2.5. Giới thiệu mô hình hồi quy logitstic dùng trong dự báo rủi ro 2.5.1 Giới thiệu mô hình hồi quy logitstic
Mô hình hồi quy logitstic được sử dụng trong trường hợp biến phụ thuộc là biến rời rạc. Với hồi quy logitstic biến phụ thuộc là biến nhị phân
trong mô hình là Xj (j = 1,n ) thì xác suất để biến phụ thuộc nhận giá trị bằng 1 được cho bởi công thức sau:
Ký hiệu 0 1 n β β β β ÷ ÷ = ÷ ÷ M
Và X=(1,X1i, X2i,…,Xn); Xi =(1,X1i,X2i,…,Xni); i=1,..,m. Để tiện cho tính toán ta viết pi dưới dạng
Với ²0, ²1,...., ²n là các hệ số chưa biết, cần ước lượng. Giá trị của các hệ số sẽ khác không khi các biến có mặt trong mô hình có giá trị xác suất p đủ nhỏ để có ý nghĩa thống kê (thông thường lấy với mức ý nghĩa 5% hoặc 10%). Nếu p d" 5% hoặc p d" 10% thì các hệ số khác không là có ý nghĩa. Khi ước lượng được các giá trị (i =1,n) thì sẽ tính được xác suất.
Mô hình logistic không nghiên cứu ảnh hưởng trực tiếp của biến độc lập Xi đến biến phụ thuộc mà xem xét ảnh hưởng của Xi đến xác suất để biến phụ Thuộc nhận giá trị bằng 1.
Ảnh hưởng của biến Xi đến xác suất để biến phụ thuộc nhận giá trị bằng 1 được tính theo công thức sau:
* Hệ số ưa thích ( ´ ): là hệ số phản ánh cơ hội, khả năng sự ưa thích
biến phụ thuộc bằng 1 và được tính như sau: δ = p/(1-p) với p là mức xác suất giả định để biến phụ thuộc nhận giá trị bằng 1. Như vậy, khi Xi thay đổi một Đơn vị thì hệ số ưa thích ( ´ ) thay đổi một lượng Đơn với được ước lượng từ mô hình.
Do đó, xác suất để biến phụ thuộc nhận giá trị bằng 1 được tính là
2.5.2 Ý nghĩa của hệ số đối với biến độc lập dạng nhị nguyên trong mô hình hồi quy logitstic
sát. Gọi p là xác suất xảy ra Y=1. Khi đó, với điều kiện của quan sát thứ i, ta có:
Dễ thấy 1-p là xác suất xảy ra trường hợp Y=0. Khi đó ta có số chênh (odd) giữa hai khả năng xảy ra Y =1 với Y = 0 là
1 2 2 .. .... 1 i k ki n ni X X X p p eβ β+ + β +β − =
Ta so sánh sự ảnh hưởng tới xác suất p của biến. Trong trường hợp biến là biến nhị nguyên thì ta có thể so sánh số chênh của nhóm đối tượng nhận giá trị 1 ở biến và số chênh của nhóm đối tượng nhận giá trị 0 ở biến này:
Đối với các quan sát với, số chênh có giá trị bằng Trong khi đó số chênh đối với các quan sát với sẽ là
Từ đây ta có khái niệm tỷ số chênh (odds ratio) giữa hai nhóm và Xk =0 được xác định bởi tỷ số 1 2 2 1 2 2 .. 1 ( 1) 1 ( 1) .... ... .... X i k X k i k X k i n niX X i k kiX nXni e eβ β β β β β β β β + + + − − + + + + + + + + +
Dễ dàng thấy tỷ số chênh trên đây có giá trị chính bằng
0 0 1 odds ratio 1 k k k p p e p p β − = = −
Ý nghĩa của tỷ số chênh được diễn giải như sau:
* Nếu tỷ số này lớn hơn 1 (tương ứng với hệ số ), tức là
Thì nhóm quan sát có giá t Thì 1 tại biến (nhóm thử) ảnh hưởng đến xác suất biến phụ thuộc Y nhận giá trị bằng 1 cao hơn khả năng của nhóm quan sát có giá trị 0 tại biến này (nhóm chứng);
biến phụ thuộc Y nhận giá trị 1 của thấp hơn nhóm quan sát mà biến nhận giá trị 0.
