Ứng dụng mô hình logistic trong xếp hạng tín dụng doanh nghiệp

TRƯỜNG ĐẠI HỌC SƯ PHẠM HÀ NỘI KHOA TOÁN ====== LÊ THỊ PHƯƠNG ỨNG DỤNG MƠ HÌNH LOGISTIC TRONG XẾP HẠNG TÍN DỤNG DOANH NGHIỆP KHĨA LUẬN TỐT NGHIỆP ĐẠI HỌC Chuyên ngành: Toán ứng dụng HÀ NỘI - 2019 TRƯỜNG ĐẠI HỌC SƯ PHẠM HÀ NỘI KHOA TỐN ====== LÊ THỊ PHƯƠNG ỨNG DỤNG MƠ HÌNH LOGISTIC TRONG XẾP HẠNG TÍN DỤNG DOANH NGHIỆP KHĨA LUẬN TỐT NGHIỆP ĐẠI HỌC Chuyên ngành: Toán ứng dụng Người hướng dẫn khoa học PGS.TS TRẦN TRỌNG NGUYÊN HÀ NỘI - 2019 LỜI CẢM ƠN Trong trình học tập, nghiên cứu hồn thành khóa luận “Ứng dụng mơ hình logistic xếp hạng tín dụng doanh nghiệp” em nhận hướng dẫn, giúp đỡ động viên nhiều cá nhân tập thể, em xin bày tỏ lòng biết ơn sâu sắc tới tất cá nhân tập thể tạo điều kiện giúp đỡ em Trước hết, em xin bày tỏ lịng biết ơn chân thành tới thầy giáo khoa Toán – Trường Đại học Sư phạm Hà Nội đem lại cho em kiến thức bổ trợ, vơ có ích năm học vừa qua Em xin gửi lời cảm ơn chân thành tri ân sâu sắc đến PGS.TS Trần Trọng Nguyên – người thầy trực tiếp hướng dẫn, tận tình bảo, giúp đỡ em trình nghiên cứu hồn thiện khóa luận Cuối em xin gửi lời cảm ơn đến gia đình, bạn bè, người ln bên em, động viên khuyến khích em trình thực đề tài nghiên cứu Trong trình nghiên cứu, lực thân cịn hạn chế nên khóa luận khơng tránh khỏi thiếu sót định Em kính mong nhận đóng góp ý kiến thầy giáo, giáo tồn thể bạn đọc để khóa luận hoàn thiện Em xin chân thành cảm ơn! Hà Nội, tháng năm 2019 Sinh viên Lê Thị Phương LỜI CAM ĐOAN Em xin cam đoan em, hoàn thành hướng dẫn PGS.TS Trần Trọng Nguyên Các nội dung nghiên cứu khóa luận hồn tồn trung thực, thơng tin trích dẫn ghi rõ nguồn gốc mục tài liệu tham khảo Nếu phát có gian lận nào, em xin chịu hoàn toàn trách nhiệm Hà Nội, tháng năm 2019 Sinh viên Lê Thị Phương DANH MỤC CÁC TỪ VIẾT TẮT DN Doanh nghiệp KH Khách hàng MLE Phương pháp hợp lý cực đại NHTM Ngân hàng thương mại OLS Phương pháp bình phương nhỏ TSCĐ Tài sản cố định XHTD Xếp hạng tín dụng MỤC LỤC LỜI MỞ ĐẦU 1 Lý chọn đề tài Mục tiêu nghiên cứu chuyên đề Đối tượng phạm vi nghiên cứu chuyên đề Phương pháp nghiên cứu Nội dung nghiên cứu CHƯƠNG 1: CƠ SỞ LÝ THUYẾT VỀ XẾP HẠNG TÍN DỤNG DOANH NGHIỆP VÀ MƠ HÌNH HỒI QUY 1.1 Kiến thức chuẩn bị 1.1.1 Một số kiến thức xác suất 1.1.2 Biến ngẫu nhiên đặc trưng 1.1.2.1 Biến ngẫu nhiên 1.1.2.2 Hàm phân phối xác suất biến ngẫu nhiên 1.1.2.3 Các số đặc trưng 1.1.2.4 Một số phân phối xác suất quan trọng 1.2 Một số kiến thức thống kê 10 1.2.1 Mẫu ngẫu nhiên, hàm phân phối mẫu số đặc trưng mẫu 10 1.2.2 Ước lượng tham số phân phối 12 1.2.2.1 Phương pháp hợp lý cực đại 12 1.2.2.2 Phương pháp Mômen 14 1.2.3 Kiểm