Nh ng ch tiêu phi tài chính v DNVVN ch y u là nh ng ch tiêu đ nh tính mà vi c tiêu chu n hóa hay l ng hóa m t cách chính xác là r t khó, n u không mu n nói là không th . Vì v y ph ng pháp đ c áp d ng ph bi n trong ph n này là ph ng pháp chuyên gia và ph ng pháp t ng h p nh m so sánh, phân tích trên c s kinh nghi m c a cán b th m đ nh và b giá tr chu n đ tìm ra l i gi i phù h p nh t cho t ng tiêu chí đ i v i DNVVN.
Tùy t ng NH mà vi c l a ch n các ch tiêu phi tài chính là nhi u hay ít nh ng t u trung l i, các NH Vi t Nam đang phân chia các ch tiêu phi tài chính ra làm 5 nhóm chính:
L nh v c ho t đ ng kinh doanh.
L nh v c ho t đ ng kinh doanh ph n ánh tri n v ng phát tri n c a ngành, c a s n ph m mà doanh nghi p đang ho t đ ng.
Uy tín trong quan h v i các t ch c tín d ng.
Ch tiêu này cho bi t doanh nghi p trong quan h v i các t ch c tín d ng có tr n đúng h n, th c hi n đ y đ các cam k t hay không. Khi doanh nghi p luôn tr n đ y đ và đúng h n cho th y doanh nghi p có tín nhi m v i các t ch c tín d ng, s d ng v n có hi u qu .
Kh n ng tr n t l u chuy n ti n t .
Ch tiêu này cho bi t kh n ng tr n g c trung dài h n trong t ng lai. Tính toán ch tiêu này d a vào ngu n thu nh p d ki n t ph ng án s n xu t kinh doanh, d án đ u t .
Trình đ qu n lý và môi tr ng n i b
Nhóm ch tiêu này đ c p đ n n ng l c, trình đ , lý l ch t pháp c ng nh đ nh y bén c a ban lãnh đ o c ng nh ng i đ ng đ u DN. Bên c nh đó, các ch tiêu còn đánh giá tính hi u qu , chuyên nghi p c a b máy t ch c và h th ng ki m soát n i b c a DN.
Các ch tiêu khác.
Doanh nghi p c ng ch là m t ch th trong ho t đ ng kinh doanh, ch u s tác đ ng b i r t nhi u các y u t t bên ngoài nh chính sách c a nhà n c, nhà cung c p, ng i tiêu dùng, s n ph m thay th , s ph thu c vào đi u ki n t nhiên…, nh ng doanh nghi p ph
thu c vào bên ngoài nhi u thì m c đ tín nhi m s th p h n so v i nh ng doanh nghi p có ít s ph thu c h n.
1.3. Mô hìnhx p h ng tín d ng đang đ c áp d ng qu c t và t i Vi t Nam.
1.3.1. Mô hình đi m s Z c a Altman.
Vi c tìm ra m t công c đ phát hi n d u hi u báo tr c s phá s n c a khách hàng vay luôn là m t trong nh ng m i quan tâm hàng đ u c a các nhà nghiên c u v r i ro. Có nhi u công c đã đ c phát tri n đ làm ra vi c này, trong đó ch s Z là công c đ c c hai gi i h c thu t và th c hành, công nh n và s d ng r ng rãi trên th gi i. Ch s này đ c phát minh b i giáo s Edward I. Altman, tr ng kinh doanh Leonard N Stern, thu c tr ng i h c New York, d a vào vi c nghiên c u khá công phu trên s l ng nhi u công ty khác nhau t i M và đ c phát tri n đ c l p b i giáo s Richard Taffler và nh ng nhà nghiên c u khác. n nay h u h t các n c v n còn s d ng vì nó có đ tin c y khá cao.
Ch s Z bao g m 5 ch s X1, X2, X3, X4, X5, trong đó:
V n luân chuy n = tài s n ng n h n –n ng n h n
Nh ng kho n thua l trong kinh doanh s làm gi m t s X1.
T s này đo l ng l i nhu n gi l i tích l y qua th i gian
S tr ng thành c a công ty c ng đ c đánh giá qua t s này. Các công ty m i thành l p th ng có t s này th p vì ch a có th i gian đ tích l y l i nhu n.
