5. Cấu trúc luận văn
1.4.7 Một số chỉ tiêu chấm điểm doanh nghiệp (Xem phụ lục 2)
1.4.9 Một sốmô hình xếp hạng tín dụng tại các ngân hàng
Mộ t số mô hình áp dụ ng trên thế giớ i.
Các công ty xếp hạng tín nhiệm của Mỹ được hình thành từ rất sớm so với thếgiới bao gồm: những tổ chức chuyên về xếp hạng tín nhiệm các công cụnợ của doanh nghiệp và xếp hạng tín nhiệm quốc gia hoạt động trên thị trường tài chính quốc tế như Moodyºs và S&P và những tổ chức chuyên về XHTD cá nhân như Equifax, Experian và TransUnion.
Hệ thố ng xế p hạ ng tín nhiệ m củ a Moody’s và S&P.
Moodyºs Investor Service (Moodyºs) và Standard & Poorºs (S&P) là tổ chức tín nhiệm có uy tín và lâu đời tại Mỹ và cũng là những tổ chức tiên phong trong lĩnh vực xếp hạng tín nhiệm trên thế giới. Kết quả xếp hạng tín nhiệm của các tổ chức nàyđượcđánh giá rất cao.
Phương pháp xếp hạng tín nhiệm của Moodyºs tập trung vào bốn lĩnh vực chính là đánh giá môi trường ngành, đánh giá tình hình tài chính, đánh giá hoạt động sản xuất kinh doanh, đánh giá khả năng quản trị doanh nghiệp chú trọng vào quản trị rủi ro và kiểm soát nội bộ.
1.4.10 Một sốmô hình xếp hạng tín dụng tại Việt Nam
Nhậ n thứ c ở thị trư ờ ng Việ t Nam
Hiện cả nước mới chỉ có một số ít đơn vị hoạt động trong “lĩnh vực có liên quan” tới XHTD như: Công ty Thông tin tín nhiệm và xếp hạng DN C&R, trung tâm Thông tin tín dụng của Ngân Hàng Nhà nước CIC và Trung tâm Đánh giá tín nhiệm doanh nghiệp (CRVC) thuộc Công ty phần mềm và truyền thông
Vietnamnet. Cácđơnvịnày vẫn chưa phải là tổchức XHTD theođúng nghĩa, bởi lẽ hoạt động chính vẫn chỉ là cung cấp thông tin có liên quan tới các doanh nghiệp mà chưa thực hiện nghiệp vụ xếp hạng tín nhiệm theo chuẩn mực quốc tế. Trong số 3 đơn vị nói trên CRVC hiện đã phải tạm ngừng hoạt động. Các tổ chức trung gian như thế này ở Việt Nam hình thành còn chậm và lạc hậu, chưa thành lập được các tổ chức XHTD độc lập, điều này làm cho ngân hàng, các nhà đầu tư rất khó khăn trong việc ra quyết định, làm cho việc phát hành cổphiếu công ty không thểcăn cứ vào chỉ sốtín dụng của các công tyđể định lợi suất phát hành, dẫnđến giá cảvà lợi suất của cổphiếu công ty không phản ánhđúng tình trạng rủi ro của công ty.
Trong số hàng vạn doanh nghiệp ở Việt Nam, hiện mới chỉ có một số các doanh nghiệp thuê đánh giá XHTD,đólà Ngân hàngĐầu tưvà phát triển Việt Nam và Ngân hàng TMCP Kỹthương.Công ty xếp hạngđược thuê là Moody‟s.
Hệ thố ng xế p hạ ng tín nhiệ m củ a 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 đánhgiá các chỉ tiêu tài chính có thểáp 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 cácnăm tài chính liên tục. Kết quả đánh giá này chủ yếu được CIC đem cung cấp cho các tổ chức tín dụng làm cơ sở phục vụ việc cấp vốn của các tổchức này. Tuy nhiên, mô hình này rõ ràng có nhiều hạn chế do khôngđánhgiá cao các chỉtiêu phi tài chính dẫn tớiđộchính xác không cao.