định giả thuyết 14 1.2.4 Hồi Quy 15 1.2.4.1 Định nghĩa 15 1.2.4.2 Các phương pháp ước lượng 16 1.3 Tín dụng vai trị tín dụng 18 1.3.1 Khái niệm phân loại tín dụng 18 1.3.1.1 Khái niệm tín dụng 18 1.3.1.2 Phân loại tín dụng 19 1.3.2 Vai trò tín dụng 21 1.3.2.1 Vai trị tín dụng ngân hàng 21 1.3.2.2 Vai trị tín dụng khách hàng doanh nghiệp 21 1.3.2.3 Vai trò điều chỉnh hoạt động kinh tế 21 1.4 Rủi ro tín dụng 22 1.4.1 Khái niệm rủi ro tín dụng 22 1.4.2 Các hình thức rủi ro tín dụng 22 1.5 Xếp hạng tín dụng phương pháp đánh giá xếp hạng tín dụng 23 1.5.1 Xếp hạng tín dụng 23 1.5.1.1 Khái niệm 23 1.5.1.2 Nguyên tắc xếp hạng 24 1.5.2 Các phương pháp xếp hạng tín dụng doanh nghiệp điển hình 29 1.5.2.1 Phương pháp chuyên gia 29 1.5.2.2 Mơ hình tốn học xếp hạng tín dụng doanh nghiệp 31 CHƯƠNG 2: ỨNG DỤNG MƠ HÌNH LOGISTIC TRONG XẾP HẠNG TÍN DỤNG DOANH NGHIỆP 35 2.1 Mơ hình Logit (hồi quy Binary Logistic) 35 2.2 Chọn biến cho mơ hình 37 2.3 Xây dựng mơ hình xếp hạng Doanh nghiệp 42 2.4 Một số giải pháp nhằm phòng ngừa hạn chế rủi ro tín dụng 63 2.4.1 Một số giải pháp 63 2.4.1.1 Đào tạo nâng cao chất lượng đội ngũ tín dụng 63 2.4.1.2 Đánh giá tình hình hoặt động doanh nghiệp 63 2.4.1.3 Mua bán nợ tài sản phái sinh 64 2.4.2 Một số kiến nghị 65 KẾT LUẬN 67 TÀI LIỆU THAM KHẢO 69 DANH MỤC BẢNG BIỂU Bảng 1.1 Xếp hạng tín dụng sử dụng cho nợ ngắn hạn 26 Bảng 1.2 Xếp hạng tín dụng sử dụng cho nợ trung dài hạn 27 Bảng 1.3 Bảng chuẩn xếp hạng tín dụng CIC 28 Bảng 2.1 Ma trận hệ số tương quan biến 41 Bảng 2.2 Bảng mô tả thống kê mẫu nghiên cứu 42 Bảng 2.3 Mơ hình hồi quy Logistic với đầy đủ biến số 43 Bảng 2.4 Kiểm định Wald – Test biến X7 45 Bảng 2.5 Kiểm định Wald – Test biến X8 46 Bảng 2.6 Kiểm định Wald – Test biến X14 47 Bảng 2.7 Mơ hình hồi quy Logistic với biến X1, X2, X3, X4, X5, X6, X9, X10, X11, X12, X13, X15 48 Bảng 2.8 Kiểm định Wald – Test biến X12 49 Bảng 2.9 Kiểm định Wald – Test biến X5 50 Bảng 2.10 Mơ hình hồi quy Logistic với biến X1, X2, X3, X4, X6, X9, X10, X11, X13, X15 51 Bảng 2.11 Kiểm định Wald – Test biến X6 52 Bảng 2.12 Kiểm định Wald – Test biến X15 53 Bảng 2.13 Mơ hình hồi quy Logistic với biến X1, X2, X3, X4, X9, X10, X11, X13 54 Bảng 2.14 Kiểm định Wald – Test biến X2 55 Bảng 2.15 Kiểm định Wald – Test biến X3 56 Bảng 2.16 Kiểm định Wald – Test biến X4 57 Bảng 2.17 Kiểm định Wald – Test biến X13 58 Bảng 2.18 Mơ hình hồi quy Logistic với biến X1, X9, X10, X11 58 Bảng 2.19 Bảng tần số giá trị biến phụ thuộc 60 Bảng 2.20 Kiểm tra tỷ lệ dự báo 60 Bảng 2.21 Bảng kết xác suất nợ không đủ tiêu chuẩn xếp hạng 50 doanh nghiệp 62 Nhận xét: X2 có Prob = 0.3308 > 0.05, X3 có Prob.