Dựa trên thực trạng hoạt động tín dụng và các phương phápđánh giá khảnăng trả nợ của KHDN nói riêng và khách hàng nói chung tại ACB, xét thấy cần phải xây dựng một mô hình có th ể đo lường cụ thể khả năng trả nợ của KHDN: không ch ỉ dừng lại ở việc phân tích tình tr ạng của KHDN mà còn xem xét KHDN trong b ối cảnh quan hệ tín dụng tại ACB.
Tiêu chí chọn lựa mô hình d ựa trên ơc sở sau sau:
- Phải là mô hình th ống kêđể khắc phục những hạn chế từ các phương pháp đánh giá khảnăng trả nợ của KHDN của ACB dựa hoàn toàn trên kinh nghiệm của chuyên gia;
- Mô hình có kh ả năng lượng hóa kh ả năng trả nợ KHDN thành xác suất trả nợ, dùng làm c ơ sở định giá ủri ro của từng KHDN tại ACB;
- Mô hình đơn giản, dễ sử dụng và có th ể áp dụng kết quả XHTD nội bộ tại ACB là d ữ liệu đầu vào c ủa mô hình;
- Mô hình có th ể đưa cùng lúc biến định lượng và bi ến định tính trong việc xácđịnh khả năng trả nợ của KHDN.
Qua nghiên ứcu những ưu, nhược điểm của từng loại mô hình c ũng như dựa vào đặc điểm riêng ủca KHDN tại ACB, học viên ửs dụng phương pháp hồi quy Logit trong bài lu ận văn. Đây là mô hình được sử dụng nhiều nước trên thế giới hiện nay trong việc đánh giá khảnăng trả nợ của KHDN sau khi cấp tín dụng, thường là nhận định kết quả trả nợ của KHDN trong vòng 1 n ăm. Và hàm h ồi quy Logit được
viết như sau:
Pr (Di=1) = Pr (D*i>0) = F (β0 + β1Xi1 + … + βnXin) Trong đó:
- Di : Khả năng trả nợ của KHDN, Di = 1 nếu KHDN trả được nợ hoặc trả nợ tốt, Di =0 nếu KHDN không tr ả được nợ hoặc trả nợ không t ốt. - X1, … X n: Các nhân tố ảnh hưởng đến khả năng trả nợ của khách hàng
- β là các hệ số hồi quy của hàm Logit
Hàm h ồi quy Logit sẽ tính xác suất xảy ra Di theo quy tắc: Nếu xác suất >= 0.5 thì KH có D i =1; Nếu xác suất < 0.5 thì KH có D i = 0.
3.2. Phương pháp xây dựng mô hình nghiên cứu