Ứng dụng Mô Hình Xếp Hạng Khách Hàng Bằng Logit Tại Ngân Hàng TMCP Kỹ Thương Việt Nam - Chi Nhánh Hà Nội

Ứng dụng mô hình Logit vào xếp hạng khách hàng

Xác suất vỡ nợ được mô hình hoá bởi hàm Logit, trong mô hình này biến phụ thuộc là các chỉ số đặc trưng của đất nước, chỉ số này được tính nhờ vào các biến số kinh tế ở trong quá khứ và hiện tại. Dễ dàng nhận biết được, xác suất vỡ nợ trung bình trong điều kiện nền kinh tế bị suy thoái sẽ cao hơn trong nền kinh tế đang tăng trưởng mạnh. Mỗi biến kinh tế là đặc trưng đại diện cho mỗi đất nước, những nước khác nhau có thể sử dụng những biến kinh tế riêng phù hợp với kinh tế của nước mình.

Khi số liệu đủ lớn, mô hình có thể xác định hạng doanh nghiệp dựa trờn xỏc suất vỡ nợ Pi,t và chỉ số Yi,t và sau đú chỉ rừ sự phự hợp của hạng doanh nghiệp và ma trận các hệ số βi,t. Như vậy thông qua hệ phương trình trên chúng ta có thể dự báo xác suất xảy ra nợ không đủ tiêu chuẩn của doanh nghiệp. Phương pháp dự báo được thực hiện dựa trên việc dự báo các chỉ tiêu phi tài chính thông qua phương trình (2.3), từ đó chúng ta tiến hành thay các chỉ tiêu vừa được dự báo vào phương trình (2.1) sẽ dự báo được xác xuất xảy ra nợ không đủ tiêu chuẩn của doanh nghiệp.

Thông qua giá trị dự báo của xác suất xảy ra nợ không đủ tiêu chuẩn của doanh nghiệp các Ngân hàng có thể có có các biện pháp nhằm thực hiện nghiệp vụ quản trị rủi ro tín dụng của Ngân hàng được tốt hơn. Việc phân chia phụ thuộc vào tổng tài sản(<10 tỷ quy mô doanh nghiệp nhỏ), số lao động, doanh thu thuần, nộp ngân sách nhà nước. X5: Tỷ số vốn chủ sở hữu trên tổng tài sản X6: Nợ phải trả trên nguồn vốn chủ sở hữu X7: Tỷ số Lợi nhuận gộp / Nợ phải trả X8: Tổng lợi tức sau thuế trên doanh thu.

Tức là các biến có tương quan chặt với nhau, nếu giữ nguyên các biến đó và hồi quy thì kết quả sẽ không chính xác vì có thể xảy ra các hiện tượng là không tách được ảnh hưởng của các biến tới biến phụ thuộc, ý nghĩa của các biến sai về mặt kinh tế. Vì vây dựa vào bảng ma trận hệ số tương quan của các biến xác định các cặp biến có quan hệ tương quan chặt để loại một hoặc cả hai biến trong mỗi cặp đó. Từ bảng trên ta thấy hệ số của các biến quy mô, khả năng thanh toán ngắn hạn, khả năng thanh toán nhanh, nợ phải trả trên tổng tài sản, lợi nhuận gộp trên nợ phải trả, lợi nhuận sau thuế trên doanh thu, ROA, vòng quay hàng tồn kho, C, đều mang dấu âm, điều này bất hợp lý về mặt kinh tế.

Tỷ số nợ / Vốn chủ sở hữu, tổng lợi tức sau thuế trên nguồn vốn chủ sở hữu (ROE), kỳ thu tiền bình quân tác động dương đến tình trạng nợ của doanh nghiệp. Bảng so sánh kết quả hạng và xác suất nợ KĐTC của 73 DN. STT các công ty. xác suất nợ KĐTC. Xác suất xảy ra nợ không đủ tiêu chuẩn thấp nhất, năng lực tín dụng của khách hàng rất tốt. Xác suất xảy ra nợ không đủ tiêu chuẩn rất thấp, năng lực tín dụng của khách hàng tốt. Xác suất có nợ không đủ tiêu chuẩn thấp, năng lực tín dụng của khách hàng khá tốt. Xác suất có nợ không đủ tiêu chuẩn tương đối thấp, năng lực tín dụng của khách hàng khá. Xác suất có nợ không đủ tiêu chuẩn trung bình, năng lực tín dụng của khách hàng trung bình khá. Xác suất có nợ không đủ tiêu chuẩn trung bình, năng lực tín dụng của khách hàng trung bình. Xác suất xảy ra nợ không đủ tiêu chuẩn tương đối cao, năng lực tín dụng của khách hàng hơi yếu. Xác suất xảy ra nợ không đủ tiêu chuẩn cao, năng lực tín dụng của khách hàng yếu. Xác suất có nợ không đủ tiêu chuẩn rất cao, năng lực tín dụng của khách hàng kém. Xác suất xảy ra nợ không đủ tiêu chuẩn cao nhất, năng lực tín dụng của khách hàng trong tình trạng bị đe dọa cần đặc biệt chú ý. Từ kết quả trên ta có thể rút ra mối quan hệ giữa hai cách xếp hạng được mô tả bằng bảng sau. Bảng mô tả xếp loại dựa vào xác suất nợ KĐTC và hạng của KH. STT Hạng của khách hàng Xác suất có nợ không đủ tiêu chuẩn. Từ kết quả trên ta dự báo xác suât có nợ KĐTC của ba công ty bằng hai cách đều cho ta kết quả như nhau. 3.2.2 Ứng dụng mô hình Logit dự báo tình trạng nợ cho ba doanh nghiệp tiêu biểu. • Xếp hạng doanh nghiệp cho công ty TNHH Dệt Trí Nhân – Hà Đông. a) Các chỉ tiêu định tính:. Bảng các chỉ tiêu định tính của công ty dệt. Chỉ tiêu Giá trị nhập. Thương hiệu 30 Được nhiều người biết đến. 10 DN nhà nước có kiểm toán nước ngoài chấp nhận. b) Các chỉ tiêu tài chính. 14 Chiến lược Chiến lược & khả năng thực hiện TB 15 Quan hệ với Techcombank DS>25 tỷ, không phát sinh nợ xấu. 16 Thương hiệu Ít người biết đến, sản phẩm mới 17 Trình độ, KN của Ban lãnh đạo Đại học, >3 năm kinh nghiệm, uy tín 18 Uy tín trong giao dịch tín dụng Có nợ loại 2 tại Techcombank.

Tóm lại, sử dụng mô hình Logit ta vừa xếp hạng khách hàng được, vừa nhận biết được những nhân tố nào tác động được tới vị trí xếp hạng để từ đó ta có biện pháp cải thiện. Và thông qua giá trị dự báo của xác suất xảy ra nợ không đủ tiêu chuẩn của doanh nghiệp các Ngân hàng có thể có có các biện pháp nhằm thực hiện nghiệp vụ quản trị rủi ro tín dụng của Ngân hàng được tốt hơn.