= 0,4321 > 0,05, X4 có Prob.=0.3065 > 0.05, X13 có Prob.=0,2711 > 0,05 suy biến X2, X3, X4, X13 khơng có ý nghĩa thống kê, ta kiểm định xem có loại biến X2, X3, X4, X13 khỏi mơ hình hay khơng + Biến X2 Với cặp giả thuyết H0: β2 = (biến X2 khơng có ý nghĩa thống kê); H1: β2 ≠ (biến X2 có ý nghĩa thống kê) Sử dụng kiểm định Wald – Test ta có Bảng 2.14 Kiểm định Wald – Test biến X2 Wald Test: Equation: Untitled Test Statistic Value df Probability t-statistic -0.972449 41 0.3365 F-statistic 0.945657 (1, 41) 0.3365 Chi-square 0.945657 0.3308 Normalized Restriction (= 0) Value Std Err C(2) -0.874460 0.899235 Null Hypothesis: C(2)=0 Null Hypothesis Summary: Restrictions are linear in coefficients Nhận xét: Do kiểm định F có p-value = 0.3365 > 0.05 kiểm định bình phương có p-value = 0.3308 > 0.05 ta loại biến X2 ngồi mơ hình + Biến X3 Với cặp giả thuyết H0: β3 = (biến X3 khơng có ý nghĩa thống kê); 55 H1: β3 ≠ (biến X3 có ý nghĩa thống kê) Sử dụng kiểm định Wald – Test ta có Bảng 2.15 Kiểm định Wald – Test biến X3 Wald Test: Equation: Untitled Test Statistic Value df Probability t-statistic 0.785527 41 0.4367 F-statistic 0.617052 (1, 41) 0.4367 Chi-square 0.617052 0.4321 Normalized Restriction (= 0) Value Std Err C(3) 0.682061 0.868284 Null Hypothesis: C(3)=0 Null Hypothesis Summary: Nhận xét: Do kiểm định F có p-value = 0.4367 > 0.05 kiểm định bình phương có p-value = 0.4321 > 0.05 ta loại biến X3 ngồi mơ hình + Biến X4 Với cặp giả thuyết H0: β4 = (biến X4 khơng có ý nghĩa thống kê); H1: β4 ≠ (biến X4 có ý nghĩa thống kê) Sử dụng kiểm định Wald – Test ta có 56 Bảng 2.16 Kiểm định Wald – Test biến X4 Wald Test: Equation: Untitled Test Statistic Value df Probability t-statistic 1.022659 41 0.3125 F-statistic 1.045831 (1, 41) 0.3125 Chi-square 1.045831 0.3065 Normalized Restriction (= 0) Value Std Err C(4) 1.319633 1.290395 Null Hypothesis: C(4)=0 Null Hypothesis Summary: Restrictions are linear in coefficients Nhận xét: Do kiểm định F có p-value = 0.3125 > 0.05 kiểm định bình phương có p-value = 0.3065 > 0.05 ta loại biến X4 ngồi mơ hình + Biến X13 Với cặp giả thuyết H0: β13 = (biến X13 khơng có ý nghĩa thống kê); H1: β13 ≠ (biến X13 có ý nghĩa thống kê) Sử dụng kiểm định Wald – Test ta có 57 Bảng 2.17 Kiểm định Wald – Test biến X13 Wald Test: Equation: Untitled Test Statistic Value df Probability t-statistic -1.100423 41 0.2776 F-statistic 1.210931 (1, 41) 0.2776 Chi-square 1.210931 0.2711 Normalized Restriction (= 0) Value Std Err C(8) -13.46031 12.23194 Null Hypothesis: C(8)=0 Null Hypothesis Summary: Restrictions are linear in coefficients Nhận xét: Do kiểm định F có p-value = 0.2776 > 0.05 kiểm định