S t n t i và kh n ng tr n c a công ty sau cùng đ u d a trên kh n ng t o ra l i nhu n t các tài s n c a nó. Vì v y, theo Altman, t s này th hi n t t h n các th c đo t su t sinh l i.
N = n ng n h n + n dài h n
V n c ph n = c ph n th ng + c ph n u đãi (đ c tính theo giá tr th tr ng)
T s này cho bi t giá tr tài s n c a công ty s t gi m bao nhiêu l n tr c khi công ty lâm vào tình tr ng m t kh n ng thanh toán.
i v i công ty ch a c ph n hóa thì giá tr th tr ng đ c thay b ng giá tr s sách c a v n c ph n
o l ng kh n ng qu n tr c a công ty đ t o ra doanh thu tr c s c ép c nh tranh c a các đ i th khác.
T s này có m c ý ngh a th p nh t trong mô hình nh ng nó là m t t s quan tr ng vì giúp kh n ng phan bi t c a mô hình đ c nâng cao.
X5 thay đ i trên m t kho ng r ng đ i v i các ngành khác nhau và các qu c gia khác nhau.
i l ng Z dùng làm th c do t ng h p đ phân lo i r i ro tín d ng đ i v i ng i đi
vay và ph thu c vào: (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
Tr s c a các ch s tài chính c a ng i vay.
T m quan tr ng c a các ch s này trong vi c xác đ nh xác su t v n c a ng i vay trong quá kh
Tr s Z càng cao, thì xác suát v n c a ng i đi vay càng th p. Ng c l i, khi tr s Z th p ho c là m t s âm thì đó là c n c x p khách hàng vào nhóm có nguy c v n cao.
T đó Altman đã xây d ng mô hình đi m trong các tr ng h p c th sau:
i v i doanh nghi p đã c ph n hóa, ngành s n xu t:
Z = 1,2X1 + 1,4X2 + 3,3X3+ 0,64X4 + 0,999X5
N u 1,81 < Z < 2,99: Doanh nghi p n m trong vùng c nh báo, có th có nguy c phá s n.
N u Z < 1,81: Doanh nghi p n m trong vùng nguy hi m, nguy c phá s n cao.
i v i doanh nghi p ch a c ph n hóa, ngành s n xu t:
Z’ = 0,717X1 + 0,847X2 + 3,107X3+ 0,42X4 + 0,998X5
N u Z > 2,9: Doanh nghi p n m trong vùng an toàn, ch a có nguy c phá s n.
N u 1,23< Z < 2,9: Doanh nghi p n m trong vùng c nh báo, có th có nguy c phá s n.
N u Z < 1,23: Doanh nghi p n m trong vùng nguy hi m, nguy c phá s n cao.
i v i doanh nghi p ngành th ng m i, d ch v và khác: Do có s khác bi t khá l n gi a các ngành nên X5 đ c b qua
Z’’ = 06,56X1 + 3,26X2 + 6,72X3+ 1,05X4
N u Z > 2,6: Doanh nghi p n m trong vùng an toàn, ch a có nguy c phá s n.
N u 1,2 < Z < 2,6: Doanh nghi p n m trong vùng c nh báo, có th có nguy c phá s n.
N u Z < 1,2: Doanh nghi p n m trong vùng nguy hi m, nguy c phá s n cao.
Nh ng h n ch c a mô hình Altman:
c xây d a trên m t m u t ng đ i nh .
Ch d a trên các công ty M . Các mô hình ch s Z là phù h p v i M ho c đ i v i m t s nhàng c th , nó không nh t thi t phù h p t i các n c khác nhau.