1.5 Giới thiệu mô hình Z – Score
Các chỉsốtài chính riêng biệt thường được sửdụng trong chấm điểm XHTD không thể dự báo chính xác xu hướng xảy ra khó khăn về tài chính của doanh nghiệp vì phụthuộc vào nhận thức riêng của từng người. Nhằm tăng cường tính dự báo nguycơ vỡ nợ của doanh nghiệp trong mô hình chấmđiểm XHTD, các NHTM có thểsử dụng những mô hình dựbáo nhiều biến số. Có nhiều phương pháp dựbáo
nguy cơ vỡ nợ của doanh nghiệp đã được xây dựng và công bố. Tuy nhiên, ít có phương pháp được kiểm tra kĩ lưỡng và chấp nhận rộng rãi như chỉ số Z - Score của Altman. Chỉ số Altman Z- scoređược phát triển năm 1968 bởi giáo sư Edward I. Altman, trường kinh doanh Leonard N.Stern, thuộc trường đại học New York, dựa vào việc nghiên cứu khá công phu trên số lượng nhiều công ty khác nhau tại Mỹ. Mặc dù chỉ số Z - Score nàyđược tìm ra tại Mỹ, nhưng hầu hết các nước, vẫn có thểsửdụng với độ tin cậy cao. Banđầu giáo sưAltman sử đụng đến 22 chỉ tiêu tài chính khác nhauđể tính chỉ số Z - Score, sauđó ông phát triển thêm và rút gọn lại còn sửdụng 5 chỉtiêu. Cụthể, Z - Scoređược tính với 5 chỉ sốtài chínhđược kí hiệu từX1, X2, X3, X4, X5 bao gồm:
- X1: Tỷ số Vốn lưu động/ Tổng tài sản( working capital/ total assets):
Vốn lưu động là phần chênh lệch giữa tài sản ngắn hạn và nợ ngắn hạn của DN, trong khi đó, tổng tài sản bao gồm tất cảcác tài sản của DN.
Chỉ số này thể hiện độ thanh khoản ròng của các tài sản công ty so với tổng vốn. Thông thường, một công ty thua lỗliên tục qua các năm sẽcó tài sản lưu động bịco lại so với tổng tài sản, và ngược lại.
- X2: Tỷ số Lợi nhuận giữ lại/ Tổng tài sản( Retained earnings/ total assets):
Lợi nhuận giữ lại thể hiện tổng số thu nhập được tái đầu tư hay mức lỗ của một doanh nghiệp trong suốt thời gian tồn tại của nó. Chỉ số này cũng được xem như là thặng dư kiếm được từ quá trình hoạt động.
- X3: Tỷ số Lợi nhuận trước lãi vay và thuế/ Tổng tài sản- Chỉ số hiệu suất sử dụng tài sản( Earnings before interest and taxes/ Total assets)
Chỉ số nàyđo lường năng suất thật của tài sản doanh nghiệp, một cách độc lập với thuế và vay nợ. Bởi vì sự sinh tồn tối hậu của một doanh nghiệp là dựa vào khả năng tạo ra tiền của tài sản. Hơn nữa, việc mất khả năng thanh toán trong các trường hợp phá sản xảy ra khi tổng nợ lớn hơn giá trị đúng của tài sản công ty với
giá trị được xácđịnh dựa trên khả năngsinh lợi của tài sản.
- X4: Giá trị thị trường của vốn chủ sở hữu /Giá trị sổ sách của nợ (Market value of Equity/Book value of total liabilities).
Vốn chủ sở hữu được đo lường bởi giá trị thị trường của tất cả cổ phiếu, cổ phiếu ưu đãi và cổ phiếu thường, trong khi nợ bao gồm cả nợ ngắn hạn và nợ dài hạn. Chỉ số nàyđo mứcđộ có thể sụt giảm về mặt giá trị của tài sản công ty (đo lường bởi giá trị thị trường của vốn chủ sở hữu và nợ) trước khi nợ vượt quá tài sản và công ty mất khả năng thanh toán. Chỉ số này bổ sung kích thước giá trị thị trường mà hầu hết các nghiên cứu phá sản khác khôngđề cậpđến.
- X5: Sales/Total assets (S/TA) = Tổng doanh thu/ Tổng tài sản
Chỉ số này cho biết hiệu quả sử dụng toàn bộ các loại tài sản của doanh nghiệp, hoặc thể hiện một đồng vốn đầu tư vào doanh nghiệp đã đem lại bao nhiêu đồng doanh thu.
Hàm Z là kết hợp giữa các chỉ tiêu này nên chỉ số Z càng cao thì chứng tỏ các doanh nghiệp có chỉsốan toàn càng cao.