Kết luận chương 2:
Rủi ro tín dụng là điều tất yếu, khách quan và có thể xảy ra với mọi ngân hàng nên người ta không thể loại trừ được mà phải tìm cách hạn chế. Chương 2 khái quát được phần nào thực trạng hoạt động quản trị rủi ro tín dụng tại và các kết quả đạt được của công tác quản trị rủi ro tín dụng, nguyên tắc chấm điểm xếp hạng tín dụng tại VCB Quảng Ninh. Mặc dù kết quả đạt được trong những năm gần đây có nhiều khởi sắc tuy nhiên vẫn còn nhiều hạn chế cần khắc phục.
CHƯƠNG III: ÁP DỤNH MÔ HÌNH LOGIT PHÂN TÍCH CÁC NHÂN
CHƯƠNG III: ÁP DỤNH MÔ HÌNH LOGIT PHÂN TÍCH CÁC NHÂN
TỐ ẢNH HƯỞNG ĐẾN THỨ HẠNG TÍN DỤNG CỦA CÁC KHÁCH
TỐ ẢNH HƯỞNG ĐẾN THỨ HẠNG TÍN DỤNG CỦA CÁC KHÁCH
HÀNG PHÁP NHÂN THUỘC VCB QUẢNG NINH
HÀNG PHÁP NHÂN THUỘC VCB QUẢNG NINH
Căn cứ về các yếu tố xếp hạng của toàn hệ thống VCB đã trình bày trong Chương II, thì ta thấy thứ hạng tín dụng của một doanh nghiệp chịu tác động của rất nhiều yếu tố gồm các yếu tố định lượng (các chỉ số tài chình) và các yếu tố định tính (yếu tố phi tài chính), ở các địa phương, các chi nhánh, và các ngành thì các yếu tố đó tham gia quyết định đến thứ hạng tín dụng của mỗi khách hàng là khác nhau. Nên việc tìm ra những yếu tố nào có ảnh hưởng đến khả năng mà khách hàng pháp nhân rơi vào thứ hạng tín dụng nào đó cho mỗi chi nhánh, mỗi ngành là cần thiết. Từ đây ta có thể cho các doanh nghiệp thấy rằng chỉ số nào thực sự ảnh hưởng đến thứ hạng tín dụng mà ngân hàng xếp cho mình, đồng thời cũng cho các doanh nghiệp thấy rằng tại sao bị xếp hạng như vậy và làm thế nào để cải thiện được thứ hạng tín dụng của mình đồng thời về phía ngân hàng các cán bộ tín dụng trong việc xét duyệt cấp tín dụng cho các khách hàng pháp nhân cần quan tâm đến các yếu tố nào để hạn chế rủi ro tín dụng.
Các khách hàng của VCB chi nhánh Quảng Ninh cũng rất phong phú đặc biệt là các khách hàng pháp nhân rất đa dạng về quy mô và ngành nghề, nên trong chương III tác giả sẽ trình bày mô hình phân tích tìm ra các yếu tố ảnh hưởng đến thứ hạng tín dụng của các khách hàng pháp nhân theo từng ngành kinh tế cơ bản.
Căn cứ vào mục đích của đề tài:
Xác định: Các yếu tố là những nguyên nhân chủ yếu ảnh hưởng đến khả năng một doanh nghiệp bị xếp vào một thứ hạng nào đó sẽ là cơ sở cho những ứng dụng trong quản lý rủi ro.
quan đến khả năng xếp hạng của các khách hàng pháp nhân, đồng thời cũng cho thấy được các yếu tố làm tăng hạng hoặc giảm hạng của các khách hàng đó.
Tính khách quan: Kết quả là các yếu tố ảnh hưởng đến thứ hạng tín dụng
của những chủ thể khác nhau.
