tín dụng là yếu tố quan trọng trong sự tồn tại và phát triển của ngân hàng Luận văn nghiên cứu về rủi ro tín dụng trong hoạt động cho vay KHDN từ yếu tố ảnh hưởng đến khả năng trả nợ tại Ngân hàng TMCP Ngoại Thương Việt Nam – Chi nhánh TP.HCM Mục tiêu của nghiên cứu là nhận diện những yếu tố ảnh hưởng đến rủi ro tín dụng trong hoạt động cho vay KHDN, cụ thể là các yếu tố ảnh hưởng đến khả năng trả nợ, đánh giá ảnh hưởng của rủi ro tín dụng trong hoạt động cho vay KHDN đến hoạt động của VCB.HCM Đồng thời tác giả kỳ vọng kết quả từ mô hình hồi quy xác định được sẽ là cơ sở để VCB.HCM đưa ra quyết định cho vay đối với KHDN Trên thế giới có nhiều nghiên cứu đã thực hiện việc ước lượng khả năng trả nợ của khách hàng ở nhiều quốc gia khác nhau tại những thời điểm khác nhau bằng cách vận dụng các mô hình như mô hình chỉ số Z-score, mô hình hồi quy logit… Tuy nhiên hiện nay các NHTM ở Việt Nam vẫn chủ yếu đo lường rủi ro tín dụng dựa trên các khoản nợ xấu, nợ quá hạn, việc áp dụng các phương pháp hiện đại để định lượng rủi ro tín dụng đang ở giai đoạn đầu Là một cán bộ tín dụng tại Ngân hàng TMCP Ngoại Thương Việt Nam Chi nhánh TP.HCM, tác giả nhận thấy cần phải xây dựng một mô hình có thể đưa cùng lúc biến định lượng và biến định tính trong việc xác định khả năng trả nợ của KHDN tại VCB.HCM Với dữ liệu bao gồm 302 khách hàng doanh nghiệp có quan hệ tín dụng tại VCB.HCM trong giai đoạn từ 2016 -2018 Bằng phương pháp hồi quy logit nhị phân, tác giả sử dụng mẫu dữ liệu 202 DN để thực hiện ước lượng mô hình nghiên cứu và 100 DN để thực hiện mô hình đối chứng Kết quả định lượng cho thấy các biến vốn chủ sở hữu/tổng tài sản; quy mô doanh nghiệp; loại hình DNNN và vốn lưu động/tổng tài sản có tác động cùng chiều đến khả năng trả nợ của KHDN Ngược lại, biến thời gian vay cho thấy tác động ngược chiều đến khả năng trả nợ của KHDN Ngoài ra, tác giả cũng phân tích mức độ tác động của các yếu tố này đến khả năng trả nợ của KHDN tại VCB.HCM Từ đó đề xuất việc ứng dụng mô hình thực nghiệm vào công tác quản lý rủi ro tín dụng tại Vietcombank

ABSTRACT

Credit risk is an important factor in the bank's existence and development The purpose of this study was to investigate credit risk in lending activites of corporate customers from the factors affecting the ability to repay debts at Joint Stock Commercial Bank for Foreign Trade of Vietnam – Ho Chi Minh City Branch The objective of the study is to identify the factors that affect credit risk in lending activites, in particular, the factors affecting the ability to repay debts, assess the impact of credit risk in lending activites of corporate customers to VCB.HCM’ performance At the same time, the author expects the results from the regression model determined will be the basis for VCB.HCM to make a decision to lend to corporate customers There are many studies in the world that have estimated the ability to repay debts of customers in different countries at different times by applying models such as the Z-score model and logit regression model, However, currently commercial banks in Vietnam still mainly measure credit risks based on bad debts, overdue debts, and the application of modern methods to quantify credit risks in the early stages As a Credit officer at Joint Stock Commercial Bank for Foreign Trade of Vietnam – Ho Chi Minh City Branch, the author found that it is necessary to build a model that can take quantitative and qualitative variables at the same time to determine the ability to repay debts of corporate customers at VCB.HCM The data included 302 corporate customers have credit relationships at VCB.HCM during the period 2016-2018 By the logit regression method, the author used a data sample of 202 enterprises to estimate the research model and 100 enterprises to implement the verification model Quantitative results show the variables of equity / total assets; business scale; type of state-owned enterprises and working capital / total assets have a positive impact on the debt repayment capacity

of corporate customers On the contrary, the loan time variable shows the opposite effect on the debt repayment capacity of corporate customers In addition, the author also analyzes the impact of these factors on the ability to repay debts of corporate customers at VCB.HCM Thereby proposing the application of empirical model to the management of credit risk at Vietcombank

CHƯƠNG 1 GIỚI THIỆU ĐỀ TÀI NGHIÊN CỨU

1.1 SỰ CẦN THIẾT CỦA ĐỀ TÀI NGHIÊN CỨU

Trong những năm gần đây, việc gia nhập nhiều tổ chức quốc tế như ASEAN, WTO, APEC,… của Việt Nam đã góp phần gia tăng vị thế của nước ta trên trường quốc tế, quá trình đổi mới ngày càng toàn diện, đầy đủ và tốc độ nhanh hơn Nền kinh tế ngày càng phát triển, nhiều loại hình doanh nghiệp khác nhau đã được thử nghiệm và mang lại thành công nhất định, số lượng doanh nghiệp mới thành lập ngày càng tăng lên nhanh chóng Cùng với sự phát triển đa chiều của doanh nghiệp,

hệ thống ngân hàng cũng có những bước chuyển mình phù hợp với hoàn cảnh và điều kiện kinh tế mới

Hệ thống Ngân hàng Việt Nam đã có những thành tựu đáng kể, nhiều dịch vụ ngân hàng hiện đại liên tục được phát triển về mặt chất lượng và số lượng Tuy nhiên mảng tín dụng đóng một vai trò hết sức quan trọng trong hoạt động của các ngân hàng thương mại Theo báo cáo của lãnh đạo ngân hàng Nhà nước, tín dụng đến cuối năm 2018 tăng khoảng 14% so với cuối năm 20171 Trong giai đoạn cạnh tranh khốc liệt giành thị phần, hầu như các ngân hàng đều chỉ chú trọng đến tăng trưởng tín dụng về số lượng mà chưa chú trọng đến chất lượng Khi rủi ro tín dụng xảy ra sẽ gây ảnh hưởng lớn đến bản thân ngân hàng đó nói riêng và hệ thống ngân hàng nói chung Thế nhưng các ngân hàng thương mại vẫn chưa chú trọng đúng mức đến mức độ rủi ro tín dụng trong hoạt động cho vay của mình

Hoạt động cho vay là một trong những hoạt động mang lại nguồn thu nhập chủ yếu và chiếm phần lớn hoạt động trong các ngân hàng thương mại, tuy nhiên trong sự phát triển kinh tế như hiện nay không phải tất cả các ngân hàng thương mại đều thực hiện tốt hoạt động này Hoạt động kinh doanh của ngân hàng hơn bao giờ hết luôn tiềm ẩn những rủi ro lớn, đặc biệt là trong hoạt động cho vay, một hoạt động mà bản thân nó lúc nào cũng đi kèm rủi ro cao, gây ra ảnh hưởng lớn đến kết quả kinh doanh của ngân hàng Chính vì vậy, việc đánh giá rủi ro tín dụng trong hoạt động cho vay luôn là một trong những vấn đề được quan tâm thường xuyên và liên tục trong suốt quá trình hoạt động của ngân hàng Do đó để đảm bảo rằng hệ

1

https://www.sbv.gov.vn/webcenter/portal/m/menu/trangchu/ttsk/ttsk

thống ngân hàng của Việt Nam hoạt động chiến lược phát triển ổn định và bền vững, ngân hàng Nhà nước Việt Nam đã định hướng quản lý ngành ngân hàng đến năm 2020 bằng cách tập trung vào quản trị rủi ro nói chung và quản trị rủi ro tín dụng nói riêng Vì vậy, các nhà lãnh đạo ngân hàng Việt Nam cần phải áp dụng các kinh nghiệm quốc tế để xây dựng mô hình đo lường rủi ro tín dụng theo Hiệp ước Basel của Ủy ban Basel Trong đó nhiệm vụ hàng đầu là phải ước lượng xác suất vỡ

