1.3.6.1. Phương pháp chuyên gia (Analyst driven ratings)
Phương pháp chuyên gia là quá trình thu thập,aphân tích và xử lý những đánh giá,adự báo b ng cách tập hợp và hỏi ý kiến các chuyên gia giỏi thuộc một lĩnh vực hẹp của khoa học. Quá trình áp dụng phương pháp chuyên gia gồm: lựa chọn chuyên gia,atrưng cầu ý kiến chuyên gia, thu thập và xử lý các đánh giá dự báo.
XHTD theo phương pháp này dựa trên nhiều kinh nghiệm đã được đúc kết của những chuyên gia,aqua đó để có thể tìm ra được bản chất của mối quan hệ giữa nguy cơ phá sản và các nhân tố ảnh hưởng đến nó.
Có rất nhiều mô hình sử dụngaphương pháp chuyên gia và thường được gọi dưới tiêu đề là lớp mô hình chuẩn đoán và được chia thành: bảng câu hỏi đánh giá cổ điển,ahệ thống định tính,ahệ thống chuyên gia. Và những mô hình này thường sử dụng mối quan hệ giữa trả nợ và vay của đối tượng được đánh giá,ađể từ đó đưa ra những đánh giá về nguy cơ phá sản của các doanh nghiệp trong tương lai. Chất lượng của những mô hình chuẩn đoánaphụ thuộc vào kinh nghiệm chủ quan của các chuyên gia có mức độ chính xác đến mức nào.
Ưu điểm của phương pháp chuyên gia: Tận dụng được nhữngakinh nghiệm và tri thức chuyên sâu của các chuyên gia trong chuyên ngành của họ. Ngoài ra,ado kết quả đánh giá được tập hợp từ nhiều người nên phương pháp này xem xét nhiều phương diện khác nhau,atránh được sự phiến diện,amột chiều.
Bên cạnh ưu điểm, phương pháp chuyên gia cũng có bộc lộ nhược điểm: Thứ nhất là phương pháp này mang tính chủ quan của chuyên gia. Vì các chuyên gia khác nhau có thể có đánh giá khác nhau với cùng một công ty. Thứ hai là chi phí đào tạo, thuê chuyên gia và sử dụng họ trong việc XHTD cũng cao. Thứ ba là bộ câu hỏi thường lớn, gây khó khăn và mất nhiều thời gian trong quá trình khách hàng cung cấp thông tin. Thứ 4 là khả năng dự báo của phương pháp chuyên gia là thấp.
Nhìn chung,acác tổ chức xếp hạng tín dụng hàng đầu thế giới gồm Fitch, S&P, Moody's chủ yếu sử dụng phương pháp chuyên gia,ađánh giá một cách toàn diện về nền kinh tế,angành và nội bộ công ty. Với chỉ tiêu phi tài chính được lượng hóa tối đa,achỉ tiêu tài chính được tính toán sau khi dữ liệu đã điều chỉnh để có thể so sánh với các doanh nghiệp có đồng quy mô hoặc các doanh nghiệpatrong cùng ngành. Họ cũng chú trọng xem xét theoanhóm tỷ số hơn bất kỳ tỷ số riêng lẻ nào và thiên về việc đánh giá dòng tiền thực mà doanh nghiệp tạo ra với dòng tiền thực mà doanh nghiệpaphải chi trả. Tuy nhiên,adù sử dụng mô hình toán học hay phương pháp chuyên gia thì mỗi hệ thống XHTD đều có một sốakhuyết điểm nhất định. Tóm lại,aphương pháp chuyên gia,atự nó đã chứa đựng rủi ro do yếu tố chủ quan trong xếp hạng,achắc chắn 100% về khả năng trả nợ của doanh nghiệp là điều không thể làm được.
Về phạm vi áp dụng,aphương pháp chuyên gia thường được áp dụng nh m thu thập ý kiến dự báo và đánh giá trong các lĩnh vực như đánh giá tiềm năng thị trường và chiến lược cạnh tranh của doanh nghiệp,ađánh giá và xếp hạng doanh nghiệp về tổ chức quản lý,atình hình quản trị nguồn nhân lực,ađánh giá và xếp hạng doanh nghiệp dựa trên phương diện tài chính,adự báo về những biến động của môi trường kinh doanh,adự báo và đánh giá triển vọng và xu hướng của nền kinh tế, của các ngành như tỉ lệ tăng trưởng kinh tế,alạm phát, biến động tỷ giá hối đoái, triển vọng
của một ngành kinh tế, dự báo và đánh giá về triển vọng và chu kỳ phát triển công nghệ của ngành,ađánh giá về địa điểm và phạm vi hoạt động của doanh nghiệp, đánh giá và dự báo tiềm năng thị trường sản phẩm của doanh nghiệp.
