6. Kết cấu của bài khóa luận
2.6.3. Kết quả vận dụng mô hình Z-Score trên nhiều doanh nghiệp có quan hệ tín
dụng với Agribank, chi nhánh Bắc sông Hương –Thừa Thiên Huế
Dựa trên các báo cáo tài chính của các doanh nghiệp từtiếp cận nguồn dữliệu của Agribank – Chi nhánh Bắc sông Hương - TT Huế trong năm 2018, tiến hành xử lý số liệu liên quan đến các chỉ tiêu sử dụng trong mô hình Z-Score. Do yêu cầu bảo mật thông tin khách hàng và ngân hàng nên luận vănkhông nêu rõ kết quảxếp hạng nội bộ từng doanh nghiệp một trong quá trình nghiên cứu. Trong quá trình nghiên cứu, luận văn đã chọn 20 doanh nghiệp đang được XHTD tại Agribank Huế để chấm điểm theo mô hình Z-score. Các chỉtiêu tài chính cụthể nhưBảng 2.16:
Bảng 2.16: Thông tin thu thập từ BCTC của 20 doanh nghiệp tại Agribank, Chi nhánh Bắc sông Hương, Thừa Thiên Huế.
Đơn vị tính: Triệu đồng S T T Ngành nghề Tổng TS TS Ngắn hạn Tổng nợ phải trả Nợ Ngắn hạn Tổng DT thuần LN giữlại LN trước thuế Chi phí lãi vay EBIT Giá trị thị trường 1 CPH,SX 10.864 9.554 7.312 7.312 19.896 4.842 840 0 840 1.373
2 CPH,SX 57.235 25.280 38.365 25.873 40.030 8.075 4.023 5.854 9.877 27.545 3 CPH,SX 23.733 19.896 17.269 7.504 20.548 694 870 0 870 4.800 4 CPH,SX 19.266 15.359 13.282 12.216 27.182 133 166 0 166 4.525 5 CPH,SX 114.980 88.805 95.420 74.488 98.575 13.282 52.227 9.855 62.082 9.815 6 CPH,SX 53.294 51.836 22.804 22.804 72.672 7.124 4.027 1.823 5.850 17.860 7 CPH,SX 42.225 41.514 32.052 25.262 82.126 1.024 7.075 760 7.835 4.318 8 CPH,SX 7.752 6.180 3.942 3.521 9.544 792 1.057 47 1.104 2.642 9 CPH,SX 57.421 47.629 26.734 23.192 79.623 10.892 6.725 112 6.837 21.843 10 CPH,SX 38.570 26.891 23.082 16.983 35.649 3.702 14.055 853 14.908 13.055 11 CPH,SX 3.582 2.332 720 720 2.081 121 101 0 101 3.371 12 CPH,SX 4.529 3.720 2.951 1.070 6.814 650 428 20 448 1.556 13 CPH,SX 6.678 6.189 3.832 3.533 9.522 709 1.093 44 1.137 2.642 14 CPH,SX 9.434 9.041 7.644 7.644 51.834 581 402 0 402 2.802 15 CPH,SX 1.402 1.072 721 721 2.715 248 329 60 389 900 16 Chưa CPH,SX 32.924 27.221 14.298 10.723 24.116 8.382 12.823 11 12.834 18.489 17 Chưa CPH,SX 67.168 31.244 44.623 30.873 41.030 5.275 4.552 2.500 7.052 22.546 18 Chưa CPH,SX 3.820 3.202 3.120 2.920 9.528 520 744 250 994 3.340 19 Chưa CPH,SX 4.204 1.562 2.420 345 10.909 650 1.203 320 1.523 1.479 20 Chưa CPH,SX 1.050 670 353 253 965 50 75 20 95 300
(Nguồn: trích từ dữ liệu tiếp cận của Agribank)
Từ những chỉ số trong BCTC doanh nghiệp được Agribank cung cấp, vận dụng vào công thức tính của mô hình Z-Score
+ Áp dụ ng đố i vớ i DN đã cổ phầ n hóa, ngành sả n xuấ t:
Doanh nghiệp 1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12,13,14,15.
Z = 1,2X1 + 1,4X2 + 3,3X3 + 0,64X4 + 0,999X5
+ Áp dụ ng đố i vớ i doanh nghiệ p chư a cổ phầ n hóa, ngành sả n xuấ t:
Doanh nghiệp 16,17,18,19,20.