“Giải pháp hạn chế rủi ro tín dụng trong hoạt động cho vay khách hàng doanh nghiệp tại Ngân hàng TMCP Ngoại Thương Việt Nam – Chi nhánh TP.HCM” làm

đề tài nghiên cứu Trong bài viết này, tác giả tập trung nghiên cứu các yếu tố ảnh hưởng đến khả năng trả nợ của KHDN, do tác giả đánh giá đây là nhân tố trọng yếu tác động đến rủi ro tín dụng trong hoạt động cho vay của khách hàng doanh nghiệp

và phù hợp với phạm vi kiểm soát của ngân hàng

1.2 MỤC TIÊU VÀ CÂU HỎI NGHIÊN CỨU

1.2.1 MỤC TIÊU NGHIÊN CỨU

Nhận diện các yếu tố ảnh hưởng đến rủi ro tín dụng trong hoạt động cho vay khách hàng doanh nghiệp tại Ngân hàng TMCP Ngoại Thương Việt Nam – Chi nhánh TP.HCM và đo lường mức độ rủi ro tín dụng

Đánh giá ảnh hưởng của rủi ro tín dụng trong hoạt động cho vay khách hàng doanh nghiệp đối với hoạt động của Ngân hàng TMCP Ngoại Thương Việt Nam – Chi nhánh TP.HCM

Đưa ra các đề xuất nhằm hạn chế rủi ro tín dụng trong hoạt động cho vay khách hàng doanh nghiệp tại Ngân hàng TMCP Ngoại Thương Việt Nam – Chi nhánh TP.HCM

1.2.2 CÂU HỎI NGHIÊN CỨU

Các yếu tố nào ảnh hưởng tới rủi ro tín dụng trong hoạt động cho vay khách hàng doanh nghiệp của Ngân hàng TMCP Ngoại Thương Việt Nam – Chi nhánh TP.HCM?

Mức độ ảnh hưởng của rủi ro tín dụng trong hoạt động cho vay khách hàng doanh nghiệp đối với hoạt động của Ngân hàng TMCP Ngoại Thương Việt Nam – Chi nhánh TP.HCM như thế nào?

Những giải pháp nào có khả năng áp dụng trong việc hạn chế rủi ro tín dụng trong hoạt động cho vay KHDN của Ngân hàng TMCP Ngoại Thương Việt Nam – Chi nhánh TP.HCM?

1.3 ĐỐI TƯỢNG VÀ PHẠM VI NGHIÊN CỨU

Đối tượng nghiên cứu: Đề tài nghiên cứu về rủi ro tín dụng trong hoạt động cho vay khách hàng doanh nghiệp tại VCB.HCM

 Nội dung: đề tài nghiên cứu về rủi ro từ khả năng trả nợ của KHDN, từ

đó đề xuất giải pháp nhằm hạn chế rủi ro tín dụng trong hoạt động cho vay KHDN tại VCB.HCM

1.4 PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU TIẾP CẬN

Chủ đề rủi ro tín dụng là một vấn đề luôn được quan tâm không chỉ trong hoạt động tín dụng của các ngân hàng mà còn được chú ý bởi các nhà đầu tư trái phiếu trên thế giới Chủ đề này đã được đề cập trong nhiều công trình nghiên cứu, bài viết với nhiều phương pháp đo lường học thuật khác nhau

Trên thế giới hiện nay, có nhiều mô hình ước lượng khả năng trả nợ của khách hàng dựa trên xếp hạng tín dụng của các tổ chức uy tín như Standard&Poor,

Moodys’, Fitch,… Trong đó có thể nói mô hình Z-score ước lượng xác suất vỡ nợ của Altman từ năm 1968 được áp dụng khá phổ biến và rộng rãi Tiếp đến là rất nhiều những nghiên cứu sử dụng mô hình Logit dự báo khả năng trả nợ của đối tượng là khách hàng vay vốn Như trong nghiên cứu của Irakli Ninua (2008), tác giả

đã đánh giá rủi ro tín dụng của khoản vay thông qua một biến phụ thuộc - tỷ lệ khoản vay không hoàn trả (LLR) Chiara Pederzoli và Costanza Torricelli (2010) đã

sử dụng các chỉ số tài chính và năng lực tài chính để dự đoán xác suất vỡ nợ của các

DN nhỏ bao gồm bốn chỉ tiêu chính: tỷ lệ nợ dài hạn/tổng tài sản; lợi nhuận trước lãi và thuế/tổng tài sản; tổng vốn cổ phần/tổng tài sản và tổng doanh thu/tổng tài sản Kết quả ước tính cho thấy rằng tất cả các biến đều nghịch biến với xác suất vỡ

nợ (PD) Trên thực tế, mô hình hồi quy Logit đang được áp dụng rộng rãi và chứng minh được vai trò của nó trong việc đánh giá khả năng trả nợ của khách hàng

Tại Việt Nam, trong thời gian gần đây chủ đề rủi ro tín dụng cũng được nhiều tác giả và NHTM quan tâm Nghiên cứu của Bùi Diệu Anh (2012) đã mô tả thực trạng về quản trị danh mục cho vay tại các NHTMCP ngoài quốc doanh và chỉ ra những thiếu sót trong việc quản trị rủi ro tín dụng trong danh mục cho vay Nghiên cứu này cũng cho thấy các nguyên nhân dẫn đến sự kém hiệu quả trong quản trị danh mục cho vay của các ngân hàng và đưa ra các khuyến nghị nhằm cải thiện tình hình này Tuy nhiên, nghiên cứu chưa nêu lên được một biện pháp khả dĩ để đo lường rủi ro tín dụng, có thể áp dụng cho các NHTM

Nhận xét của tác giả: Điểm chung của các đề tài nghiên cứu tại Việt Nam là chưa xây dựng được mô hình định lượng để đo lường rủi ro tín dụng cho các ngân hàng Trong khi đó nghiên cứu của các tác giả nước ngoài lại sử dụng các mô hình định lượng trong điều kiện nước ngoài và chủ yếu là sử dụng các chỉ số tài chính để

đo lường khả năng trả nợ Tại Việt Nam, cụ thể là tại VCB.HCM, tác giả nhận thấy còn có những yếu tố phi tài chính ảnh hưởng đến khả năng trả nợ của KHDN như loại hình doanh nghiệp nhà nước, tư nhân gia đình,… Do đó, tác giả mong muốn xem xét rủi ro tín dụng trong hoạt động cho vay KHDN dựa trên cả hai yếu tố tài chính và phi tài chính, cụ thể hơn là lượng hóa rủi ro tín dụng trong hoạt động cho vay bằng khả năng trả nợ của KHDN, tác giả lựa chọn:

 Phương pháp định tính: thu thập, tổng hợp, phân tích, so sánh đối chiếu thông qua các dữ liệu thứ cấp thu thập được

 Phương pháp định lượng: đề tài thực hiện nghiên cứu định lượng Đây là phương pháp chủ đạo được sử dụng trong nghiên cứu để trả lời cho câu hỏi “Mức độ ảnh hưởng của rủi ro tín dụng trong hoạt động cho vay khách hàng doanh nghiệp đối với hoạt động của Ngân hàng TMCP Ngoại Thương Việt Nam – Chi nhánh TP.HCM như thế nào?” Cụ thể, đề tài tiến hành xây dựng mô hình hồi quy logit nhị phân trên dữ liệu bảng,

sử dụng phần mềm SPSS Sau đó, kết quả của mô hình sẽ được sử dụng

để thực hiện tính toán khả năng trả nợ của KHDN

1.5 Ý NGHĨA CỦA ĐỀ TÀI NGHIÊN CỨU

Trên cơ sở áp dụng các phương pháp nghiên cứu khoa học và phân tích đánh giá tổng kết thực tiễn, về cơ bản tác giả mong muốn luận văn sẽ:

 Thấy được thực trạng quản trị rủi ro tín dụng trong hoạt động cho vay khách hàng doanh nghiệp, cụ thể là khả năng trả nợ của khách hàng tại Ngân hàng TMCP Ngoại Thương Việt Nam – Chi nhánh TP.HCM

 Đánh giá được nguyên nhân dẫn đến những tồn tại trong công tác kiểm soát rủi ro tín dụng trong hoạt động cho vay khách hàng doanh nghiệp của Ngân hàng TMCP Ngoại Thương Việt Nam – Chi nhánh TP.HCM

 Kết quả nghiên cứu góp phần đề xuất một số giải pháp có tính khả thi nhằm khắc phục những tồn tại, hạn chế rủi ro và đẩy mạnh hơn nữa hoạt động cho vay khách hàng doanh nghiệp, nâng cao chất lượng hoạt động cho vay khách hàng doanh nghiệp của VCB.HCM trong thời gian tới

1.6 KẾT CẤU CỦA ĐỀ TÀI NGHIÊN CỨU

Kết cấu của đề tài nghiên cứu gồm 05 chương, cụ thể như sau:

Chương 1: Giới thiệu đề tài nghiên cứu

Chương 2: Lý luận tổng quan về rủi ro tín dụng trong hoạt động cho vay khách hàng doanh nghiệp và các yếu tố ảnh hưởng

Chương 3: Thực trạng rủi ro tín dụng trong hoạt động cho vay khách hàng doanh nghiệp tại Ngân hàng TMCP Ngoại thương Việt Nam – Chi nhánh TP.HCM

Chương 4: Phân tích rủi ro tín dụng trong hoạt động cho vay khách hàng doanh nghiệp tại Ngân hàng TMCP Ngoại thương Việt Nam – Chi nhánh TP.HCM Chương 5: Giải pháp hạn chế rủi ro tín dụng trong hoạt động cho vay khách hàng doanh nghiệp của ngân hàng

TÓM TẮT CHƯƠNG 1

Chương 1 tiến hành giới thiệu tổng quan về sự cần thiết của đề tài nghiên cứu, mục tiêu và câu hỏi nghiên cứu, đối tượng và phạm vi nghiên cứu, sơ lược về phương pháp nghiên cứu tiếp cận, ý nghĩa của đề tài nghiên cứu và khái quát được kết cấu của đề tài nghiên cứu

CHƯƠNG 2 LÝ LUẬN TỔNG QUAN VỀ RỦI RO TÍN DỤNG TRONG HOẠT ĐỘNG CHO VAY KHÁCH HÀNG DOANH NGHIỆP VÀ CÁC YẾU

TỐ ẢNH HƯỞNG

2.1 RỦI RO TÍN DỤNG TRONG HOẠT ĐỘNG CHO VAY KHDN

Rủi ro tín dụng là rủi ro phát sinh do khách hàng vay không thực hiện đúng các điều khoản của hợp đồng tín dụng, với biểu hiện cụ thể là khách hàng chậm trả nợ, trả

nợ không đầy đủ hoặc không trả nợ khi đến hạn các khoản gốc và lãi vay, gây ra những tổn thất về tài chính và khó khăn trong hoạt động kinh doanh của ngân hàng thương mại

Khi ngân hàng thực hiện hoạt động cho vay cụ thể thì trong hoạt động đó luôn hàm chứa rủi ro tiềm ẩn, rủi ro này sẽ làm giảm khoản thu nhập của ngân hàng Do

đó trong hoạt động quản lý toàn bộ ngân hàng luôn xác định một tỷ lệ tổn thất dự kiến nhằm hạn chế mức tối thiểu các thiệt hại về tài sản do các rủi ro cho vay gây ra Theo Ủy Ban Basel, rủi ro trong hoạt động cho vay được hiểu đơn giản là khả năng người đi vay không thể thực hiện các nghĩa vụ nợ đã được các bên thỏa thuận

Cụ thể hơn, rủi ro trong hoạt động cho vay là khả năng khách hàng không thực hiện việc hoàn trả nợ gốc và/hoặc lãi vay một cách đầy đủ, đúng thời hạn đã quy định tại hợp đồng tín dụng Nguyên nhân của việc vi phạm này xuất phát từ việc người đi vay không có khả năng trả nợ hoặc phá sản - default

Theo tài liệu Basel Committee on Banking Supervision - 2006, Ủy Ban Basel

đã định nghĩa “default-không có khả năng trả nợ” là những khách hàng thuộc một hoặc tất cả các trường hợp sau: khách hàng không có khả năng thanh toán đầy đủ nợ khi đến hạn mà chưa tính đến việc ngân hàng bán tài sản đảm bảo để thu nợ hoặc/và khách hàng có khoản nợ xấu có thời gian quá hạn trên 90 ngày

Ở Việt Nam, NHNN phân loại nợ thành 5 nhóm theo quy định tại Thông tư 02/2013/TT-NHNN ngày 21 tháng 01 năm 2013 Quy định về phân loại nợ, trích lập và sử dụng dự phòng để xử lý rủi ro tín dụng trong hoạt động ngân hàng của tổ chức tín dụng được trình bày tại Bảng 2.1 trình bày cơ sở phân loại khách hàng và khả năng trả nợ của khách hàng

Bảng 2.1 Phân loại khách hàng và khả năng trả nợ Loại khách hàng Khả năng trả nợ Phân loại nợ

Có khả năng trả nợ - Không có nợ quá hạn

Nguồn: Thông tư 02/2013/TT-NHNN

2.2 NHỮNG YẾU TỐ ẢNH HƯỞNG ĐẾN RỦI RO TÍN DỤNG TRONG

HOẠT ĐỘNG CHO VAY KHDN

Theo Ghosh (2012) thì có sự tồn tại song song, xen lẫn nhau giữa các yếu tố nội tại và bên ngoài gây nên rủi ro trong hoạt động cho vay của ngân hàng Khủng hoảng kinh tế, biến động chính trị xã hội, thị trường,… là các yếu tố bên ngoài Yếu

tố bên trong có thể kể đến là sự yếu kém trong hoạt động kinh doanh của doanh nghiệp, cách thức quản lý khách hàng của ngân hàng,… Tất cả các yếu tố trên đều

có thể gây nên rủi ro trong hoạt động cho vay của ngân hàng Khả năng trả nợ của khách hàng là yếu tố trọng yếu để xác định mức độ rủi ro, thể hiện qua:

2.2.1 KHẢ NĂNG TÀI CHÍNH CỦA DOANH NGHIỆP

Khả năng tài chính của một công ty chủ yếu được thể hiện qua các tiêu chí được tính toán dựa vào báo cáo tài chính như: tỷ lệ sinh lời từ tài sản, suất sinh lời trên vốn chủ sở hữu, giá trị DN trên thị trường… Các nghiên cứu thực nghiệm về rủi ro tín dụng đều đi đến một kết luận rằng các chỉ số tài chính là hữu ích trong việc đo lường khả năng trả nợ vay của KHDN Nhìn chung, các chỉ số về khả năng thanh toán, lợi nhuận được sử dụng khá phổ biến Các nghiên cứu đã minh chứng được tính hiệu quả trong đo lường rủi ro tài chính và rủi ro tín dụng theo thời gian Altman (1968) kết hợp phân tích chỉ số để phát triển một mô hình cho thấy những tác động đáng kể về năng lực tài chính về xác suất trả nợ của một công ty có khả năng dự đoán trong một năm trước khi trở nên mất khả năng thanh toán Nhìn chung, các chỉ số tài chính thường được chia thành bốn loại: lợi nhuận, thanh khoản, hiệu quả hoạt động, và cơ cấu vốn

2.2.2 QUY MÔ DOANH NGHIỆP

Các DN nhỏ, các DN mới thành lập thường có rủi ro cao hơn so với các DN quy mô lớn Nguyên nhân là do khả năng quản lý và nguồn lực tài chính yếu kém của những DN nhỏ này rất dễ bị tác động bởi các yếu tố tiêu cực trên thị trường

