7. Tổng quan tài liệu
1.2.2. Các mô hình xếp hạng tín dụng
Về lý thuyết, có nhiều mô hình đo lƣờng rủi ro tín dụng. Các mô hình đƣợc phân loại thành các mô hình định tính và mô hình định lƣợng. Các mô hình định tính đo lƣờng rủi ro tín dụng bao gồm các mô hình phổ biến 6Cs (Character; Capacity; Cash; Collateral; Condition; Control) hoặc mô hình PARSE. Các mô hình định lƣợng nhƣ: mô hình điểm số tín dụng (Credit Score Models), trong đó, hai mô hình phổ biến là mô hình xác suất tuyến tính và mô hình trọng số tuyến tính. Ngoài những mô hình đã đƣợc áp dụng phổ biến ở Việt Nam, trên thế giới đã xuất hiện nhiều mô hình đo lƣờng rủi ro tín dụng hƣớng tới các cách tiếp cận mới hơn nhƣ:
- Mô hình cấu trúc kỳ hạn của rủi ro (The term structure of credit risk approach).
- Mô hình tỷ lệ vỡ nợ quá khứ (Mortality rate derivation of credit risk).
- Mô hình tỷ lệ sinh lời trên vốn điều chỉnh theo mức rủi ro (RAROC Models).
- Mô hình quyền chọn của rủi ro vỡ nợ (Option models of default risk).
Đối chiếu với các mô hình đo lƣờng rủi ro tín dụng với thực tế XHTDNB tại Việt Nam, có thể thấy các hệ thống XHTDNB ở Việt Nam đều
sử dụng hệ thống chấm điểm các tiêu chí, tức là về bản chất sử dụng mô hình
điểm số tín dụng để đo lƣờng rủi ro tín dụng.
Đặc trƣng chủ yếu của các mô hình điểm số tín dụng là “sử dụng các đặc
điểm quan sát được của người vay để tính ra một mức điểm biểu hiện được xác suất vỡ nợ của người vay hoặc để sắp xếp người vay thành các hạng với mức rủi ro vỡ nợ khác nhau”.
Có hai mô hình điểm số tín dụng cơ bản là mô hình xác suất tuyến tính và mô hình trọng số tuyến tính của Altman.
- Mô hình xác suất tuyến tính (Linear Probability Model) đƣợc sử dụng trong đo lƣờng rủi ro tín dụng là mô hình dựa trên các dữ liệu quá khứ, tính hệ
số tƣơng quan ( j) giữa các biến nguyên nhân j với rủi ro vỡ nợ của khoản
cho vay I (Xij). Mô hình này đƣợc biểu hiện nhƣ sau:
Gọi Zi là xác suất vỡ nợ của ngƣời vay thứ i, ta có:
Zi = jxXij + error
- Mô hình trọng số tuyến tính (Linear Discriminant Models) có mục đích là phân chia ngƣời vay thành nhóm có rủi ro vỡ nợ cao và nhóm có rủi ro vỡ nợ thấp. Trong các mô hình trọng số tuyến tính, hàm trọng số của Altman đƣợc sử dụng phổ biến.
Hàm trọng số của Altman có dạng nhƣ sau: Z = 1,2X1 + 1,4X2 + 3,3X3 + 0,6X4 + 1,0X5 Trong đó:
Z: Chỉ số phân loại rủi ro vỡ nợ của ngƣời vay (Z tƣơng quan nghịch với rủi ro vỡ nợ).
X1: Tỷ lệ vốn lƣu động/Tổng tài sản (Working capital/total assets ratio).
X2: Tỷ lệ lợi nhuận giữ lại/Tổng tài sản (Retained earnings/Total assets
ratio).
X3: Tỷ lệ lợi nhuận trƣớc khi trả lãi vay và thuế/Tổng tài sản (Earnings
before interest and taxes/total assets ratio).
X4: Tỷ lệ giá trị thị trƣờng của vốn cổ phần/giá trị sổ sách của các khoản
nợ dài hạn (Market value of equity/book value of long term debt ratio).
Các hệ số 1;2 1;4 3;3;… là các trọng số thể hiện tầm quan trọng của các
khứ về các khoản cho vay vỡ nợ và những khoản cho vay không có rủi ro.
Các tỷ lệ Xi đƣợc xác định dựa trên các dữ liệu của các thời kỳ gần đây.
Về lý thuyết, các mô hình này có mục đích:
- Thiết lập về mặt số lƣợng các nhân tố quan trọng đối với việc giải thích rủi ro vỡ nợ.
- Đánh giá cấp độ hoặc tầm quan trọng tƣơng đối của các nhân tố này. - Hoàn thiện việc định giá rủi ro vỡ nợ.
- Cơ sở cho việc sàng lọc ngƣời vay.
- Tính toán nhu cầu dự trữ cần thiết cho các thiệt hại tín dụng trong tƣơng lai.