Z¿ = 0,717X1 + 0,84X2 + 3,107X3 + 0,42X4 + 0,998X5
Bảng 2.17:Kết quảxếp hạng tín dụng cho 20 doanh nghiệp được chọn
STT X1 X2 X3 X4 X5 Z Xếp hạng Xếp hạng nội bộ 1 0,206 0,446 0,077 0,188 1,831 3,076 Vùng lành mạnh AA 2 -0,010 0,141 0,173 0,718 0,699 1,913 Không rõ ràng BBB 3 0,522 0,029 0,037 0,278 0,866 1,831 Không rõ ràng AA 4 0,163 0,007 0,009 0,341 1,411 1,861 Không rõ ràng AA 5 0,125 0,116 0,540 0,103 0,857 3,015 Vùng lành mạnh A 6 0,545 0,134 0,110 0,783 1,364 3,067 Vùng lành mạnh AA 7 0,385 0,024 0,186 0,135 1,945 3,137 Vùng lành mạnh AA 8 0,343 0,102 0,142 0,670 1,231 2,683 Không rõ ràng A 9 0,426 0,190 0,119 0,817 1,387 3,077 Vùng lành mạnh A 10 0,257 0,096 0,387 0,566 0,924 3,003 Vùng lành mạnh AA 11 0,450 0,034 0,028 4,682 0,581 4,257 Vùng lành mạnh A 12 0,585 0,144 0,099 0,527 1,505 3,070 Vùng lành mạnh A 13 0,398 0,106 0,170 0,689 1,426 3,053 Vùng lành mạnh A 14 0,148 0,062 0,043 0,367 5,494 6,128 Vùng lành mạnh A 15 0,250 0,177 0,277 1,248 1,937 4,197 Vùng lành mạnh AA 16 0,501 0,255 0,390 1,293 0,732 3,058 Vùng lành mạnh AAA 17 0,006 0,079 0,105 0,505 0,611 1,218 Phá sản BBB
18 0,074 0,136 0,260 1,071 2,494 3,915 Vùng lành mạnh AA 19 0,289 0,155 0,362 0,611 2,595 4,309 Vùng lành mạnh AA 20 0,397 0,048 0,090 0,850 0,919 1,880 Không rõ ràng BB
Bảng trên là kết quảvận dụng mô hình Z– Score để chấm điểm xếp hạng tín dụng khách hàng DN, dưới sự hỗ trợ của phần mềm Excel, ta tính ra được chỉ số nguy cơ phá sản của từng DN. So sánh kết quả xếp hạng tại bảng 2.17 theo mô hình Z-Score với mức xếp hạng nội bộtại Agribank theobảng 2.18.
Bảng 2.18:So sánh kết quảgiữa 2 mô hình
Chỉtiêu Xếp hạng tín dụng nội bộtại Agribank
Xếp hạng tín dụng theo Z-Score Chênh lệch kết quả giữa 2 mô hình Nhóm A-AAA (Vùng lành mạnh) 17 14 3 Nhóm BB-BBB (Không rõ ràng) 3 5 2 Nhóm B, C-CCC, D (Vùng phá sản) 0 1 1 Từbảng 2.18 ta có thểthấy:
Chỉ số Z-Score phản ánh trong năm 2018 có 5 doanh nghiệp nằm trong vùng không rõ ràng (trùng khớp 2/5 so với mô hình xếp hạng nội bộ tại Agribank), có nguy cơ phá sản có thểgợi ý rằng tình trạng tài chính của các doanh nghiệp nằm trong vùng này không phải là lành mạnh và khôngổn định, tiềmẩn nguy cơ phá sản, cần phải cân nhắc thêm trước quyết định cho vay của ngân hàng. Số lượng công ty lành mạnh lên tới
14/17 công ty so với xếp hạng nội bộ của Agribank chứng tỏ rằng quy trình xếp hạng của Agribank cũng tương đối chặt chẽ. Trong đó:
Có 3 DN được Agribank xếp hạng là an toàn nhưng mô hình Z-Score đánh giá thuộc vào vùng không rõ ràng. Đó là 3 DN nằm ở vị trí số 3,4 và 8. Các DN này có chỉ số Z-Score lần lượt là 1,831; 1,861; 2,683.