Đã có rất nhiều nhà nghiên cứu cho rằng quy mô DN có tác động cùng chiều đến khả năng trả nợ vay của KHDN Trong nghiên cứu của Cassar (2004) đã chỉ ra các DN quy mô nhỏ gặp phải nhiều khó khăn trong việc giải quyết các vấn đề liên quan đến bất cân xứng thông tin với ngân hàng để có thể được cấp tín dụng Hơn nữa, bởi vì các tài sản của DN nhỏ thường có trị giá thấp Do đó, trên thực tế các

DN này rất khó khăn trong việc chứng minh với người cho vay rằng họ có đủ khả năng để thực hiện các cam kết giữa hai bên

2.2.3 THỜI GIAN VAY

Việc kiểm soát rủi ro của các ngân hàng thương mại đối với các khoản vay dài hạn của KHDN sẽ khó khăn hơn Trong nghiên cứu của Flannery (1986) đã chỉ ra trong trường hợp thông tin bất cân xứng thì các khách hàng nhận định bản thân DN

có rủi ro tín dụng thấp sẽ ưa thích vay ngắn hạn hơn thay vì vay dài hạn nhằm tiết kiệm chi phí lãi vay Do đó, KHDN rủi ro thấp hơn sẽ lựa chọn tài chính ngắn hạn, thể hiện qua khả năng thanh toán nợ tốt

2.2.4 KINH NGHIỆM HOẠT ĐỘNG CỦA CÁC DOANH NGHIỆP

Lê Phương Dung và Nguyễn Thị Nam Thanh (2013) đã nghiên cứu các yếu tố ảnh hưởng đến các khoản vay ngân hàng ngắn hạn của các DN chế biến thực phẩm

và sản xuất các ngành công nghiệp Nghiên cứu chỉ ra rằng kinh nghiệm hoạt động của DN được đo lường thông qua độ tuổi của DN và loại hình DNNN (DN có vốn đầu tư của nhà nước hay không) Các DN hoạt động lâu năm có nhiều kinh nghiệm trong việc tiếp cận với các xu hướng mới cũng như thích ứng tốt hơn trong thị trường biến động, và do đó rủi ro hoạt động của các DN này được kiểm soát có hiệu quả Hơn nữa, các DN lâu năm thường có thị phần tương đối ổn định, vì vậy doanh thu và lợi nhuận của họ được duy trì đều đặn qua các năm Điều này sẽ ảnh hưởng tốt đến khả năng vay và trả nợ của các DN

2.2.5 LOẠI HÌNH DOANH NGHIỆP NHÀ NƯỚC

Nghiên cứu này sử dụng một định nghĩa về doanh nghiệp Nhà nước (DNNN) theo quy định tại Nghị định số 99/2012/NĐ-CP về phân công, phân cấp thực hiện các quyền, trách nhiệm và nghĩa vụ của nhà nước cho DNNN vào ngày 15/11/2012 Nghị định này quy định DNNN là DN trong đó Nhà nước nắm giữ trên 50% vốn điều lệ, bao gồm các công ty trách nhiệm hữu hạn một thành viên (trong đó Nhà

nước nắm giữ 100% vốn điều lệ); công ty cổ phần và công ty trách nhiệm hữu hạn hai thành viên trở lên (trong đó Nhà nước nắm giữ trên 50% vốn điều lệ)

Trong nghiên cứu của Nguyễn Thùy Dương và Nguyễn Thanh Tùng (2013) nghiên cứu về lựa chọn mô hình đo lường rủi ro thích hợp cho một khoản vay tập đoàn kinh tế nhà nước tại các NHTM Việt Nam, tác giả đã dùng mô hình hồi quy Logit trên bộ dữ liệu nghiên cứu bao gồm 490 khách hàng có mối quan hệ với các NHTM Việt Nam từ năm 2007 đến năm 2011 Kết quả nghiên cứu cho thấy với độ tin cậy 90%, nếu khách hàng vay là Tập đoàn kinh tế Nhà nước khả năng không trả

nợ vay đúng hạn và trong vòng 90 ngày cao hơn so với DN khác (DNNN thường là đối tượng có mối quan hệ lâu năm với ngân hàng, mục đích vay vốn đầu tư, xây dựng và có giá trị khoản vay thường rất lớn)

2.3 ĐO LƯỜNG RỦI RO TÍN DỤNG TRONG HOẠT ĐỘNG CHO VAY

KHÁCH HÀNG DOANH NGHIỆP

Đo lường rủi ro tín dụng trong hoạt động cho vay tức là đo lường khả năng trả

nợ của khách hàng dựa trên xếp hạng tín dụng của chính khách hàng đó Các mô hình thường được sử dụng trong việc xếp hạng tín dụng KHDN bao gồm:

2.3.1 MÔ HÌNH CHUẨN ĐOÁN (HEURISTIC MODELS)

Mô hình chuẩn đoán thực hiện việc thu thập, xử lý đánh giá, dự báo từ việc tổng hợp và tham khảo ý kiến chuyên gia để đưa đến kết luận, nhận định Mô hình

chuẩn đoán sẽ cung cấp dự báo về tình hình hiện tại và sự phát triển trong tương lai của một lĩnh vực dựa trên việc xử lý các dự báo của chuyên gia Có rất nhiều loại

mô hình chuẩn đoán và được chia thành:

- Bảng câu hỏi cổ điển (“Classic” rating Questionnaires)

- Mô hình định tính (Qualitative Systems)

- Mô hình chuyên gia

- Mô hình Fuzzy Logic

Nhược điểm chung của các mô hình chuẩn đoán là phụ thuộc vào kinh nghiệm của chuyên gia nên chất lượng chưa chắc được đảm bảo Ngoài ra, các chuyên gia

có thể đánh giá một cách chủ quan về các yếu tố ảnh hưởng đến khả năng trả nợ, mức độ tương quan của chúng và tỷ trọng của các yếu tố đó Do đó, trên thực tế mô hình chuẩn đoán ít được sử dụng trong nghiên cứu

2.3.2 MÔ HÌNH THỐNG KÊ (STATISTICAL MODELS)

Đây là một phương pháp nghiên cứu khá chính xác Phương pháp thống kê bao gồm việc điều tra, khái quát hóa thông tin, phân tích, dự báo Mô hình này có thể ứng dụng được phương pháp phân tích nhiều chiều, lý thuyết dự báo, lý thuyết điều khiển,… cũng như ứng dụng công nghệ trong quá trình nghiên cứu Sau đây là một số các mô hình được áp dụng tương đối phổ biến

2.3.3 MÔ HÌNH PHÂN TÍCH BIỆT THỨC (DIRCIMINANT ANALYSIS

MODELS)

Mô hình phân tích biệt thức là một kỹ thuật thống kê được sử dụng để phân loại một quan sát vào một trong vài nhóm định danh dựa theo những đặc điểm cá biệt của các quan sát này Mô hình phân tích biệt thức đơn giản nhất là xây dựng quan hệ tuyến tính của những đặc điểm có thể phân biệt tốt nhất giữa các nhóm công ty Trong mô hình phân tích biệt thức, một sự kết hợp giữa các hệ số biệt thức

và các chỉ số định lượng được tạo ra để cho phép phân loại trường hợp tốt và xấu Mục tiêu chung của mô hình phân tích biệt thức trong đo lường rủi ro vỡ nợ cụ thể: phân biệt giữa công ty có nguy cơ vỡ nợ và các công ty không có nguy cơ vỡ

nợ một cách chính xác và khách quan thông qua hàm biệt thức trong đó các biến số

là biến định lượng (số liệu được thu thập từ báo cáo tài chính của công ty) Mục tiêu

là tìm ra một tổ hợp tuyến tính các biến nhằm phân biệt các nhóm, các cá thể trong

mỗi nhóm gần nhau nhất và các nhóm được phân biệt tốt nhất Sau đó được chuyển đổi thành một hàm biệt thức, hay còn gọi là hệ số Z Hàm biệt thức này có dạng:

Trong phương trình này:

D = Chỉ số đo lường toàn bộ mức độ rủi ro của người vay

Ki = Các hệ số biệt thức

ai = Các chỉ số tài chính

n = số lượng các chỉ số tài chính

Ưu điểm của mô hình phân tích biệt thức là mô hình này được vận dụng khá

nhiều trong XHTD và có khả năng phân biệt được các nhóm KHDN có khả năng trả

nợ hoặc không có khả năng trả nợ Hơn nữa, thực tế cho thấy mô hình này khá đơn giản và dễ áp dụng