Sự công nhận: Trong mắt của doanh nghiệp và ngân hàng thì các yếu tố
phải cho thấy được các yếu tố đưa ra là những thông tin ảnh hưởng trực tiếp đến thứ hạng tín dụng của doanh nghiệp.
Tính nhất quán: kết quả không được mâu thuẫn với các lý thuyết và thực
tế đã được thừa nhận.
Với những yêu cầu nêu trên và đặc điểm của các khách hàng pháp nhân của VCB Quảng Ninh theo từng ngành kinh tế cùng với các thông tin của mẫu số liệu thu thập được tác giả lựa chọn mô hình logistics tích các nhân tố ảnh
hưởng đến thứ hạng tín dụng của khách hàng pháp nhân thuộc Ngân hàng Ngoại Thương, Chi nhánh Quảng Ninh
3.1. Lựa chọn biến số
3.1. Lựa chọn biến số 3.1.1 Biến phụ thuộc
Từ bảng kết quả xếp hạng cho các khách hàng pháp nhân ta thấy có 10 kết quả đó là: AAA, AA, A, BBB, BB, B, CCC, CC, C, D biểu thị các mức rủi ro khác nhau, các kết quả này lần lượt được mã hoá bởi các số từ 1 tới 10 là giá trị của biến “XHTD” trong quá trình nhập dữ liệu.
Xuất phát từ thực tế trong quá trình thẩm định đề xuất cho vay khi chấm điểm xếp hạng của VCB Quảng Ninh và hạn chế số lượng của mẫu số liệu mà ta thu thập được cho từng kết quả xếp hạng nên ta chia nhóm kết quả này ( chia biến “XHTD”) thành ba nhóm ( ba biến) biểu thị các nhóm thứ hạng tín dụng của các khách hàng pháp nhân và lấy ba biến đó làm biến phụ thuộc để đưa vào mô hình phân tích cụ thể như sau.
Nhóm 1: Được thành lập từ biến định tính kết quả “xếp hạng tín dụng”
mã hoá tương ứng: 1,2,và 3 trong biến “XHTD”. Dùng thủ tục compute của phần mềm SPSS để tạo biến “N1” từ biến “XHTD” ta được.
1: Nếu biến “XHTD” nhận các giá trị 1,2 và 3 N1=
0: Nếu biến “XHTD” nhận các giá trị còn lại
- Ý nghĩa biến phụ thuộc N1: gồm những quan sát mà kết quả XHTD của các doanh nghiệp xếp loại tốt rủi ro thấp, khả năng tự chủ tài chính cao, hoạt động có hiệu quả gân hàng ưu tiên cấp tín dụng.
Nhóm 2: Được thành lập từ biến định tính kết quả “xếp hạng tín dụng”
(XHTD) của các khách hàng pháp nhân của VCB trong thời kỳ nghiên cứu. Ký hiệu biến: N2 nhận các kết quả xếp hạng gồm: BBB, BB, B được mã hoá tương ứng: 4,5,và 6 trong biến “XHTD”. Dùng thủ tục compute của phần mềm SPSS để tạo biến “N2” từ biến “XHTD” ta được.
1: Nếu biến “XHTD” nhận các giá trị 1,2 và 3 N2=
0: Nếu biến “XHTD” nhận các giá trị còn lại
- Ý nghĩa biến phụ thuộc N2: Các doanh nghiệp có kết quả xếp hạng trung bình, Khả năng tự chủ tài chính bình thường, rủi ro trung bình, kết quả xếp hạng gồm: BBB, BB, B, nhóm khách hàng có thể cấp tín dụng.
Nhóm 3: Được thành lập từ biến định tính kết quả “xếp hạng tín dụng”
(XHTD) của các khách hàng pháp nhân của VCB trong thời kỳ nghiên cứu. Ký hiệu biến: N3 nhận các kết quả xếp hạng gồm: BBB, BB, B được mã hoá tương ứng: 4,5,và 6 trong biến “XHTD”. Dùng thủ tục compute của phần mềm SPSS để tạo biến “N3” từ biến “XHTD” ta được.