bình phương có p-value = 0.2711 > 0.05 ta loại biến X13 ngồi mơ hình  Bước 5: Tiếp tục loại bỏ biến X2, X3, X4, X13 chạy mơ hình với biến cịn lại Mơ hình hồi quy sau bỏ tiếp biến X2, X3, X4, X13 mơ hình Bảng 2.18 Mơ hình hồi quy Logistic với biến X1, X9, X10, X11 Dependent Variable: Y Method: ML - Binary Logit (Quadratic hill climbing) Date: 04/26/19 Time: 17:59 Sample: 50 Included observations: 50 Convergence achieved after iterations Covariance matrix computed using second derivatives 58 Variable Coefficient Std Error z-Statistic Prob X1 4.032880 1.944157 2.074359 0.0380 X9 -13.21262 4.507382 -2.931328 0.0034 X10 0.977109 0.474521 2.059150 0.0395 X11 -23.13658 8.277906 -2.794979 0.0052 C 6.493589 2.571390 2.525322 0.0116 McFadden R-squared 0.506707 Mean dependent var 0.420000 S.D dependent var 0.498569 S.E of regression 0.341320 Akaike info criterion 0.871166 Sum squared resid 5.242472 Schwarz criterion 1.062369 Log likelihood -16.77916 Hannan-Quinn criter 0.943977 Deviance 33.55832 Restr deviance 68.02920 Restr log likelihood -34.01460 LR statistic 34.47088 Avg log likelihood -0.335583 Prob(LR statistic) 0.000001 Obs with Dep=0 29 Total obs 50 Obs with Dep=1 21 Với mức ý nghĩa 5% mơ hình chấp nhận mặt thống kê Như biến số ảnh hưởng tới xác suất nợ khó địi doanh nghiệp X1 =0 quy mô doanh nghiệp nhỏ; X1 =1 quy mô doanh nghiệp không nhỏ; X9: Nợ phải trả tổng tài sản; X10: Nợ dài hạn vốn chủ sở hữu; X11: Lợi nhuận gộp doanh thu Từ kết ta có phương trình biểu diễn xác suất nợ khó địi doanh nghiệp sau Pi  exp(6.493589  4.032880 X  13.21262 X  0.977109 X 10  23.13658 X 11 )  exp(6.493589  4.03288 X  13.21262 X  0.977109 X 10  23.13658 X 11 ) 59 Bảng 2.19 Bảng tần số giá trị biến phụ thuộc Dependent Variable: Y Method: ML - Binary Logit (Quadratic hill climbing) Value Count Percent Count Percent 29 58.00 29 58.00 21 42.00 50 100.00 29 quan sát Y chiếm 58% tổng số quan sát Tính tỉ lệ dự báo đúng, với định nghĩa, giá trị dự báo Y* =1 mức xác suất p>c Bảng 2.20 Kiểm tra tỷ lệ dự báo Dependent Variable: Y Method: ML - Binary Logit (Quadratic hill climbing) Prediction Evaluation (success cutoff C = 0.5) Estimated Equation Constant Probability Dep=0 Dep=1 Total Dep=0 Dep=1 Total P(Dep=1)C 18 22 0 Total 29 21 50 29 21 50 Correct 25 18 43 29 29 % Correct 86.21 85.71 86 100 58 % Incorrect 13.79 14.29 14 100 42 Total Gain* -13.79 85.71 28 Percent Gain** NA 66.67 85.71 60 Vậy với Y = có 18 quan sát dự báo chiếm 85.71% so với tổng số quan sát có Y = Với Y = có 25 quan sát dự báo tỷ lệ dự báo 86.21% Dựa vào xác xuất vỡ nợ doanh nghiệp ngân hàng đưa mức lãi suất cho vay hợp lý doanh nghiệp vay vốn Nếu xác