Mặc dù mô hình phân tích biệt thức là một mô hình được đánh giá có khá nhiều ưu điểm và được nhiều nhà nghiên cứu sử dụng trong việc ước lượng khả năng vỡ nợ của đối tượng là các khách hàng vay vốn tại các TCTD Tuy nhiên mô hình này chỉ thực sự thích hợp với việc phân tích các số liệu là các chỉ số định lượng hơn là xem xét phân tích các chỉ số định tính Và để đánh giá tính thích hợp của mô hình phân tích biệt thức thì các nhà nghiên cứu phải kiểm định xem mô hình

có thỏa mãn các giả thiết toán học không, đặc biệt là tính phân phối chuẩn của các nhân tố liên quan tới khả năng trả nợ Nếu giả thiết về tính phân phối chuẩn không được thỏa mãn thì kết quả mô hình là không tối ưu, không đạt được sự công nhận

và ít có ý nghĩa trong sử dụng

2.3.4 MÔ HÌNH HỒI QUY

Giống như mô hình phân tích biệt thức, mô hình hồi quy đưa ra một mô hình thể hiện việc phụ thuộc của một biến theo các biến độc lập khác Mục tiêu chính là

để xác định khả năng trả nợ vay của khách hàng với một tập hợp các đặc điểm nhất định bằng cách sử dụng khả năng ước lượng tối đa Các mô hình hồi quy thường được sử dụng để đánh giá xác suất vỡ nợ: mô hình hồi quy Probit và Logit Nhưng nghiên cứu dùng mô hình probit và phần mở rộng của nó là khá hạn chế Còn trong

mô hình Logit, biến phụ thuộc là biến giả, chỉ nhận giá trị 0 hoặc 1 Mô hình này

D = a0 + a1.K1 + a2.K2 + … + an.Kn

giúp xác định được khả năng khách hàng sẽ có rủi ro tín dụng (biến phụ thuộc) trên

cơ sở sử dụng các nhân tố có ảnh hưởng đến khách hàng (biến độc lập) Mô hình này được thể hiện như sau:

Trong công thức này:

Ki = giá trị cụ thể của các tiêu chí mức độ tín nhiệm

bi = hệ số của mỗi chỉ số

n = số lượng các chỉ số tài chính

Mô hình Logit có một số lợi thế hơn mô hình phân tích biệt thức:

Thứ nhất, mô hình hồi quy Logit không yêu cầu các nhân tố đầu vào phân

phối chuẩn Điều này cho phép mô hình hồi quy Logit xử lý những nhân tố về nguy cơ phá sản định tính mà không cần sự biến đổi như trước đây (Johnsen và Melicher, 1994)

Thứ hai, các kết quả của mô hình Logit hiển thị một số từ số không đến một,

do đó nó có thể giải thích được xác suất trả nợ của khách hàng Kết quả này cũng được coi là rõ ràng và chính xác hơn so với những kết quả được đưa ra từ mô hình phân tích biệt thức

Thứ ba, hồi quy Logit đòi hỏi dữ liệu ít hơn so với mô hình phân tích biệt thức

Do đó, trong những năm gần đây mô hình hồi quy Logit được dùng nhiều hơn cả trong nghiên cứu khoa học và thực tiễn

2.3.5 MÔ HÌNH NƠRON (NEURAL NETWORK MODELS)

Mô hình mạng nơron sử dụng các nguyên tắc tính toán song song bao gồm nhiều quá trình tính toán đơn giản kết nối với nhau Trong mỗi quá trình, các phép tính được thực hiện rất đơn giản, do một nơron đảm trách Tuy nhiên, chính những nơron đơn giản này có thể giải quyết được những nhiệm vụ rất phức tạp khi được kết nối và tổ chức một cách hợp lý và logic

Mạng nơron đặc biệt thích hợp cho các mô tả của mô hình đánh giá phức tạp

mà phải lấy nhiều loại thông tin khác nhau Một ưu điểm của mô hình này là nó có thể giải quyết các mối quan hệ phi tuyến tính và chứa thông tin còn thiếu

(Charalambous, Charitou và Neophytou, 2000) Tuy nhiên, mô hình mạng nơron vẫn không được dùng phổ biến trong thực tế do những lý do sau đây:

Thứ nhất, mô hình mạng nơron đòi hỏi dữ liệu đầu vào lớn, với ít nhất 500

quan sát hoặc hơn (Kumar và Ravi, 2007)

Thứ hai, các bước thực hiện trong mô hình mạng nơron khá phức tạp và khó sử

dụng đối với người dùng, và do đó dễ xảy ra nhiều vấn đề

2.4 TỔNG QUAN CÁC NGHIÊN CỨU TRƯỚC ĐÂY

Hiện nay, có rất nhiều nghiên cứu định lượng phân tích những nhân tố ảnh hưởng đến rủi ro trong hoạt động cho vay thông qua ước lượng khả năng trả nợ của khách hàng dựa trên xếp hạng tín dụng của các tổ chức uy tín như Standard&Poor, Moodys’, Fitch,… đã được thực hiện Bảng 2.2 trình bày tóm tắt một số nghiên cứu liên quan của nhiều nhà nghiên cứu trong nước và trên thế giới với thời gian, đối tượng nghiên cứu và phương pháp định lượng khác nhau

Bảng 2.2 Tổng quan các nghiên cứu định lượng về khả năng trả nợ vay của KHDN

Tác giả Đối tượng và thời

gian nghiên cứu

Các biến: Tài sản ngắn hạn/Nợ ngắn hạn; Tốc độ tăng trưởng giá trị vốn hóa sổ sách/tốc độ tăng trưởng tài sản; Lợi nhuận/Tổng

nợ sẽ tác động cùng chiều (+) đến chỉ số tổng thể (Z);

Tổng nợ/Tổng tài sản lại có tác động ngược chiều (-)

Biến phụ thuộc: Tỷ lệ khoản vay không trả nợ (LLR)

Kết quả: Các biến TSĐB; Loại khách hàng (TYPECLIENT); Số lượng nhân viên của khách hàng

có tác động cùng chiều đến LLR (+)

Tác giả Đối tượng và thời

gian nghiên cứu

Phương pháp

sử dụng Kết quả nghiên cứu

Còn lại các biến: Giá trị khoản vay; thời gian cho vay; Tỷ lệ chấp thuận số tiền cho vay có tác động ngược chiều đến LLR (-) Chiara

Tất cả các chỉ tiêu: Nợ dài hạn/TTS; Lợi nhuận trước lãi và thuế/TTS; Vốn chủ sở hữu/TTS

và Tổng doanh thu/TTS đều tác động cùng chiều (+) đến khả năng trả nợ của khách hàng

Các biến: Lợi nhuận trước thuế

và lãi vay/Nợ ngắn hạn; Doanh thu/Tổng tài sản sẽ tác động cùng chiều (+) đến chỉ số tổng thể (Z);

Z <= -0,724: Công ty được coi là phá sản

Z >= 0,724: Công ty được coi là không phá sản

Các biến: Vốn lưu động/TTS; Lợi nhuận giữ lại/TTS; Giá vốn hóa thị trường/tổng nợ phải trả; Tổng nợ phải trả/TTS; Lợi nhuận sau thuế/Tổng tài sản; Lợi nhuận sau thuế/Doanh thu thuần sẽ tác động cùng chiều (+) đến chỉ số tổng thể (Z);

Chỉ riêng đối với biến Giá trị vốn hóa thị trường/Giá trị sổ sách lại

có tác động ngược chiều (-)

Tác giả Đối tượng và thời

gian nghiên cứu

Biến phụ thuộc: Khả năng không trả được nợ

Giá trị khoản vay; tài sản đảm bảo có tác động cùng chiều đến khả năng không trả được nợ của khách hàng;