1: Nếu biến “XHTD” nhận các giá trị 1,2 và 3 N3=
quả xếp hạng gồm: CCC, CC, C, D), mất khả năng tự chủ tài chính, nguy cơ vỡ nợ cao, nhóm khách hàng không được cấp tín dụng.
Như vậy ta có ba biến phụ thuộc N1, N2, N3 là các biến nhị nguyên 0-1 biểu thị các thứ hạng tín dụng của các khách pháp nhân.
3.1.2. Biến độc lập
Sau khi lựa chọn biến phụ thuộc, bước tiếp theo ta phai xác định biến độc lập sẽ được sử dụng trong phân tích. Biến độc lập được lựa chọn dựa vào các thông tin có được thông qua quá trình chấm điếm xếp hạng tín dụng doanh nghiệp đã trình bày ở Chương II. Gồm các biến biểu thị các thông tin về tài chính (các biến định lượng) được khai thác qua các chỉ số tài chính trên các báo cáo tài chính cùng với các thông tin phi tài chính (các yếu tố định tính) của các doanh nghiệp lấy từ yếu tố đầu vào mà VCB Quảng Ninh dùng để chấm điểm xếp hạng tín dụng cho doanh nghiệp trong quá trình thẩm định cho vay.
Xuất phát thực tế từ quá trình chấm điểm XHTD tại chi nhánh và sự hạn chế thông tin của các doanh nghiệp nên tác giả chỉ thu thập được các thông tin được biểu thị bởi 32 biến độc lập ( gồm 13 biến là các chỉ số tài chính, 15 biến là các thông tin phi tài chính và 4 biến biểu thị 4 ngành kinh tế cơ bản ) đưa vào trong mô hình phân tích.
Vậy ta có danh sách gồm 27 các biến độc lập liệt kê trong bảng. ... được đưa vào mô hình phân tích xem các yếu tố nào ảnh hưởng đến khả năng các biến phụ thuộc N1, N2, N3 nhận các giá trị bằng 1 một cách có ý nghĩa thống kê hay không?
Riêng đối với 4 biến biểu thị các ngành kinh tế, 2 biến biểu thị quy mô doanh nghiệp (QMO_DNLon, QMO_DNNho) và 2 biến biểu thị hình thức sở hữu của doanh nghiệp( HTSH_NN, HTSHKhac) là các biến nhị nguyên nên để so sánh sự ảnh hưởng của các ngành kinh tế, quy mô doanh nghiệp và hình
rằng các biến ngành Công nghiệp (NGANH_CN), biến hình thức sở hữu khác(HTSHKhac) và biến quy mô doanh nghiệp lớn (QMO_DBLon) có số lượng quan sát là nhiều nhất so với các biến còn lại trong cùng nhóm nên ta bỏ biến này ra khỏi mô hình để so sánh sự ảnh hưởng của các biến trong cùng nhóm với biến của nhóm bị đưa ra khỏi mô hình thông qua tỷ số chênh biểu hiện ở giá trị đã được trình bày trong mục. ...ở chương II.
