Phương pháp này xác định pi = = bằng cách tuyến tính hóa
1 - pi = 1 - =
= =
Ln( ) = Zi = β1 + β2Xi (1.3)
Đặt Li = Ln( ) + ui = β1 + β2Xi + ui (1.4)
L không chỉ tuyến tính đối với biến số mà còn tuyến tính đối với tham số.
Ước lượng:
Do chưa biết pi nên chúng ta sẽ sử dụng ước lượng của pi.
Giả sử rằng mẫu có Ni giá trị Xi, trong Ni quan sát này chỉ có ni giá trị mà Yi
= 1, khi đó ước lượng điểm của pi là = . Chúng ta dùng để ước lượng mô
Phân bố của Y là A(p), với Ni quan sát ta có kỳ vọng Nipi, phương sai Nipi(1- pi). Do đó theo định lý giới hạn trung tâm, khi Ni khá lớn thì ui sẽ tiệm cận chuẩn N(0,1/(Nipi(1-pi))). Như vậy (1.4) có phương sai của sai số thay đổi và với mỗi Xi ước
lượng của phương sai này: = . Từ đây ta rút ra các bước sau đây:
Bước 2: Thực hiện biến đổi biến số và dùng OLS để ước lượng mô hình sau: = + Xi + ui
Li* = β1 + β2 Xi* + vi
1.4.4 Hệ thống xếp hạng tín dụng tín nhiệm của CIC
Trung tâm Thông tin tín dụng của NHNN (CIC) thực hiện xếp hạng tín nhiệm doanh nghiệp theo hướng dẫn của NHNN Việt nam nhằm tiến tới tiêu chuẩn hóa đánh giá các chỉ tiêu tài chính có thể áp dụng cho các NHTM trong nước. CIC hiện đang sử dụng các chỉ tiêu tài chính để chấm điểm theo hướng dẫn tại quyết định 57/2002/QĐ-NHNN ngày 24/01/2002 của NHNN bao gồm: tính thanh khoản, cân nợ, thu nhập, tình hình hoạt động qua ba năm tài chính liên tục.
Các Doanh nghiệp niêm yết được xếp hạng cũng được phân theo quy mô, nguồn vốn kinh doanh, số lao động, doanh thu thuần, chỉ tiêu nộp ngân sách nhà nước. Ngoài ra, kết quả khảo sát tổng hợp các yếu tố: bảng cân đối kế toán, kết quả kinh doanh, tình hình dư nợ ngân hàng, các thông tin phi tài chính... cũng được coi là yếu tố quan trọng để đánh giá chất lượng tín dụng của doanh nghiệp. Kết quả đánh giá này chủ yếu được CIC cung cấp cho các tổ chức tín dụng làm cơ sở phục vụ việc cấp vốn của các tổ chức này. Căn cứ vào độ tin cậy tín dụng của các DN được khảo sát, cũng có thể xem đây là một gợi ý, kênh tham khảo về chất lượng DN để nhà đầu tư tự đưa ra quyết định rót vốn đúng đắn. Tuy nhiên, mô hình này rõ ràng còn có nhiều hạn chế do không đánh giá cao các chỉ tiêu phi tài chính dẫn tới độ chính xác không cao
1.4.5 Bài học đối với xếp hạng tín dụng khách hàng doanh nghiệp tại Ngân hàng thương mại Việt Nam hàng thương mại Việt Nam
Trình độ quản trị rủi ro tín dụng nói chung và xếp hạng tín dụng khách hàng nói riêng của hệ thống Ngân hàng Việt Nam còn ở mức tương đối thấp so với mặt bằng chung trên thế giới. Việc đầu tư và tiếp cận với lý thuyết xếp hạng tín dụng khách hàng doanh nghiệp tiến tiến khoa học là điều thiết yếu đối với tất cả các Ngân hàng thương mại Việt Nam hiện nay. Các hệ thống xếp hạng tiến tiến như Moody’s, S&P hay Altman là những bài học bổ ích để các Ngân hàng thương mại Việt Nam học tập xây dựng hệ thống xếp hạng tín dụng nội bộ của từng Ngân hàng.
Việc phát triển hệ thống xếp hạng tín dụng tại các Ngân hàng thương mại cần phải có dựa trên những lý thuyết khoa học về mô hình xếp hạng, không chỉ dựa vào chủ quan của Đơn vị xây dựng. Các hệ thống xếp hạng tín dụng đều cần phải có thời gian kiểm chứng chất lượng hệ thống của mình.