suất vỡ nợ cao lãi suất cho vay cao ngược lại Ta thiết lập mối liên hệ xác suất vỡ nợ doanh nghiệp với xếp hạng khách hàng doanh nghiệp ngân hàng sau Xác suất có nợ KĐTC NỘI DUNG 0→0.1 AAA: Xác suất xảy nợ KĐTC thấp 0.1→0.2 AA: Xác suất xảy nợ KĐTC thấp 0.2→0.3 A: Xác suất xảy nợ KĐTC thấp 0.3→0.4 BBB: Xác suất xảy nợ KĐTC tương đối thấp 0.4→0.5 BB: Xác suất xảy nợ KĐTC trung bình 0.5→0.6 B: Xác suất xảy nợ KĐTC tương đối trung bình 0.6→0.7 CCC: Xác suất xảy nợ KĐTC cao 0.7→0.8 CC: Xác suất xảy nợ KĐTC tương đối cao 0.8→0.9 C: Xác suất xảy nợ KĐTC cao 0.9→1 D: Xác suất xảy nợ KĐTC cao Ta có bảng tính xác suất xảy nợ khơng đủ tiêu chuẩn doanh nghiệp sau 61 Bảng 2.21 Bảng kết xác suất nợ không đủ tiêu chuẩn xếp hạng 50 doanh nghiệp STT Xác suất KDTC Xếp hạng STT Xác suất nợ Xếp KDTC hạng 3.88897E-10 AAA 26 0.334707778 BBB 2.21579E-06 AAA 27 0.384007311 BB 2.03588E-05 AAA 28 0.491211388 B 3.0185E-05 AAA 29 0.502124744 B 4.68858E-05 AAA 30 0.536269453 B 5.03074E-05 AAA 31 0.536733397 B 0.003082941 AAA 32 0.558862757 CCC 0.004267154 AAA 33 0.674148374 CC 0.012155111 AAA 34 0.6790555 CC 10 0.018353813 AAA 35 0.692383337 CC 11 0.034745688 AAA 36 0.717528779 CC 12 0.041765346 AAA 37 0.809530843 CC 13 0.042678421 AAA 38 0.832813122 CC 14 0.060364182 AA 39 0.839840116 CC 15 0.063843715 AA 40 0.852999633 D 16 0.092075231 AA 41 0.879470278 D 17 0.12605225 AA 42 0.884692019 D 18 0.135483432 AA 43 0.885757829 D 19 0.137401907 AA 44 0.886337048 D 20 0.154895337 A 45 0.923150252 D 21 0.158983852 A 46 0.985456996 D nợ 62 STT Xác suất nợ KDTC Xếp hạng STT Xác suất nợ Xếp KDTC hạng 22 0.222366657 A 47 0.986274242 D 23 0.249665296 A 48 0.993919017 D 24 0.281171974 BBB 49 0.995621556 D 25 0.299510814 BBB 50 0.998076373 D 2.4 Một số giải pháp nhằm phịng ngừa hạn chế rủi ro tín dụng 2.4.1 Một số giải pháp 2.4.1.1 Đào tạo nâng cao chất lượng đội ngũ tín dụng Hiện đội ngũ cán ngành ngân hàng cịn thiếu, trình độ chun môn nghiệp vụ quản trị rủi ro chưa cao, kiến thức quản lý chấm điểm khách hàng nhiều hạn chế tiếp cận việc chấm điểm tín dụng thời gian gần Từ nguyên nhân thực tế đòi hỏi ngân hàng cần phải thường xuyên tổ chức lớp đào tạo nghiệp vụ cho nhân viên để họ tiếp cận cách có hiệu hệ thống chấm điểm hiểu tường tận ý nghĩa tiêu vai trò quan trọng việc chấm điểm tín dụng doanh nghiệp Các ngân hàng cần thường xuyên cập nhật thông tin từ ngân hàng nhà nước quy định tín dụng để đảm bảo an toàn hoạt động tín dụng cho ngân hàng 2.4.1.2 Đánh giá tình hình hoặt động doanh nghiệp Biện pháp an tồn hiệu ngân hàng việc quản trị rủi ro việc thực cho khách hàng có tài sản đảm bảo vay vốn, tài sản đảm bảo khách hàng Ngân