Bảng 3.2a Danh sách các biến độc lập sử dụng trong nghiên cứu
STT Danh sách các Biến độc lập Loại biến Nhân tố rủi
ro tín dụng Ký Hiệu
1 Khả năng thanh toán ngắn hạn Định lượng Thanh khoản KNTT_Ngh 2 Khả năng thanh toán nhanh Định lượng Thanh khoản KNTT_Nhan 3 Luân chuyển hàng tồn kho Định lượng Hoạt động LCHT_Kho 4 Kỳ thu tiền bình quân Định lượng Hoạt động KTTBQ 5 Hệ số sử dụng tài sản Định lượng Hoạt động HSSD_TSan 6 Nợ phải trả trên tổng tài sản Định lượng Cân nợ NPT_TTSan 7 Nợ phải trả trên VCSH Định lượng Cân nợ NPT_VCSH 8 Thu nhập trước thuế Trên DT Định lượng Thu nhập TNTT_DT 9 Thu nhập trước thuế và lãi vay/ Tổng tài sản Định lượng Thu nhập TNTT_TSan 10 Thu nhập trước thuế trên VCSH Định lượng Thu nhập TNTT_VCSH 11 Hệ số khả năng trả lãi Định lượng Dòng tiền HSKN_TLai 12 Hệ số khả năng trả nợ gốc Định lượng Dòng tiền HSKN_Tgoc 13 Trạng thái luân chuyển tiền tệ Định lượng Dòng tiền TTLC_TTe 14 Thời gian hoạt động của DN Định lượng Uy tín DN TGHDDN 15 Kinh nghiệm trong ngành GĐDN Định lượng Năng lực QLý KNoGD 16 Tầm nhìn củaDN trong Tương lai Định tính Năng lực QLý TAM_ Nhìn 17 Triển vọng ngành của DN Định tính Bên ngoài TRIEN_Vong 18 Uy tín doanh nghiệp Định tính Bên ngoài UTIN_DN 19 Vị thế cạnh tranh Định tính Bên ngoài VTHE_CTranh 20 Hình thức sở hữu nhà nước Nhị nguyên T.TinDN HTSH_NN 21 Hình thức sở hữu khác Nhị nguyên T.TinDN HTSH_TNhan 22 Quy mô doanh nghiệp lớn Nhị nguyên T.TinDN QMO_DNLon 23 Quy mô doanh nghiệp nhỏ Nhị nguyên T.TinDN QMO_DNNho 24 Ngành công nghiệp Nhị nguyên Ngành KT NGANH_CN
25 Ngành xây dựng Nhị nguyên Ngành KT NGANH_XD
26 Ngành thương mại dịch vụ Nhị nguyên Ngành KT NGANH_TMDV 27 Ngànhh nông lâm ngư Nhị nguyên Ngành KT NGANH_NL
3.2. Chọn mẫu
quan trọng trong bất kỳ nghiên cứu thống kê nào, bởi việc lựa chọn số liệu chính xác sẽ mô tả tốt nhất cho việc nhận biết mô hình.
Bộ số liệu được sử dụng trong đề tài là các thông tin về doanh nghiệp ( gồm các thông tin tài chính định lượng và các thông tin phi tài chính định tính), của các doanh nghiệp là khách hàng pháp nhân của chi nhánh trong vòng 3 năm (từ 2007 đến 2009). Nguồn số liệu được thu thập từ phòng quan hệ khách hàng và phòng quản lý nợ của VCB Quảng Ninh.
* Mô tả mẫu nghiên cứu:
Trong mẫu nghiên cứu có 376 quan sát gồm thông tin nêu trên của 169 doanh nghiệp là khách hàng pháp nhân của VCB Quảng Ninh trong ba năm từ 2007 đến 2009 và đã được chấm điểm XHTD tại chi nhánh và các kết quả XHTD được mã hoá từ 1 đến 10 và được chia theo các 3 nhóm kết quả xếp được mô tả bởi các biến N1,N2,N3 trong đó số lượng của từng nhóm theo các khoản vay, số lượng doanh nghiệp và các ngành kinh tế được thống kê như sau
Bảng 3.2b. Thống kê số lượng các nhóm kết quả XHTD theo số khoản vay và số doanh nghiệp trong mẫu nghiên cứu
Nhóm Số khoản vay Số doanh nghiệp
Nhóm 1 148 77
Nhóm 2 149 62
Nhóm 3 79 30
Tổng số 376 169
Ngành kinh tế Số khoản vay Số doanh nghiệp Ngành công nghiệp 103 81 Ngành xây dựng 116 77 Ngành TM-DV 69 52 Ngành NL- TS 88 53 Tổng số 376 169
( Nguồn: mẫu số liệu nghiên cứu)
Bảng 3.2d Mô tả các biến độc lập (các biến định lượng)
Có thể thấy giá trị của các biến độc lập chênh lệch nhau khá lớn. Điều này thể hiện sự không đồng đều của bộ số liệu thu thập và có thể ảnh hưởng đến kết quả ước lượng.
3.3. Phân tích
3.3. Phân tích
Từ quá trình phân tích lựa chọn biến tư mẫu số liệu ở trên, tác giả đi xây