Tương tự DNNN cũng có tác động cùng chiều đến khả năng không trả được nợ

Nguồn: Tổng hợp của tác giả

Bảng 2.2 cho thấy các nghiên cứu trong nước và trên thế giới đã sử dụng nhiều phương pháp khác nhau để ước lượng khả năng trả nợ của khách hàng, đi kèm với việc chọn lựa danh mục biến độc lập khác nhau với các đối tượng và thời gian nghiên cứu khác nhau Trong nghiên cứu của mình, Altman và Lavalle (1981) đã sử dụng phương pháp phân tích phân biệt với mô hình chỉ số Z-score để xây dựng mô hình ước lượng xác suất vỡ nợ tại Canada bằng cách sử dụng các số liệu tài chính của 54 công ty niêm yết trong ngành sản xuất và phân phối Từ 11 biến độc lập ban đầu các tác giả thu được mô hình cuối cùng với 5 chỉ số tài chính và kết quả được thể hiện như sau: các biến lợi nhuận/tổng nợ; tài sản ngắn hạn/nợ ngắn hạn; tốc độ tăng trưởng giá trị vốn hóa sổ sách/tốc độ tăng trưởng tài sản sẽ tác động cùng chiều (+) đến chỉ số tổng thể (Z) Chỉ riêng duy nhất biến tổng nợ/tổng tài sản cho thấy tác động ngược chiều (-) đến chỉ số tổng thể

Hay trong nghiên cứu của Rashid và Abbas (2011), các tác giả đã công bố mô hình sau khi tiến hành nghiên cứu trên mẫu gồm 52 công ty thuộc ngành phi tài chính ở Pakistan, trong đó có 26 công ty phá sản và 26 công ty không phá sản Kết quả cho thấy với trường hợp Z <= -0,724 thì công ty được coi là phá sản và ngược lại Z >= 0,724 thì công ty được coi là không phá sản Thêm vào đó các biến lợi nhuận trước thuế và lãi vay/nợ ngắn hạn; doanh thu/tổng tài sản; sẽ tác động cùng chiều (+) đến chỉ số tổng thể (Z);

Ở Việt Nam, hai tác giả Đào Thị Thanh Bình và Nguyễn Anh Đức (2012) đã

sử dụng mẫu nghiên cứu bao gồm 285 khách hàng có phát sinh quan hệ tín dụng tại HabuBank trong 3 năm (từ năm 2008 đến 2010) Kết quả mô hình chỉ số Z-score cho kết quả: các chỉ tiêu vốn lưu động/tổng tài sản; lợi nhuận sau thuế/tổng tài sản; lợi nhuận giữ lại/tổng tài sản; lợi nhuận sau thuế/doanh thu thuần; giá vốn hóa thị trường/tổng nợ phải trả; tổng nợ phải trả/tổng tài sản sẽ tác động cùng chiều (+) đến chỉ số tổng thể (Z) Chỉ riêng đối với biến giá trị vốn hóa thị trường/giá trị sổ sách lại có tác động ngược chiều (-)

Sau đó, rất nhiều nhà nghiên cứu đã sử dụng mô hình Logit để dự báo khả năng trả nợ của các doanh nghiệp như Irakli Ninua (2008) với việc sử dụng mô hình hồi quy Logit để đánh giá rủi ro tín dụng của khoản vay thông qua một biến phụ thuộc - tỷ lệ khoản vay không hoàn trả (LLR) và Chiara Pederzoli và Costanza Torricelli (2010) với việc sử dụng các chỉ số tài chính và năng lực tài chính để dự đoán khả năng trả nợ của các DN nhỏ ở Ý…

Trong nghiên cứu của mình, Irakli Ninua (2008) cũng đã sử dụng mô hình hồi quy Logit để đánh giá rủi ro tín dụng của khoản vay thông qua một biến phụ thuộc –

tỷ lệ khoản vay không hoàn trả (LLR) của một mẫu 600 quan sát từ tập dữ liệu gồm 35.568 DN được nhận vốn vay tại ProCreditBank trong khoảng thời gian 2004-

2007 Kết quả ước lượng cho kết luận tài sản bảo đảm có mối quan hệ cùng chiều với LLR ở mức ý nghĩa 1% Tác giả cũng lưu ý rằng các khoản vay có TSĐB có xác suất không trả nợ cao hơn so với các khoản vay không có TSĐB Ngược lại, giá trị khoản vay và thời gian vay lại tác động ngược chiều với LLR nhưng ảnh hưởng không đáng kể

Tại Việt Nam, cũng đã có nhiều nghiên cứu về việc lựa chọn mô hình có thể

đo lường rủi ro cho các khoản vay tại các ngân hàng thương mại Việt Nam như nghiên cứu của Nguyễn Thùy Dương và Nguyễn Thanh Tùng (2013) đã dùng phương pháp hồi quy logit để ước lượng mô hình khả năng trả nợ với độ tin cậy 90% Kết quả cho thấy các nhân tố ảnh hưởng tới khả năng không trả nợ đúng hạn hoặc trả nợ trong phạm vi 90 ngày từ ngày đến hạn bao gồm: mức độ xếp hạng tín dụng, mục đích của khoản vay, giá trị khoản vay, bảo đảm tiền vay và các cam kết ràng buộc bổ sung trong hợp đồng cấp tín dụng, mức độ quan hệ giữa ngân hàng và

doanh nghiệp, khách hàng vay có phải là tập đoàn DNNN hay không Với kết quả

mô hình cho thấy tất cả các biến độc lập đều có ảnh hưởng chặt chẽ và có mối quan

hệ cùng chiều với khả năng vỡ nợ Bên cạnh đó theo kết quả nghiên cứu thì trong số khách hàng không hoàn trả được nợ vay cho ngân hàng đúng hạn và sau 90 ngày thì khách hàng là DNNN chiếm tới gần 50% nhưng tổng giá trị khoản vay thì chiếm tương ứng hơn 70% trong giá trị khoản vay của mẫu nghiên cứu và mục đích của các món vay đó chủ yếu là dành cho đầu tư xây dựng công trình lớn

Có thể thấy, mô hình Logit được sử dụng nhiều và chứng minh được hiệu quả của nó trong những nghiên cứu trước đây để đánh giá khả năng trả nợ cũng như thực tế xếp hạng từ việc ước lượng các tham số là dễ dàng và ước lượng rủi ro khi thay đổi kích thước mẫu là thấp

Nhận xét của tác giả: Điểm chung của các đề tài nghiên cứu tại Việt Nam là chưa xây dựng được mô hình định lượng để đo lường rủi ro tín dụng cho các ngân hàng Trong khi đó nghiên cứu của các tác giả nước ngoài lại sử dụng các mô hình định lượng trong điều kiện nước ngoài và chủ yếu là sử dụng các chỉ số tài chính để

đo lường khả năng trả nợ Tại Việt Nam, cụ thể là tại VCB.HCM, tác giả nhận thấy còn có những yếu tố phi tài chính ảnh hưởng đến khả năng trả nợ của KHDN như loại hình doanh nghiệp nhà nước, tư nhân gia đình,… Do đó, tác giả mong muốn xem xét rủi ro tín dụng trong hoạt động cho vay KHDN dựa trên cả hai yếu tố tài chính và phi tài chính, cụ thể hơn là lượng hóa rủi ro tín dụng trong hoạt động cho vay bằng khả năng trả nợ của KHDN Đồng thời tác giả cũng kỳ vọng mô hình này

sẽ được tham khảo sử dụng trong việc ra quyết định cấp tín dụng đối với các KHDN vay vốn tại VCB.HCM