hàng thẩm định nghiêm ngặt trước cho vay Tài sản đảm bảo định giá chuyển giao cho bên thứ ba ngân hàng ủy quyền để quản lý Các tài sản đảm bảo ngân hàng thu hồi bán lý trường hợp khách hàng không trả vốn lãi thời hạn hợp đồng tín dụng ngân hàng doanh nghiệp Biện pháp cho vay có tài sản đảm bảo khắc phục việc 63 vốn ngân hàng hiệu đảm bảo khả trả nợ cao cho doanh nghiệp vay vốn Hạn mức tín dụng ngân hàng đưa dựa nhiều yếu tố bao gồm chấm điểm tín dụng khách hàng, thẩm định tài sản đảm bảo xem xét yếu tố đầu ra, đầu vào sản phẩm, đánh giá yếu tố dư nợ quan hệ tín dụng khách hàng ngân hàng khứ Từ việc đánh giá yếu tố ngân hàng xác định hạn mức định khoản bảo lãnh cho vay khách hàng Hạn mức tín dụng nhằm xác định số tiền mà ngân hàng cam kết bảo lãnh cho vay tối đa khách hàng để đảm bảo mức độ an tồn tín dụng ngân hàng 2.4.1.3 Mua bán nợ tài sản phái sinh Các khoản nợ mua bán khoản nợ mà tổ chức tín dụng cho khách hàng vay hạch tốn nội bảng, khoản nợ tổ chức tín dụng xử lý dự phòng rủi ro nguồn khác hạch toán theo dõi ngoại bảng Một khoản nợ mua, bán phần toàn tùy thuộc vào thỏa thuận bên mua, bán nợ Đối với khoản nợ có thoả thuận khơng mua, bán bên không thực mua, bán khoản nợ này.Việc bán nợ giúp ngân hàng giảm tổn thất khoản nợ có mức độ rủi ro cao có nguy khó thu hồi, mua bán nợ cịn giúp ngân hàng thu hồi phần vốn cho vay trước thời hạn xảy rủi ro toán hệ thống Thị trường mua bán nợ Việt Nam nhiều hạn chế nợ hạn Việt Nam ngày tăng cao, điều tất yếu dẫn đến hệ tương lai gần thị trường mua bán nợ xấu tiềm trở thành yêu cầu cấp thiết kinh tế Hiện giới ngân hàng sử dụng số công cụ để hạn chế rủi ro tín dụng Phổ biến số cơng cụ phái sinh Một số công cụ chủ yếu sử dụng  Hợp đồng thay đổi tín dụng (Credit swap) Là hình thức hai tổ chức cho vay thỏa thuận trao đổi cho phần khoản toán theo hợp đồng tín dụng bên Hợp 64 đồng nhằm nâng cao tính đa dạng hóa danh mục cho vay, đặc biệt Ngân hàng hoạt động thị trường khác Vì hoạt động với sở khách hàng khác nên hợp đồng thay đổi tín dụng cho phép Ngân hàng nhận khoản toán từ hệ thống thị trường rộng hơn, giảm phụ thuộc vào thị trường truyền thồng  Hợp đồng quyền tín dụng (Credit options) Đây cơng cụ giúp bảo vệ ngân hàng trước tổn thất trị giá tài sản tín dụng, giúp bù đắp chi phí vay vốn cao chất lượng tín dụng ngân hàng giảm sút Ngân hàng thực hợp đồng quyền tín dụng tương tự để bảo vệ danh mục đầu tư trường hợp tổ chức phát hành khơng thể hồn thành trách nhiệm tốn trường hợp giá trị thị trường chứng khoán giảm sút đáng kể chất lượng tín dụng tổ chức phát hành thay đổi Hợp đồng quyền tín dụng sử dụng để bảo vệ Ngân hàng trước rủi ro chi phí vay vốn tăng