- Với DN số3 và 4 có chỉ số Z gần như tương đồng nhau, trong đó có chỉ số X1 được tính toán là tương đối cao chứng tỏ vốn lưu động của 2 DN này tương đối lớn, sẵn sàng đáp ứng nhu cầu về thanh khoản. Tuy nhiên, tình hình lợi nhuận trước thuế, lãi vay và lợi nhuận giữlại của 2 DN là quá thấp so với tổng tài sản dẫn đến chỉ sốX2 và X3 trong kết quả chỉ số Z là rất thấp. Bên cạnh đó, mặc dù doanh thu thuần của 2 DN là xấp xỉ tổng tài sản (đối với DN số 4 là vượt tổng tài sản) nhưng mặt khác 2 DN còn nợ quá cao làm cho chỉ sốX4 bị giảm thấp đáng kể, đây cũng là một trong những nguyên nhân dẫn đến việc doanh thu cao nhưng lợi nhuận thấp của 2 DN số3 và 4. Kết luận lại, chỉ sốX1 và X5 cao, X2 X3 và X4 thấp làm cho chỉ số Z rơi vào vùng không rõ ràng, có rủi ro tín dụng. Tuy nhiên, ngân hàng Agribank trong những năm qua luôn xếp doanh nghiệp vào vùng an toàn vì theo thông tin chấm điểm tài chính và phi tài chính, thì tỷtrọng điểm cho thông tin phi tài chính là 65%, và các chỉ tiêu cho điểm của doanh nghiệp này rất cao, trong khi điểm thông tin tài chính là 35%, dẫn đến điểm tổng hợp của DN này cao, rơi vào vùng antoàn. Việc duy trì điểm trọng sốnày là dựa theo căn cứ khách quan của cán bộnhân viên tín dụng, cơ sởcho việc chấm điểm chưa thực sựphản ánh đúng tình hình của doanh nghiệp. Trong trường hợp này, có thểthấy 2 DN 3 và 4 tạo ra được nhiều doanh thu nhưng lợi nhuận lại thấp, khó đảm bảo được khả năng trả nợ cho ngân hàng trong thời gian tới. Trong thực tế, tình hình trả nợ của DN số3 và 4 không ổn định và không có thiện chí trong việc trảnợcho ngân hàng. Mặc dù chưa xuất hiện nợ quá hạn tuy nhiên cán bộ tín dụng phải đôn đốc 2 DN trên thường xuyên để trảnợ kịp thời, đúng hạn, tránh tình trạng nhảy nhóm nợ. Vì vậy chỉ số Z đo lường khách quan và dự báo tình hình hoạt động tương lai của 2 DN rõ ràng và chính xác hơn mô hình xếp hạng tín dụng nội bộcủa ngân hàng Agribank.
- Với DN số8 tuy có các chỉ số X1, X4, X5 là tương đối cao chứng tỏDN này có vốn lưu động tốt, vốn chủsởhữu cao và doanh thu lớn. Tuy nhiên khi nhìn vào BCTC có thểthấy lợi nhuận trước thuế, lãi vay và lợi nhuận giữlại là quá nhỏso với tổng tài sản làm cho chỉ sốX2 và X3 trong hệsốZ là thấp. Dẫn đến mô hình Z-Score xếp DN số 8 vào vùng không rõ ràng. Tuy nhiên, theo đánh giá của Agribank, đây là DN có quan hệ tín dụng lâu năm với ngân hàng, không phát sinh nợ xấu qua các năm giao dịch, quá trình giao dịch uy tín, và do các chỉtiêu phi tài chính chiếm tỷtrọng lớn trong kết quả đánh giá của mô hình xếp hạng tín dụng nội bộ, đánh giá DN thuộc vùng an toàn. Mặt khác, hệ số Z của DN này bằng 2,683 sát với điểm 2,99; nên Agribank xếp DN này vào vùng an toàn là hoàn toàn có cơ sở. Trong thực tế, tính đến tháng 12/2018 DN vẫn trảnợ gốc và lãi vayđầy đủ, đúng hạn cho ngân hàng, không có dấu hiệu kinh doanh sa sút và được Agribank giải ngân cho vay ngắn hạn thêm 10 tỷ đểmởrộng kinh doanh.Qua trường hợp này có thểthấy mô hình Z-Score đã bộc lộ điểm yếu khi chỉtập trung vào yếu tố tài chính để xếp hạng tín dụng cho 1 DN. Chính vì vậy cần phối hợp bổsung lẫn nhau giữa mô hình Z-Score và mô hình XHTD nội bộ của Agribank để có được kết quảXHTD hợp lý nhất.