CHƯƠNG 3 THỰC TRẠNG RỦI RO TÍN DỤNG TRONG HOẠT ĐỘNG CHO VAY KHÁCH HÀNG DOANH NGHIỆP TẠI NGÂN HÀNG TMCP

NGOẠI THƯƠNG VIỆT NAM – CHI NHÁNH TP.HCM

3.1 GIỚI THIỆU TỔNG QUAN VỀ NGÂN HÀNG TMCP NGOẠI

THƯƠNG VIỆT NAM

3.1.1 SỰ HÌNH THÀNH VÀ PHÁT TRIỂN

Ngân hàng Ngoại thương Việt Nam trước đây, nay là Ngân hàng TMCP Ngoại thương Việt Nam (Vietcombank) được thành lập và chính thức đi vào hoạt động từ ngày 01/4/1963 với tổ chức tiền thân là Cục Ngoại hối (trực thuộc Ngân hàng Nhà nước Việt Nam) Vietcombank vinh dự là ngân hàng thương mại nhà nước đầu tiên được Chính phủ lựa chọn thực hiện thí điểm cổ phần hoá Ngày 02/06/2008, Vietcombank chính thức hoạt động với tư cách là một ngân hàng thương mại cổ phần thông qua việc phát hành cổ phiếu lần đầu ra công chúng (IPO), cổ phiếu Vietcombank (mã: VCB) được niêm yết chính thức tại Sở Giao dịch Chứng khoán TPHCM vào ngày 30/06/2009

Vào tháng 9/2011, Vietcombank bán cổ phần cho Mizuho Corporate Bank thuộc tập đoàn tài chính lớn thứ ba tại Nhật Bản và thứ 20 trên thế giới Điều này chứng minh cho sự tin tưởng của nhà đầu tư nước ngoài vào tương lai phát triển của thị trường tài chính Việt Nam và Vietcombank Hệ thống nhận diện thương hiệu mới được ra đời đúng vào dịp kỷ niệm 50 năm thành lập Vietcombank (1963-2013), với slogan “Chung niềm tin vững tương lai” Điều đó càng minh chứng cho

sự đổi mới toàn diện để phát triển bền vững, tiếp tục giữ vững vị thế hàng đầu và ngày càng vươn xa

Thành tựu đạt được trong năm 2018 của Vietcombank: Ngân hàng uy tín nhất, Ngân hàng nộp thuế doanh nghiệp lớn nhất, Ngân hàng có khả năng sinh lời cao nhất, giải thưởng của The Asian Banker; EuroMoney; Forbes,

CƠ CẨU TỔ CHỨC, QUẢN LÝ CỦA NGÂN HÀNG

Hình 3.1 Mô hình quản trị của Vietcombank

Nguồn: Báo cáo thường niên 2018 của Vietcombank

Đến 31/12/2018, ngoài Trụ sở chính, Vietcombank hiện có 101 Chi nhánh với

397 phòng giao dịch hoạt động rộng khắp các tỉnh thành phố trong cả nước Vietcombank đã có mạng lưới 2.105 ngân hàng đại lý ở 131 quốc gia và vùng lãnh

thổ trên toàn thế giới

Hình 3.2 Cơ cấu tổ chức của Vietcombank

Nguồn: Báo cáo thường niên 2018 của Vietcombank

Vietcombank hiện một ngân hàng hoạt động đa lĩnh vực, cung cấp cho khách hàng đầy đủ các dịch vụ tài chính hàng đầu trong các hoạt động truyền thống như kinh doanh vốn, huy động vốn, tín dụng, tài trợ dự án đầu tư, tài trợ thương mại,… cũng như mảng dịch vụ ngân hàng hiện đại: thẻ, ngân hàng điện tử, kinh doanh ngoại tệ và các công cụ phái sinh

3.1.2 NGÀNH NGHỀ KINH DOANH

Các sản phẩm dịch vụ của Vietcombank bao gồm:

 Dịch vụ tài khoản;

 Dịch vụ huy động vốn (tiền gửi tiết kiệm, trái phiếu, kỳ phiếu);

 Dịch vụ cho vay (ngắn, trung, dài hạn);

 Dịch vụ bảo lãnh;

 Dịch vụ chiết khấu chứng từ;

 Dịch vụ thanh toán quốc tế;

 Dịch vụ bao thanh toán;

 Các dịch vụ khác theo Giấy chứng nhận đăng ký kinh doanh

Nguồn: Báo cáo thường niên 2018 của Vietcombank

3.1.3 SƠ LƯỢC VỀ TÌNH HÌNH TÀI CHÍNH

Trong những năm gần đây, biến động kinh tế đã ảnh hưởng đến sự phát triển của ngành ngân hàng nói chung và Vietcombank nói riêng Tuy vậy, song song với quá trình phát triển, Vietcombank đã nỗ lực vượt qua nhiều khó khăn để đạt được những thành quả nhất định thể hiện qua bảng 3.1:

Bảng 3.1 Một số chỉ tiêu tài chính của Vietcombank 2016-2018

B Các chỉ tiêu tài chính chủ yếu

1.2 Tổng tài sản có 787.935 1.035.293 1.074.027

2 Kết quả hoạt động kinh doanh

2.1 Doanh số huy động tiền gửi 9.561.306 12.653.763 14.772.709

2.2 Doanh số cho vay 1.216.539 1.458.668 1.623.756

Nguồn: Báo cáo thường niên 2017; 2018 của Vietcombank

Năm 2018, Vietcombank đạt được những thành tựu đáng ghi nhận khi mức độ tăng trưởng đứng đầu ngành, thực hiện chuyển dịch cơ cấu tín dụng theo đúng định hướng của NHNN, đẩy mạnh tín dụng bán lẻ và tập trung thu hút nguồn vốn giá rẻ,

tỷ lệ nợ xấu giảm xuống đáng kể đạt mức dưới 1%

a) Tổng tài sản tăng 3,74% so với năm 2017, đạt 1.074.027 tỷ đồng Vốn chủ sở hữu tăng 18,31% so với năm 2017, đạt 62.179 tỷ đồng, trong đó lợi nhuận chưa phân phối đạt 16.139 tỷ đồng

48.102 52.558

62.179

10.000

Hình 3.3 Tổng tài sản của Vietcombank 2016-2018 (ĐVT: tỷ đồng)

Nguồn: Báo cáo thường niên 2018 của Vietcombank

Hình 3.4 Vốn chủ sở hữu của Vietcombank 2016-2018 (ĐVT: tỷ đồng)

Nguồn: Báo cáo thường niên 2018 của Vietcombank

b) Huy động vốn: tăng tỷ trọng nguồn vốn không kỳ hạn, nguồn vốn ngoại tệ, giảm huy động vốn lãi suất cao;

 Huy động vốn đạt 823.390 tỷ đồng, tăng 13,3% so với năm 2017 Tốc độ tăng trưởng huy động vốn TCKT/cá nhân lần lượt là 20,8% và 7,5%

 Huy động vốn TCKT ngày càng gia tăng tỷ trọng Tỷ trọng huy động vốn từ TCKT/cá nhân: 48,8%/51,2% (năm 2017: 45,8%/53,9%)

787.935

1.035.293 1.074.027

200.000 400.000 600.000 800.000 1.000.000

1.200.000

TTS năm 2018: 1.074.027 tỷ đồng Tăng 3,74% so với năm 2017

 Huy động vốn KKH tăng 14,1% so với 2017, chiếm tỷ trọng 29,5% Huy động ngoại tệ đạt 143.292 tỷ đồng, tăng 11,2% so với 2017, chiếm tỷ trọng 17,4%

c) Lợi nhuận trước thuế tăng cao, tỷ suất sinh lời cải thiện mạnh mẽ, chi phí quản

lý được kiểm soát hiệu quả

 Lợi nhuận trước thuế đạt 18.269 tỷ đồng, tăng 61,1% so với năm 2017, đạt 137% kế hoạch 2018 Thu nhập từ thoái vốn năm 2018 ~1.562 tỷ đồng

 Tỷ lệ thu nhập lãi thuần (NIM) đạt 2,94%, tăng gần 0,3% so với 2017

 Chỉ số ROAA, ROAE ghi nhận lần lượt là 1,39% và 25,49%, tăng mạnh

so với 2017 và cao hơn mặt bằng chung của thị trường

Hình 3.5 Lợi nhuận sau thuế của Vietcombank 2016-2018 (ĐVT: tỷ đồng)