1.3.6.2. Phương pháp thống kê
Phương pháp thống kê là một trong những phương pháp nghiên cứu rất chính xác. Nó giúp phát hiện ra những quy luật của hiện thực khách quan, từ một sự vật, hiện tượng…Phương pháp thống kê là một quá trình, bao gồm điều tra thống kê, tổng hợp thống kê, phân tích và dự báo. B ng cách này ta mới có khả năng ứng dụng rộng rãi các phương pháp phân tích thống kê theo nhiều chiều,alý thuyết điều khiển,alý thuyết dự báo,… cũng như tin học và máy tính vào trong quá trình nghiên cứu. Trong thực tế,atùy thuộc vào phương pháp thống kê được xử dụng trong XHTD ta có thể tiếp cận theo các mô hình thống kê như mô hình phân tích khác biệt,amô hình hồi quy,amô hình Logit và Probit,amô hình mạng Neron.
Trong khi các mô hình chuẩn đoán XHTD phụ thuộc vào các đánh giá chủ quan của chuyên gia tín dụng,anhững mô hình thống kê lại kiểm định các giả thuyết sử dụng các thủ tục thống kê trên bộ dữ liệu thực nghiệm. Trong quá trình XHTD, sử dụng các thủ tục thống kê đòi hỏiaviệc phải đưa ra các giả thuyết liên quan tới tiêu chuẩn nguy cơ phá sản tiềm năng. Những giả thuyết này xem xét đến nguy cơ phá sản của doanh nghiệpalà cao hay thấp hơn nguyacơ phá sản trung bình của những doanh nghiệp có nguy cơ phá sản so với những doanh nghiệp không có nguy cơ phá sản. Thêm vào đó,anhững thông tin về nguy cơ phá sản của mỗi doanh nghiệp đều được thể hiện qua bộ số liệu thực nghiệm của doanh nghiệp,anhững giả thuyết này có thể bị bác bỏ hoặc được chấp nhận một cách phù hợp.
Khi các thủ tục thống kê được sử dụng, thì sự lựa chọn và xác định trọng số cho những nhân tố có ảnh hưởng đến nguy cơ phá sản của doanh nghiệp được tiến hành một các khách quan,atừ những thông tin sẵn có về khả năng có thể trả nợ của doanh nghiệp. Trong quá trình này,asự lựa chọn và xác định trọng số được tiến hành chính xác b ng những phương pháp thích hợp. Vì vậy, những doanh nghiệp có nguy cơ phá sản cũng như những doanh nghiệp không có nguy cơ phá sản sẽ được phân
loại trong bộ dữ liệu thực nghiệm một cách tối ưu. Sự phù hợpacủa mô hình thống kê phụ thuộc rất lớn vào chất lượng của bộ dữ liệu thực nghiệm. Đầu tiên,aphải đảm bảo r ng dữ liệu sử dụng phản ánh được chính xác lĩnh vực mà tổ chức tín dụng có kế hoạch sử dụng mô hình. Nếu không thỏa mãn,aviệc phát triển mô hình xếp hạng thống kê sẽ chỉ phân loại được chính xác đối với bộ dữ liệu thực nghiệm,anhưng việc đưa ra kết luận đáng tin cậy đối với tổng thể là điều không thể.
Ưu điểm của phương pháp thống kê là dễ áp dụng, đơn giản và việc đánh giá, xếp hạng hoàn toàn dựa trên cơ sở định lượng, qua đó loại bỏ được khía cạnh chủ quan trong kết quả đánh giá. Phương pháp này có chi phí thấp và có thể tiến hành một cách nhanh chóng. Tuy nhiên, về nhược điểm là trong trường hợp thu thập số liệu khó khăn hoặc số liệu kém tin cậy thì việc triển khai phương pháp thống kê khó có thể thực hiện được. Hơn nữa, khi áp dụng phương pháp này trong một số mô hình nếu không thỏa mãn được các giả thiết thì kết quả xếp hạng có thể không đáng tin cậy.
Về phạm vi áp dụng, phương pháp thống kê thường được áp dụng trong các lĩnh vực đánh giá và xếp hạng doanh nghiệp trên phương diện tài chính và phi tài chính.
Phương pháp thống kê kinh điển trên thế giới để XHTD doanh nghiệp là mô hình chỉ số Zscore của giáo sư Edward I.Altman, trường kinh doanh Leonard N.Stern, thuộc trường Đại Học New York. Mô hình Z-Score được đưa ra lần đầu vào năm 1968, Edward L.Altman đã xây dựng thành công chỉ số Z dựa vào việc nghiên cứu trên nhiều công ty khác nhau và hoạt động trong các lĩnh vực khác nhau tại Mỹ. Sau đó mô hình Z-Score cũng được nghiên cứu và xây dựng cho các doanh nghiệp ở Trung Quốc, Nhật Bản.v.v....
Đối với doanh nghiệp ã cổ phần hoá, ngành sản su t:
Z = 1.2*T1 + 1.4*T2 + 3.3*T3 + 0.64*T4 + 0.999*T5
Trong đó: Z: Điểm phân biệt; T1, T2, T3, T4, T5 là biến phân biệt và được xác định như bảng dưới đây:
Bảng 1.1: Các Bi n số c a mô hình chỉ số Z
Chỉ số Công thức tính
T1 Vốn luân chuyển / Tổng tài sản”
T2 Lợi nhuận để lại / Tổng tài sản”
T3 EBIT / Tổng tài sản”
T4 Giá thị trường của vốn cổ phần / Giá sổ sách của nợ”
T5 Doanh thu / Tổng tài sản”
Nếu Z score > 2.99: DN được hiểu là an toàn, chưa có nguy cơ phá sản.