Mô hình áp dụng cho DN đã cổphần hóa, ngành sản xuất:
Z= 1,2X1 + 1,4X2 + 3,3X3 + 0,6X4 + 1,0X5
- Z < 1,8 : DN nằm trong vùng nguy hiểm, nguy cơ phá sản cao
- 1,8 < Z < 2,99 : DN nằm trong vùng cảnh báo, có thể co nguy cơ phá sản - 2,99 < Z : DN nằm trong vùng an toàn, chưa có nguy cơ phá sản
1.5.1 Mô hình Z-score áp dụng cho các DNtư nhân(DN chưa cổ phần hóa, ngànhsản xuất) sản xuất)
Có lẽ yêu cầu thường xuyên nhất mà Altman nhận được từ những người quan tâm đến việc sửdụng mô hình Z -Score là, “làm thế nào để áp dụng mô hình này cho các công ty trong lĩnh vực tư nhân?”. Các nhà phân tích tín dụng, những người hoạch định kinh tế tư nhân, kiểm toán viên, và bản thân các công ty đều quan
đến dữ liệu về giá trị cổ phiếu). Và chính xác hoàn toàn là mô hình Z-Score là một mô hình dành cho các công ty cổ phần và việc điều chỉnh không phù hợp sẽkhông có giá trị khoa học. Và đểmô hìnhđược phù hợp nhất với các DN tư nhân, Altman đãđiều chỉnh dùng giá trịsổsách thay cho giá trị thị trường của vốn chủ sở hữu và tính lại X4. Từchỉ số Z ban đầu, giáo sư Altman đã phát triển ra Zº và Zºº đểcó thể áp dụng cho từng loại hình doanh nghiệp cụthể.Ở đây ta xét đến Zº.
Kết quảcủa mô hình Z-Score điều chỉnh với biến mới X4là
ZÔ= 0,717X1+ 0,84X2+ 3,107X3+ 0,420X4+ 0,998X5
Các điểm ngưỡng cho chỉ số Zº này như sau:
- Zº <1,23:DN nằm trong vùng nguy hiểm, nguy cơ phá sản
- 1,23 <Zº< 2,90: DN nằm trong vùng cảnh báo, có thể co nguy cơ phá sản - 2,90 < Zº: DN nằm trong vùng an toàn, chưa có nguy cơ phá sản
1.5.2 Mô hình Z-score điều chỉnh áp dụng cho các DN không sản xuất (DN khác)
Sự điều chỉnh tiếp theo của mô hình Z-Score là phân tích đặc điểm và độ chính xác của một mô hình không có biến X5- sales/total assets–doanh thu/tổng tài sản. Altman thực hiện điều này để giảm thiểu ảnh hưởng do ngành tiềm ẩn có thể xảy ra khi một biến số nhạy cảm với ngành cao như doanh thu tài sản được gộp vào. Chỉ số doanh thu/tổng tài sản thay đổi rất lớn theo ngành công nghiệp. Chỉ số này lớn hơn ở các công ty thương mại dịch vụ so với công ty sản xuất vì chúng cần ít vốn hơn. Hậu quả là các DN không sản xuất có chỉ số doanh thu/tổng tài sản lớn hơn. Thêm vào đó, Altman cũng dùng mô hình này để đánh giá tình trạng tài chính của các DN ngoài Hoa kỳ. Cụ thể, Altman, Hatzell và Peck (1995) đã áp dụng mô hình Z-Score cho các công ty thuộc các nền kinh tế mới nổi, đặc biệt các công ty Mexico đã phát hành trái phiếu Euro tính theo USD. Mô hình mới sau khi điều chỉnh X5 là:
ZÔÔ= 6,56X1+ 3,26X2 + 6,72X3+ 1,05X4
- Zºº < 1,1:DN nằmtrong vùng nguy hiểm, nguy cơ phá sản
- 1,1 <Zºº< 2,6: DN nằm trong vùng cảnh báo, có thể co nguy cơ phá sản - 2,6 <Zºº: DN nằm trong vùng an toàn, chưa có nguy cơ phá sản
1.5.3 Thông tin xếp hạng mô hình Z-Score
Nguồn thông tin được sử dụng trong xếp hạng tín dụng doanh nghiệp khi vận dụng mô hình Z-Score chủ yếu là nguồn thông tin tài chính, việc tính toán chỉ sốnguy cơ phá sản của doanh nghiệpđược lấy từ các báo cáo tài chính của doanh nghiệp.
Nguồn thông tin này cần được các doanh nghiệp cung cấp một cách chính xác và đầy đủ. Để tăng tính chính xác khi sử dụng mô hình này cần yêu cầu các báo cáo tài chínhđãđược qua kiểm toán của các tổchức kiểm toán.