1.3.2. Mô hình c u trúc r i ro t ng h p c a Merton.
Mô hình c u trúc r i ro t ng h p đ c Merton x y d ng đ u tiên vào n m 1974 d a trên nh ng nguyên t c c n b n c a mô hình đ nh giá quy n ch n Black & Schole. Trong mô hình đ nh giá quy n ch n Black & Schole thì các c đông c a doanh nghi p xem nh đang n m gi m t quy n ch n mua (call option) đ i v i tài s n c a công ty và giá th c hi n c a quy n ch n mua này đ c xem nh là m nh giá c a các kho n n c a công ty. Công ty s v n khi giá tr th tr ng c a t ng tài s n th p h n m nh giá c a n vì khi đó các c đông s
ch n quy n không thanh toán các kho n n . D a vào nh ng nguyên t c c b n nói trên, Merton đã k t h p các y u t v r i ro kinh doanh (r i ro tài s n), r i ro tài chính, giá tr th tr ng c a t ng tài s n c a công ty đ c tính kh n ng v n c a m t doanh nghi p. Kh n ng v n đ c ph n ánh thông qua ch tiêu kho ng cách v n (Distance to default). N u kho ng cách v n c tính c a doanh nghi p càng th p thì kh n ng v n càng cao và ng c l i.
Trong công th c trên thì đi m v n là đi m mà t i đó giá tr th tr ng t ng tài s n th p h n m nh giá c a n . Vi c c tính đi m v n tùy thu c vào kinh nghi m c a nhà phân tích và các nghiên c u th ng kê v nh ng tr ng h p ph bi n. Còn theo nghiên c u c a Moody thì t i đi m v n , giá tr th tr ng c a t ng tài s n c a công ty s n m đâu đó gi a giá tr c a n ng n h n và giá tr c a t ng n . Nh v y theo công th c trên, n u kho ng cách v n càng l n thì kh n ng v n c tính c a doanh nghi p càng th p và ng c l i.
Vi c v n d ng mô hình Merton trong th c t c ng có nh ng khó kh n nh t đ nh nh c u trúc ph c t p c a các kho n n (khác nhau v th i gian đáo h n, lãi su t…), s không hoàn h o c a th tr ng trong ph n ánh các thông tin có liên quan đ n r i ro c a doanh nghi p… Do đó đ có th v n d ng có hi u qu mô hình này trong x p h ng tín d ng doanh nghi p thì c n ph i có s đi u ch nh thích h p đ i v i các thông s đ c s d ng trong mô hình. i u này ph thu c r t l n vào ki n th c và kinh nghi m c a nhà phân tích.
1.3.3. Mô hình tính xác su t có n khó đòi –mô hình LOGISTIC.
Mô hình h i qui Logistic nghiên c u s ph thu c c a 1 bi n nh phân vào các bi n đ c l p khác. M c đích c a mô hình này s d ng các nhân t có nh h ng đ n DN (bi n đ c l p) đ xác đ nh kh n ng nh ng DN này s có r i ro tín d ng (bi n ph thu c) là bao nhiêu. Ngh a là, mô hình Logistic có th c l ng xác su t m c đ nh m t DN có r i ro là bao nhiêu tr c ti p t m u.
Bi n Lo i
Ph thu c Nh phân c l p Liên t c ho c r i r c Gi s bi n gi Y ph thu c vào ch s kh d ng Y*. Trong đó: Y*=ß1+ß2X2i+...+ßkXki + i (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
Vì Y(x) là bi n nh phân có th đ c gi i thích nh sau:
Trong đó Pi=P(Yi=1/Xi), khi đó Yi là bi n ng u nhiên phân ph i theo qui lu t Bernoulli,
có ngh a là: fi(Yi)=PiYi(1-Pi)1-Y, trong đó Yi=0. 1,..., n. Khi đó, k v ng toán và ph ng sai đ c tính nh sau: E(Yi)=niPi, Var (Yi) = niPi (1-Pi). Vì Yi là bi n ng u nhiên phân ph i theo quy lu t Bernouli nên có th vi t l i nh sau:
PYi(1-pi)1-yi = (1 – pi). Exp(Yi.log( ))
T l chênh l ch: odds = Pi/(1 – Pi) Pi = P(Yi = 1) Pi = P(Y*i > 0) Pi=P(ß1+ß2X2i+...+ßkXki + i>0) Pi = P( < ( i + M r ng h n n a chúng ta có th vi t nh sau: Log[Pi/(1-Pi)]=ß1+ß2X2i+...+ßkXki Pi/(1-Pi)=Exp(ß1+ß2X2i+...+ßkXki ) P(Yi=1)=Pi=
Trong mô hình trên Pi không ph i là hàm tuy n tính c a các bi n đ c l p. Ph ng trình đ c g i là hàm phân b Logistic.Trong hàm này khi Xi nh n các giá tr t - ∞ đ n + ∞ thì
Pinh n giá tr t 0-1. N u kí hi u:
ß = X =
Khi đó chúng ta có ß’X=ß1+ß2X2i+...+ßkXki và
E(Y) = =
c l ng ß có th s d ng các ph n m m nh SPSS, Eviews…
1.4. Kinh nghi m x p h ng tín d ng c a các t ch c trên th gi i và các Ngân hàng
th ng m i t i Vi t Nam.
