2. Xếp hạng các khoản vay 3 Tối đa hoá ROE
1.5.2. Mô hình Z của Altman
Mô hình điểm số Z của E. I. Altman hình thành để cho điểm tín dụng đối với các công ty của Mỹ. Hàm số Z là thước đo tổng thể để phân loại RRTD đối với người vay và phụ thuộc vào:
- Các trị số của các chỉ tiêu tài chính của người vay (Xj)
- Tầm quan trọng của các chỉ số này trong việc xác định xác suất vỡ nợ của người vay trong quá khứ.
Từ đó, Altman đưa ra mô hình cho điểm bởi hàm số: Z= 1,2X1 +1,4 X2 +3,3 X3 + 0,6 X4 + 0,999 X5 Trong đó X1= Tỷ số vốn lưu động ròng/Tổng tài sản X2= Tỷ số giữa lợi nhuận giữ lại/Tổng tài sản X3 =Lợi nhuận trước thuế và lãi vay/Tổng tài sản
X4 = Tỷ số giữa thị giá cổ phiếu/Giá trị ghi sổ nợ dài hạn X5 =Tỷ số giữa doanh thu/Tổng tài sản
Ý nghĩa: Trị số Z càng cao, xác suất vỡ nợ của khách hàng vay vốn càng thấp. Trị số của Z càng nhỏ hoặc âm thì nguy cơ vỡ nợ của khách hàng vay vốn sẽ cao.
Theo mô hình cho điểm của Altman, các công ty có điểm số Z thấp hơn 1,81 được xếp hạng vào nhóm có nguy cơ phá sản cao. Căn cứ vào kết luận này ngân hàng
sẽ không cung cấp tín dụng cho khách hàng xin vay khi tính toán thẩm định có điểm số Z dưới 1,81, khách hàng đã vay vốn khi rà soát đánh giá cho điểm Z mà ở mức thấp hơn 1,81 sẽ áp chế ngay những biện pháp kiểm soát đặc biệt, trong thời gian theo dõi nhất định cho thấy khó cải thiện thì chiến lược “rút lui” tín dụng sẽ được quyết định. Những công ty vay vốn có trị số Z trên 2,99 là những khách hàng có hệ số an toàn cao, ít có khả năng xảy ra vỡ nợ, thường được ngân hàng ưu tiên cấp tín dụng.
Với mô hình này cũng có hạn chế sau:
- Mô hình này chỉ cho phép ngân hàng phân khách hàng thành hai nhóm là vỡ nợ và không vỡ nợ. Trong thực tế, “vỡ nợ” của các công ty phân theo các loại khác nhau ở mỗi mức độ nhất định, từ mức độ chậm trễ trong trả lãi tiền vay, đến mức độ phải kéo dài thời hạn trả nợ, đến cấp độ không trả được nợ gốc và lãi tiền vay. Điều này cũng có nghĩa cần có mô hình tính điểm ở mức chi tiết hơn, thang điểm ở nhiều mức để phân loại khách hàng ở các nhóm tương ứng với mức vỡ nợ khác nhau.
- Những biến số của mô hình tính điểm Z bị chi phối bởi sự biến động của thời gian và môi trường kinh doanh, nhưng mô hình không thể giải thích được vấn đề này. Bên cạnh đó, mô hình của Altman lại giả thiết các biến số Xj là không phụ thuộc lẫn nhau, trong khi các biến kinh tế có tác động, gắn bó mật thiết với nhau.
- Mô hình đã không tính tới một số nhân tố quan trọng mặc dù việc lượng hoá những nhân tố này là khó khăn, ví dụ “danh tiếng”, mối quan hệ truyền thống giữa ngân hàng với khách hàng, hay yếu tố chu kỳ kinh doanh nền kinh tế...
Với điều kiện môi trường của Việt Nam hiện tại chúng ta thấy thông tin không minh bạch, hoạt động kiểm toán độc lập gần như rất sơ khai, chắc chắn việc vận dụng mô hình này vào phân tích đánh giá rủi ro khách hàng là rất khó thực hiện.