Có 1 DN được Agribank xếp hạng là nợ cần chú ý nhưng mô hình Z-Score đánh giá thuộc vào vùng phá sản. Đó là DN nằm ở vị trí số 17. DN này có chỉ số Z-Score là 1,218.
Đây là doanh nghiệp thuộc loại hình công ty TNHH, kinh doanh giấy và các sản phẩm từ giấy. Qua BCTC có thể thấy lợi nhuận trước thuế và lợi nhuận giữ lại của doanh nghiệp đều rất thấp so với tổng tài sản chứng tỏ doanh nghiệp kinh doanh kém hiệu quả. Doanh thu tuy cao, nhưng chi phí cũng cao dẫn đến lợi nhuận không nhiều. Chính vì vậy chỉ số Z© của doanh nghiệp chỉ là 1,218, doanh nghiệp nằm trong vùng nguy hiểm, nguy cơ phá sản cao. Tuy nhiên, theo mô hình XHTD doanh nghiệp của Agribank đang sửdụng thì công ty TNHH nàyđược xếp loại BB. Ðây là doanh nghiệp mà Agribank xác định là khách hàng có hoạt động kinh doanh hiệu quả, tình hình tài chính tương đối tốt, có khả năng thu hồi đầy đủcảnợ gốc và lãi trong tương lai, nhưng có dấu hiệu khách hàng suy giảm khả năng trả nợ. Trong thực tế, tới tháng 6/2017,
doanh nghiệp vẫn trảnợ gốc và lãi vay đầy đủ, đúng hạn, tuy nhiên đến tháng 7/2018, do hoạt động kinh doanh gặp khó khăn nên công ty không trả được một số khoản nợ khi đến hạn. Hàng tồn kho tăng cao, không thu hồi được công nợ dẫn đến việc công ty không có nguồn thu đểtrảnợcho ngân hàng, gây phát sinh nợquá hạn. Quađó kết quả xếp hạng của mô hình Z-Score cũng hoàn toàn phù hợp với tình hình thực tếcủa doanh nghiệp, phản ánh được những dấu hiệu khó khăn trong hoạt động kinh doanh năm 2018. Thời điểm 31/12/2017, nếu Agribank xác định doanh nghiệp tiềm ẩn xu hướng phát sinh nợ xấu thì chính sách tín dụng sẽ thắt chặt hơn: không gia tăng hạn mức tín dụng, kiểm soát chặt chẽ hơn dòng tiền của công ty, giảm dần dư nợ đểtừng bước tháo gỡ khó khăn cho doanh nghiệp... Khi đó, công ty sẽthận trọng hơn trong việc sửdụng vốn vay đểmở rộng sản xuất kinh doanh, tập trung vào hoạt động kinh doanh hiện tại. Từ đó hạn chế được rủi ro cho công ty, và như vậy, Agribank cũng hạn chế được nguy cơ phát sinh nợxấu đối với DN số17.
KẾT LUẬN CHƯƠNG II
Trong chương II, luận văn đã giới thiệu sơ lược quá trình hình thành và phát triển của Ngân hàng Nông nghiệp và Phát triển Nông thôn Việt Nam. Đồng thời, luận văn cũng đã đi sâu vào trình bày, giới thiệu và phân tích vềhệ thống XHTD doanh nghiệp của Agribank để thích những mặt tích cực cũng như những tồn tại của hệ thống làm ảnh hưởng đến kết quả xếp hạng cũng như ảnh hưởng đến chất lượng tín dụng của ngân hàng. Từ đó luận văn ứng dụng mô hình Z-Score để so sánh, đánh giá và đưa ra những giải pháp nhằm hoàn thiện hơn hệ thống XHTD doanh nghiệp tại Agribank ở chương III.
CHƯƠNG 3: ĐỊNH HƯỚNG SỬ DỤNG MÔ HÌNH Z-SCORE NHẰM HOÀN THIỆN CÔNG TÁC XẾP HẠNG TÍN DỤNG KHÁCH HÀNG DOANH NGHIỆP TẠI NGÂN HÀNG NÔNG NGHIỆP VÀ PHÁT TRIỂN NÔNG THÔN
VIỆT NAM, CHI NHÁNH BẮC SÔNGHƯƠNG –THỪA THIÊN HUẾ