1.4.1. Kinh nghi m x p h ng tín d ng c a Moody’s.
T đ u th k 20, thì trên th gi i b t đ u hình thành x p h ng tín d ng. Ra đ i s m nh t là công ty x p h ng Moody’s, cho đ n nay thì trên th gi i đã có hàng tr m t ch c x p h ng tín d ng l n nh khác nhau, v i nhi u ph ng pháp và công ngh m i. Trong đó ph i k đ n là hai công ty Stanđar & Poor (S & P) và Moody’s.
Công ty Moody's đ c thành l p vào n m 1909, do John Moody - ng i có công đ u trong s ra đ i c a h th ng x p h ng tín d ng trên th gi i thành l p nên. Công ty này ho t đ ng ch y u là M nh ng có nhi u các chi nhánh trên toàn th gi i. Khi m i đ c thành l p, công ty ch ti n hành x p h ng các doanh nghi p phát hành trái phi u, nh ng hi n nay v i s phát tri n l n m nh không ng ng thì công ty đã ti n hành x p h ng nhi u doanh nghi p khác và nhi u công c đ u t khác, nh ng m nh nh t v n là x p h ng các doanh nghi p phát hành trái phi u.
Mô hình x p h ng c a Moody’s c ng g m hai ph n là phân tích đ nh tính và phân tích đ nh l ng. V phân tích đ nh l ng, Moody’s đã thi t l p 11 t sô chung đ s d ng trong phân tích so sánh. Nh ng t sô này đ c Moody’s ng d ng r ng rãi trong các qu c gia khác nhau và các n n kinh t khác nhau. Tuy nhiên, trong quy trình c th , Moody’s có th xem xét thêm ho c b t các t s đ phù h p v i t ng ngành riêng bi t.
EBITA/ T ng tài s ntrung bình
EBITA/ Lãi vay
EBITA biên = EBITA/ Doanh thu thu n
(FFO + Lãi vay)/ Lãi vay
FFO/ T ng n
RCF/ T ng n = (FFC – C t c c ph n th ng – C t c u đãi – C t c thi u s )/ T ng n vay
T ng n / EBITDA
T ng n / (T ng n + Thu hoãn l i + L i ích c đông thi u s + V n hóa c ph n th ng)
L i nhu n ho t đ ng biên = L i nhu n ho t đ ng kinh doanh/ Doanh thu thu n
CAPEX/ Kh u hao
T s bi n đông doanh thu = H s ph ng sai c a doanh thu trong 5 n m
Hàng n m Moody’s đ u nghiên c u v phân ph i c a 11 t s trên theo các m c phân lo i tín d ng t cao đ n th p và theo t ng ngành (tính t s trung bình theo t ng m c phân lo i và t ng ngành). Nh ng nghiên c u này nh m đánh giá hi u qu c a các t s mà Moody’s s d ng.
Ph ng pháp x p h ng tín d ng c a Moody’s t p trung vào các y u t c b n (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
(fundamental) và các y u t kinh doanh tr ng y u nh h ng đ n đ r i ro c a ng i đi vay. C t lõi trong ph ng pháp lu n c a Moody’s n m hai câu h i:
(1) R i ro gì khi n cho bên cho vay không nh n l i đ c kho n ti n g c và lãi đúng h n cho m t kho n vay c th ?
(2) M c đ r i ro này so v i r i ro c a t t c các kho n n vay khác là nh th nào (cao hay th p h n)?
Moody's đánh giá kh n ng t o ti n trong t ng lai c a bên đi vay, d a trên phân tích