Về hoàn thiện mô hình xếp hạng

Một phần của tài liệu (LUẬN văn THẠC sĩ) hoàn thiện hệ thống xếp hạng tín dụng khách hàng doanh nghiệp tại ngân hàng thương mại tnhh mtv đại dương​ (Trang 93 - 96)

Ứng dụng các phương pháp, kỹ thuật thống kê trong phương pháp xếp hạng nhằm cải thiện hiệu năng mô hình: Mặc dù hệ thống XHTD doanh nghiệp

của OceanBank được thiết kế dựa trên các chỉ tiêu tài chính và phi tài chính phản ảnh tương đối đầy đủ những khía cạnh rủi ro tín dụng của doanh nghiệp, tuy nhiên tỷ trọng tương quan của các nhóm chỉ tiêu hoặc trọng số của các chỉ tiêu trong cùng một nhóm chưa đảm bảo được khả năng phân biệt khách hàng tốt/xấu của hệ thống đạt hiệu quả cao.

Như đã đề cập ở phần trên, phương pháp thống kê cần được sử dụng để có cơ sở cho việc điều chỉnh các trọng số của các chỉ tiêu. Cụ thể, người ta thường hay sử dụng chỉ số thống kê Gini để xác định khả năng phân biệt khách hàng của một chỉ tiêu, một nhóm chỉ tiêu, hoặc một hệ thống xếp hạng tín dụng. Gini là chỉ số để đánh giá tổng thể về khả năng phân biệt giữa khách hàng tốt và khách hàng xấu. Gini = 0 tức là chỉ tiêu/nhóm chỉ tiêu/hệ thống xếp hạng không có khả năng phân biệt giữa khách hàng tốt và khách hàng xấu. Gini = 1tức là chỉ tiêu/nhóm chỉ tiêu/hệ thống xếp hạng có khả năng phân biệt giữa khách hàng tốt và khách hàng xấu một cách hoàn hảo. Theo thông lệ, thang điểm Gini để đánh giá khả năng phân biệt của mô hình như sau:

Y u Đ t Tốt R t tốt Cực kỳ tốt 0.30 0.40 0.50 0.60 0.70

Bảng dưới đây mô tả kết quả tính toán Gini thực tế trong tính toán thử nghiệm gần đây của Phòng Rủi ro tín dụng OceanBank.

STT Mô hình Gini Nhận xét

1 Mô hình thông thƣờng 47% Kết quả Gini của mô hình thông thường cho thấy mô hình có khả năng phân biệt KH ở mức trung bình khá.

1.1 Chỉ tiêu tài ch nh 27% - Nhóm các chỉ tiêu phi tài chính (PTC) có Gini cao hơn nhiều so với nhóm các chỉ tiêu tài chính.

- Trong các nhóm chỉ tiêu PTC, nhóm 3 là nhóm có Gini cao nhất.

- Ngoài phần lớn các chỉ tiêu PTC có khả năng phân biệt yếu, một số chỉ tiêu PTC có khả năng phân biệt khá tốt:

+ Tỷ trọng doanh số tiền về tài khoản tại Oceanbank không bao gồm số tiền giải ngân cho vay so với doanh số cho vay tại

1.2 Chỉ tiêu phi tài ch nh 50% Nhóm chỉ tiêu phản ánh khả năng trả nợ của KH (Nhóm 1) 40% Nhóm chỉ tiêu phản ánh trình độ quản lý và môi trường nội bộ (Nhóm 2) 20% Nhóm chỉ tiêu phản ánh quan hệ với Ngân hàng (Nhóm 3)

Nhóm chỉ tiêu phản ánh ảnh hưởng tới ngành (Nhóm 4)

16% Oceanbank (trong 12 tháng qua): 41% + Tình trạng nợ tại các ngân hàng khác trong 12 tháng qua: 42%

+ Tình hình nợ quá hạn gốc và lãi của dư nợ hiện tại tại Ngân hàng OB: 41%

Nhóm chỉ tiêu phản ánh các nhân tố ảnh hưởng tới hoạt động của doanh nghiệp (Nhóm 5)

31%

2 Mô hình siêu nhỏ 42% Kết quả Gini của mô hình siêu nhỏ cho thấy mô hình có khả năng phân biệt khách hàng ở mức chấp nhận được

2.1 Chỉ tiêu tài ch nh 6% - Nhóm các chỉ tiêu TC có Gini rất thấp, khả năng phân biệt khách hàng rất yếu so với các chỉ tiếu PTC.

- Trong các nhóm chỉ tiêu PTC, nhóm chỉ phản ánh quan hệ với Ngân hàng có Gini cao nhất. Đây cũng là nhóm chỉ tiêu PTC có Gini cao nhất của mô hình thông thường - Một số chỉ tiêu PTC có khả năng phân biệt khá:

+ Tỷ trọng nợ quá hạn thực tế không bao gồm nợ cơ cấu trong hạn /tổng dư nợ tại thời điểm đánh giá tại Ngân hàng OB: 35% + Tình hình nợ quá hạn của dư nợ hiện tại tại: 35%

+ Tình trạng nợ tại các ngân hàng khác trong 12 tháng qua: 44%

+ Lịch sử tín dụng của người trực tiếp điều hành DN: 39%

2.2 Chỉ tiêu phi tài ch nh 47% Nhóm chỉ tiêu phản ánh trình độ quản lý và điều hành doanh nghiệp (Nhóm 1) 20% Nhóm chỉ tiêu phản ánh quan hệ với ngân hàng (Nhóm 2) 49% Nhóm chỉ tiêu đánh giá ngành và các yếu tố ảnh hưởng đến hoạt động doanh nghiệp Nhóm 3 16% Nhóm chỉ tiêu đánh giá tình hình kinh doanh (Nhóm 4) 26%

Như vậy, dựa trên những kết quả phân tích thống kê này, thay vì xác định cơ cấu trọng số mang tính chủ quan, luận văn đề xuất OceanBank cần sử dụng phương pháp thống kê Gini, tiến hành tính toán chỉ số Gini, sau đó điều chỉnh theo quy tắc chỉ tiêu/nhóm chỉ tiêu nào có Gini cao thì trọng số phải cao hơn các chỉ tiêu/nhóm chỉ tiêu có Gini thấp, qua đó nâng cao tính hiệu quả của hệ thống XHTD. Ví dụ, đối với mô hình xếp hạng cho doanh nghiệp siêu nhỏ, trọng số cho phần thông tin tài chính nên giảm xuống 11% và nâng trọng số của chỉ tiêu phi tài chính lên 89%, thay vì cơ cấu tỷ trọng 35-65% như hiện tại. Thực tế cũng cho thấy r ng, báo cáo tài chính của những doanh nghiệp siêu nhỏ thường có độ tin cậy thấp, không phản ánh chân thực tình hình sức khỏe tài chính của doanh nghiệp và dễ dàng bị doanh nghiệp biến báo. Đối với thông tin phi tài chính, trong nhóm chỉ tiêu phản ánh quan hệ với khách Ngân hàng của mô hình xếp hạng cho Doanh nghiệp thông thường cũng như mô hình siêu nhỏ, thay vì để trọng số của các chỉ tiêu có Gini cao b ng với các chỉ tiêu khác trong nhóm như hiện tại, cần điều chỉnh tăng để hệ thống có hiệu năng cao hơn.

Một phần của tài liệu (LUẬN văn THẠC sĩ) hoàn thiện hệ thống xếp hạng tín dụng khách hàng doanh nghiệp tại ngân hàng thương mại tnhh mtv đại dương​ (Trang 93 - 96)

Tải bản đầy đủ (PDF)

(143 trang)