1.6 Những nghiên cứu trước đây về mô hình Z – Score
1.6.1 Những nghiên cứu vềmô hình Z–Scoreở nước ngoài
Tác giảGoudie và Meeks sửdụng Z-score để nghiên cứu khả năng phá sản của doanh nghiệp trong các nghiên cứu được công bố năm 2000 và 2002, tất cả đều cho thấy chỉsốZ-score phản ánh tốt khả năng phá sản của doanh nghiệp. Giai đoạn sau này có rất nhiều nghiên cứu khác nhau sử dụng chỉ tiêu Z-score của Altman. Tiêu biểu như nghiên cứu mới đây nhất của giáo sư Tomasz Korol sửdụng chỉtiêu Z-score để đánh giá rủi ro của doanh nghiệp dẫn đến phá sản của các doanh nghiệp châu Âu và MỹLatinh (Tomasz, 2013). Hai tác giảLeonardo và Jaime (2003) cũng đã ứng dụng chỉ số này để đo lường và dự báo khả năng phá sản của các doanh nghiệp sản xuất ở Ý. Kết quả cũng có chung kết luận: chỉ sốZ-score có khả năng dựbáo rất tốt các doanh nghiệp tại Ý. Theo Wu và Gray(2010) từ khi ra đời năm 1968, Altman Z-score là mô hình được áp dụng rộng rãi và phổ biến nhất để đo lường, dựbáo rủi ro phá sản của doanh nghiệp. Cũng theo Wu và Gray thì gần đây
mô hình của Altman như Shumway (2001) để dựbáo khả năng phá sản của doanh nghiệp, tuy nhiên kết quả là chưa thực sựhoàn thiện. Kyung và Yong (2002) thì áp dụng mô hình Altman‟s score và một số mô hình khác để dự báo khả năng phá sản của các tổ chức tài chính tại Hàn Quốc ( có thêm một biến khác ngoài 5 biến chính của Altman) cũng cho kết quả dự báo khả quan. Hay Ming và Peter (2010) cũng ứng dụng chỉ số Altman Z-Score và kết hợp với phương pháp dự báo khả năng phá sanhr của DN. Trong khi đó Alexander và Claudia (2007) thì kết hợp của phương pháp Altman Z-Score, Merton và mô hình của Black-Scholes để dự báo khả năng phá sản của DN. Khảo cứu cho thấy chỉ sốZ-Score có khả năng áp dụng và dựbáo tốt khả năng phá sản của các DN, từ đó giúp DN phát hiện sớm khả năng phá sản, cũng như giúp các đối tượng khác (trong đó có các NHTM) có khả năng đưa ra các phảnứng kịp thời với tình hình thị trường và rủi ro tại DN.
1.6.2 Những nghiên cứu vềmô hình Z–Scoreở Việt Nam
Hiện nay đề tài về nghiên cứu xếp hạng tín dụng khách hàng tại Việt Nam vẫn đang được mở rộng, có nhiều đề tài mở ra hướng phát triển và nâng cao về XHTD khách hàng cho các NHTM ở Việt Nam. Điển hình là đề tài của Tiến sĩ Nguyễn Quang Dong và Tiến sĩ Nguyễn Trọng Hòa (Học viện tài chính) năm 2010 đã xây dựng một mô hình Z-Score - là mô hình xếp hạng tín dụng cho các doanh nghiệp đã lên sàn chứng khoán. Mô hình nàyđược cho là xây dựng phù hợp với nền kinh tếViệt Nam và được sửdụng để xếp hạng các doanh nghiệp đãđược niêm yết trên sàn chứng khoán.
Bên cạnh đó, một số tác giả cũng vận dụng mô hình Z-Score để xếp hạng tíndụng khách hàng doanh nghiệp tại một số ngân hàng thương mại như ngân hàng Vietcombank, Habubank, với các tác giảlà Nguyễn Thị Thanh Lâm( 2012) và tác giả Trần Thị Thúy Hà (2013) tại đại học Kinh tế Quốc dân Hà Nội. Kết quả nghiên cứu cho thấy khả quan khi áp dụng vào sự kiểm soát tín dụng cho các khách hàng doanh nghiệp.
Năm 2012,nghiên cứu của Sinh viên Phan Thị Thanh Lâm vềmô hình Z – Score, đây là đề tài trong luận văn thạc sỹ của tác giả. Với đề tài “Vận dụng mô hình Z-Score trong xếp hạng tín dụng khách hàng tại NHTMCP Ngoại Thương – Chi nhánh Quảng Nam”, tác giảsửdụng bộsốliệu của 46 DN có quan hệtín dụng với Vietcombank –CN Quảng Nam. Tác giả đánh giá mô hình xếp hạng tín dụng nội bộ của Vietcombank, chỉ ra những ưu nhược điểm của mô hình này. Sau đó, tác giả sử dụng mô hình Z-Score để tính toán các chỉ số nguy cơ phá sản của các DN giai đoạn 2009-2010, tiếp đến so sánh kết quảgiữa 2 mô hình, kết quả chỉ ra rằng chỉ số rủi ro giữa 2 mô hình là không giống nhau. Tác giả tiến hành kiểm định thông qua mô hình kinh tế lượng để đánh giá sự phù hợp của mô hình Z- Score đối với các DN Việt Nam, từ đó đề xuất các phương án để xây dựng mô hình Z- ScoreởViệt Nam một cách phù hợp nhất đối với từng loại DN.
Năm 2014, tác giả Đoàn Thanh Thiên Thu, sinh viên Trường Đại học Kinh