chất lượng tín dụng ngân hàng giảm  Hợp đồng khoản tín dụng rủi ro Ngân hàng muốn hạn chế tổn thất giá trị tài sản cho vay đầu tư bị giảm thường sử dụng hợp đồng cách mua hợp đồng quyền bán phận danh mục cho vay danh mục đầu tư Bên cạnh ngân hàng tìm tổ chức đảm bảo cho khoản cho vay trường hợp thu hồi vốn 2.4.2 Một số kiến nghị Ngân hàng nhà nước cần ban hành thêm văn cụ thể hướng dẫn chi tiết công tác chấm điểm tín dụng xếp hạng doanh nghiệp bên cạnh định ban hành (QĐ 57-NHNN ngày 24/01/2002, QĐ 457-NHNN ngày 19/04/2005) Trung tâm thông tin tín dụng NHNN cần hoạt động hiệu hơn, mở rộng thu thập thơng tin phân tích doanh nghiệp nhằm đáp ứng nhu cầu thông tin tổ chức tín dụng mà cịn nhà đầu tư, quan quản ý doanh nghiệp CIC cần phải áp dụng cơng nghệ tiến tiến để thu thập 65 thơng tin tự động, tăng cường tốc độ tính hiệu việc thu thập thơng tin Khuyến khích doanh nghiệp tự nguyện cung cấp thông tin mở rộng đối tượng Đối tượng phép truy cập khai thác thông tin từ CIC 66 KẾT LUẬN Cơng tác chấm điểm tín dụng xếp hạng doanh nghiệp ngày đóng vai trị quan trọng hoạt động ngân hàng Qua công tác này, ngân hàng đo lường khả hồn trả nợ doanh nghiệp, hạn chế rủi ro tín dụng, góp phần đưa định tín dụng phù hợp, an toàn Các phương pháp xếp hạng ngân hàng sử dụng rộng rãi ngày hoàn thiện Hệ thống ngân hàng Việt Nam tương đối non trẻ so với giới, việc tiếp cận tiêu chuẩn hoạt động ngân hàng giới thực vài năm gần cịn nhiều thiết sót cần có thời gian đầu tư tài chính, đẩy mạnh nghiên cứu khoa học cơng nghệ Ứng dụng mơ hình Logistic xếp hạng tín dụng phương pháp có nhiều ưu điểm mơ hình đưa xác suất vỡ nợ Mặt khác mơ hình thực số liệu thực tế biến độc lập xây dựng dựa hệ thống số liệu tiêu bảng báo cáo tài chính, điều cho thấy phương pháp có tính khoa học thực tiễn Ngồi việc xếp hạng tín dụng, mơ hình Logistic cho thấy ảnh hưởng tiêu đến tình hình nợ khó địi doanh nghiệp, điều cho phép đánh giá xác doanh nghiệp nghiên cứu Có thể nói ứng dụng mơ hình Logistic xếp hạng tín dụng doanh nghiệp phương án mang lại hiệu cao cho hệ thống quản trị rủi ro tín dụng khách hàng doanh nghiệp Mặc dù sử dụng mơ hình Logistic để xếp hạng tín dụng doanh nghiệp không tránh khỏi nhược điểm phải có khối lượng liệu lớn tăng tỉ lệ xác ước lượng Bên cạnh đó, Việt Nam việc cơng bố báo cáo tài có độ tin cậy khơng cao, tính minh bạch cịn hạn chế, số phản ánh không thực tế ảnh hưởng lớn tới việc xếp hạng Để tăng tính xác, cần đưa thêm vào biến định tính bên cạnh biến định lượng phải liên tục cập nhật thơng tin tình hình kinh tế để thay đổi tiêu cần thiết Trong tình kinh tế nay, nợ xấu tác động tiêu cực đến 67 việc lưu thơng dịng vốn