Nguồn: Báo cáo thường niên 2018 của Vietcombank

3.1.4 TÌNH HÌNH HOẠT ĐỘNG TÍN DỤNG TẠI NGÂN HÀNG

Dư nợ tín dụng đạt 639.370 tỷ đồng, tăng 14,6% so với năm 2017 Các mảng sáng trong hoạt động tín dụng năm 2018:

a) Dư nợ tăng cao bắt đầu từ thời điểm đầu năm, tăng tín dụng bán lẻ và giảm dư

nợ bán buôn hiệu quả thấp, phát triển khách hàng mới, khách hàng FDI

 Dư nợ tín dụng tăng trưởng tốt, đạt 639.370 tỷ đồng vào cuối năm, tăng 14,6% so với năm 2017, đạt 99,7% kế hoạch năm 2018 Tín dụng thể

8.523

11.341

18.269

2.000 4.000 6.000 8.000 10.000 12.000 14.000 16.000 18.000 20.000

LNTT năm 2018: 18.269 tỷ đồng Tăng 61,1% so với năm 2017

nhân tăng 32,7% so với 2017, tỷ trọng tiếp tục tăng lên 36,9% vào cuối năm 2018 (2017: 31,9%)

 Dư nợ cho vay tại Phòng giao dịch (PGD) đạt 117.028 tỷ đồng, tăng 43,9% so với cuối năm 2017, theo đó tỷ trọng dư nợ cho vay tại PGD trong dư nợ bán lẻ tăng từ 37% năm 2017 lên 40% vào cuối năm 2018

Dư nợ cho vay bình quân tại PGD đạt 100.226 tỷ đồng, tăng 44,9% so với 2017

b) Công tác xử lý thu hồi nợ xấu và nợ đã xử lý dự phòng rủi ro được thực hiện rất tốt:

 Nợ quá hạn giảm đáng kể, dư nợ nhóm 2 tại 31/12/2018 ở mức 3.781 tỷ đồng, giảm 1.002 tỷ đồng so với năm 2017 Tỷ lệ nợ nhóm 2 còn ở mức 0,59% (năm 2017 là 0,86%)

 Năm 2018 là năm đầu tiên VCB đưa tỷ lệ nợ xấu về dưới 1% kể từ khi

cổ phần hóa Dư nợ xấu cho vay khách hàng ở mức 6.223 tỷ đồng, tỉ lệ

nợ xấu chỉ còn ở mức 0,97% tổng dư nợ

 Dư quỹ dự phòng rủi ro cho vay khách hàng ở mức 10.294 tỷ đồng Tỷ lệ bao phủ nợ xấu nội bảng là ~165%, là mức cao trong các ngân hàng tại Việt Nam

 Thu hồi nợ ngoại bảng đạt 3.272 tỷ đồng, hoàn thành 116,8% kế hoạch HĐQT giao

3.2 QUY TRÌNH XẾP HẠNG TÍN DỤNG KHDN TẠI VIETCOMBANK

Vietcombank đã xây dựng và triển khai ứng dụng XHTD khách hàng từ năm

2003 theo hướng dẫn của NHNN và tư vấn của các chuyên gia tài chính thuộc Ngân hàng Thế giới (WorldBank) Đến nay, hệ thống xếp hạng nội bộ này đã được chỉnh sửa nhiều lần nhằm phù hợp hơn với điều kiện kinh tế xã hội đã thay đổi và các hiệp ước quốc tế mà Việt nam cam kết Hiện tại, việc XHTD được thực hiện theo Quyết định số 418/QĐ-HĐQT-CSTD ngày 30/05/2014 của Hội đồng quản trị Ngân hàng TMCP Ngoại Thương Việt Nam về việc ban hành Hệ thống xếp hạng tín dụng nội

bộ và Quyết định số 518/QĐ-VCB-CSTD ngày 30/05/2014 về việc ban hành Quy trình chấm điểm xếp hạng tín dụng nội bộ Bên cạnh đó, NHNN đang yêu cầu các NHTM phải thường xuyên rà soát điều chỉnh hệ thống XHTD nội bộ để có thể áp

dụng phân loại nợ theo Điều 7 của Quyết định 493/2005/QĐ-NHNN, một trong số các yêu cầu đối với hệ thống XHTD của NHTM bao gồm :

a) Hệ thống XHTD nội bộ phù hợp với hoạt động kinh doanh, đối tượng khách hàng, tính chất rủi ro của khoản nợ của TCTD

b) Chính sách quản lý rủi ro tín dụng, mô hình giám sát rủi ro tín dụng, phương pháp xác định và đo lường rủi ro tín dụng có hiệu quả, trong đó bao gồm cách thức đánh giá về khả năng trả nợ của khách hàng, hợp đồng tín dụng, các tài sản bảo đảm, khả năng thu hồi nợ và quản lý nợ của TCTD

c) Hàng năm, TCTD phải đánh giá lại hệ thống XHTD nội bộ và chính sách dự phòng rủi ro cho phù hợp với tình hình thực tế và các quy định của pháp luật

Như vậy, nhằm có thể đáp ứng theo yêu cầu của NHNN về phân loại nợ, và nâng cao hơn nữa hiệu quả quản trị rủi ro thì Vietcombank phải thường xuyên xem xét điều chỉnh hệ thống XHTD của mình để có thể sàng lọc và phân loại khách hàng chính xác hơn Mô hình XHTD khách hàng của Vietcombank đang sử dụng là mô hình một biến số sử dụng các chỉ tiêu tài chính theo phân tích định lượng và phi tài chính theo phân tích định tính để đánh giá nhằm bổ sung cho những hạn chế về số liệu thống kê của phương pháp định lượng Tùy theo mức độ quan trọng mà giữa các chỉ tiêu và nhóm chỉ tiêu có trọng số khác nhau Căn cứ tổng điểm đạt được sau khi đã nhân điểm ban đầu với trọng số để xếp loại DN theo mức độ rủi ro tăng dần

từ AAA (Rủi ro thấp nhất) đến D (Rủi ro cao nhất)

Quy trình xếp hạng tín dụng tại Vietcombank được thực hiện như sau:

Bảng 3.2 Quy trình xếp hạng tín dụng nội bộ tại Vietcombank

Nguồn: Khối quản trị rủi ro tín dụng Vietcombank

Theo đó mô hình XHTD nội bộ của Vietcombank HCM được thực hiện qua 7 bước:

Bước 1: Thu thập thông tin

Cán bộ tín dụng tiến hành điều tra, thu thập và tổng hợp thông tin về KH, phương án sản xuất kinh doanh, dự án đầu tư và các thông tin khác từ các nguồn: hồ

sơ pháp lý, hồ sơ tài chính, các nguồn thông tin khác (phỏng vấn khách hàng, báo cáo nghiên cứu thị trường, trung tâm thông tin tín dụng, các cơ quan hữu quan có liên quan, )

Bước 2: Xác định ngành nghề, lĩnh vực kinh doanh của khách hàng

Hệ thống xếp hạng tín dụng nội bộ DN được xây dựng cho 52 ngành kinh tế Việc xác định ngành nghề kinh tế của khách hàng dựa vào hoạt động sản xuất kinh doanh chính của khách hàng Hoạt động sản xuất kinh doanh chính được định nghĩa

là hoạt động đem lại doanh thu lớn nhất trong tổng doanh thu hàng năm của khách hàng

Bước 3: Xác định quy mô của khách hàng

Quy mô khách hàng được chấm điểm theo các chỉ tiêu: vốn chủ sở hữu, số lượng lao động, doanh thu thuần, tổng tài sản, chi tiết được trình bày tại Bảng 3.3

Bảng 3.3 Bảng xác định quy mô doanh nghiệp

Nguồn: Hệ thống xếp hạng tín dụng Vietcombank

Bước 4: Xác định loại hình sở hữu và loại khách hàng

Khách hàng được chia thành 03 loại hình sở hữu: khách hàng là DNNN, khách hàng là DN có vốn đầu tư nước ngoài, khách hàng khác Loại khách hàng được chia thành:

- DN thông thường: là DN đã có báo cáo tài chính đủ 02 năm kể từ khi có doanh thu hoạt động sản xuất kinh doanh và hiện đang có quan hệ tín dụng với Vietcombank;

- DN tiềm năng: là DN chưa từng có quan hệ tín dụng với Vietcombank hoặc là DN đã từng có quan hệ tín dụng với Vietcombank nhưng có thời