vào kinh tế tính an tồn, hiệu kinh doanh ngân hàng cơng tác xếp hạng, đánh giá rủi ro tín dụng khách hàng cần quan tâm nhiều Trong nay, quản trị rủi ro tín dụng ngân hàng thường theo vị rủi ro riêng Vấn đề dẫn đến số bất cập việc so sánh, đánh giá đối tượng khách hàng lại có kết khác nhau, nhiều xung đột (cùng khách hàng, có ngân hàng phân loại vào nhóm nợ cao, có ngân hàng lại phân loại vào nhóm nợ thấp) Mặt khác, việc triển khai xếp hạng khách hàng đòi hỏi đội ngũ chuyên gia nhiều kinh nghiệm thực tiễn am hiểu sâu sắc mơ hình xếp hạng tín dụng (modelling), thị trường nhân lực Việt Nam thiếu.Vì cần trọng khâu đào nguồn nhân lực đáp ứng yêu cầu công việc, quan nhà nước Ngân hàng trung ương cần phải có biện pháp hỗ trợ giúp đỡ, đồng thời đưa hệ thống tiêu chuẩn quy trình quản lý hoạt động tín dụng hoạt động khác ngân hàng cách cụ thể để ngân hàng có sở thực Do thời gian lực nghiên cứu thân cịn hạn chế nên khóa luận khơng tránh khỏi thiếu sót Em mong góp ý thầy bạn sinh viên để khóa luận hoàn thiện Em xin chân thành cảm ơn! 68 TÀI LIỆU THAM KHẢO Tiếng việt Nguyễn Quang Dong (2008), Bài giảng kinh tế lượng, NXB Giao Thông Vận Tải Nguyễn Quang Dong, Nguyễn Thị Minh (2013), Kinh tế lượng, NXB Đại học Kinh tế Quốc dân Phạm Văn Kiều (2002), Giáo trình Thống kê toán học, Đề tài nghiên cứu khoa học cấp bộ, Hà Nội Phạm Văn Kiều, Nguyễn Hắc Hải, Vũ Viết Yên (2006), Giáo trình xác suất thống kê, NXB Đại học Sư phạm Ngơ Văn Thứ (2012), Giáo trình Thống kê thực hành, NXB Đại học Kinh tế Quốc dân Nguyễn Duy Tiến, Vũ Viết Yên (2013), Lí thuyết xác suất, NXB Giáo Dục Tiếng Anh Scott Menard (2002), Applied logistic regression analysis, Second edition, Sage publications Tài liệu internet Báo cáo tài chính, Các phương pháp xếp hạng tín dụng Doanh nghiệp điển hình giới, 10 Cẩm nang xếp hạng tín dụng doanh nghiệp 11 Generalized Logistic Distribution, 12 Maximum Likelihood Estimation of Logistic Regression Models: Theory and Im- plementation, 13 Tăng trưởng tài chính, 14 The Logistic Distribution , 15 Thơng tin tài chính, 69 ... thuyết xếp hạng tín dụng, mơ hình hồi quy Logistic, từ ứng dụng mơ hình Logistic để xếp hạng tín dụng doanh nghiệp  Mục tiêu cụ thể + Hệ thống hóa lý thuyết xếp hạng tín dụng; + Tìm hiểu mơ hình Logistic; ... pháp xếp hạng tín dụng doanh nghiệp điển hình 29 1.5.2.1 Phương pháp chuyên gia 29 1.5.2.2 Mơ hình tốn học xếp hạng tín dụng doanh nghiệp 31 CHƯƠNG 2: ỨNG DỤNG MƠ HÌNH LOGISTIC TRONG. .. chọn số tài thích hợp ứng dụng mơ hình Logistic xếp hạng tín dụng doanh nghiệp; + Tính tốn xác suất rủi ro tín dụng doanh nghiệp từ đưa khuyến nghị tình hình rủi ro số doanh nghiệp Đối tượng phạm