Nếu 1.8 < Z score < 2.99: DN thuộc vùng cảnh báo, có thể có nguy cơ phá sản.
Nếu Z score < 1.8: DN n m trong vùng nguy hiểm, nguy cơ phá sản cao. Altman đã phát triển thêm Z’ và Z từ một chỉ số Z ban đầu như trên, để áp dụng cho các doanh nghiệp hoạt động theo từng loại hình doanh nghiệp khác nhau:
Chỉ số Z’ cho các doanh nghiệp chƣa cổ phần hóa, ngành sản xu t:
Z’ = 0.717*T1 + 0.847 *T2 + 3.107*T3 + 0.42*T4 + 0.998*T5
Nếu Z’score > 2.9: DN được coi là an toàn, chưa có nguy cơ phá sản.
Nếu 1.23 < Z’ score < 2.9: DN có dấu hiệu cảnh báo, có thể có nguy cơ phá sản cao.
Nếu Z’ score < 1.23: DN n m trong vùng nguy hiểm, có nguy cơ phá sản cao.
Chỉ số Z‘‘ áp d ng ối với các doanh nghiệp khác:
Chỉ số Z dưới đây có thể được dùng cho hầu hết các ngành, các loại hình DN khác nhau. Vì mỗi ngành có đặc trưng riêng, nên T5 giữa các ngành có sự khác nhau khá lớn, vì vậy biến T5 được đưa ra khỏi mô hình dưới đây.
Z = 6.56*T1 + 3.26*T2 + 6.72*T3 + 1.05*T4
Nếu Z > 2.6: DN được an toàn, chưa có nguy cơ phá sản.
Nếu 1.2 < Z < 2.6: DN có dấu hiệu cảnh báo, có thể có nguy cơ phá sản.
Nếu Z < 1.2: DN n m trong vùng nguy hiểm, có nguy cơ phá sản cao. Ngoài tác dụng cảnh báo dấu hiệu phá sản của doanh nghiệp, Altman đã mở rộng nghiên cứu trên 700 doanh nghiệp để cho ra chỉ số Z điều chỉnh.
Z điều chỉnh = 3.25 + Z – 3.25 + 6.56*T1 + 3.26*T2 + 6.72*T3 + 1.05*T4 Dưới đây là bảng so sánh phân loại của chỉ số Z và S&P cho thấy mức tương đồng khá cao giữa hai phương pháp:
Bảng 1.2: So sánh Z’’ và phân lo i c a Stand&Poor Hệ số Z điều chỉnh Hạng mức tín nhiệm S&P Nhóm 1: DN an toàn, chưa có nguy cơ phá sản
> 8,15 AAA
Trái phiếu có thể đầu tư 7.60 – 8.15 AA+ 7.30 – 7.60 AA 7.00 – 7.30 AA- 6.85 – 7.00 A+ 6.65 – 6.85 A 6.40 – 6.65 A- 6.25 – 6.40 BBB+ 5.85 – 6.25 BBB Nhóm 2: DN cảnh báo, có thể có nguy cơ phá sản 5.65 – 5.85 BBB -
Trái phiếu có độ rủi ro cao 5.25 – 5.65 BB+ 4.95 – 5.25 BB 4.75 – 4.95 BB- 4.50 – 4.75 B+ 4.15 – 4.50 B Nhóm 3: DN có nguy
cơ phá sản cao 3.75 – 4.15 B- Trái phiếu không nên đầu tư
1.3.6.3. Phương pháp định giá quyền chọn
Phương pháp định giá quyền chọn trong XHTD còn có tên gọi là mô hình lý thuyết. Với các môahình lý thuyết thủ tục XHTD đượcarút ra từ phân tích trực tiếp nguy cơ phá sảnatrên cơ sở lý thuyết kinh tế. Trong quá trình phát triển những mô hình này,acác phương phápathống kê không được dùng để kiểm định giả thuyết đối với dữ liệu thực nghiệm. Trên thực tế các mô hình này được chia thành các nhóm: mô hình định giá quyền chọn, mô hình luồng tiền và phương pháp Moody’s-KMV.
Mô hình định giá quyền chọn là cách tiếp cận lý thuyết định giá quyền chọn trong đánh giá rủi ro vỡ nợ dựa trên cơ sở các công cụ pháiasinh mà không tính đến các khả năng vỡ nợ trước đó. Vì vậy,acách tiếp cận này thường được sử dụng trong các trường hợp không có sẵn số liệu cho việc phát triển mô hình thống kê. Nhưng cách tiếp cận này lại đòi hỏi dữ liệuavề giá trị kinh tế của các khoản vay,agiá trị tải sản bị cầm cố và đặc biệt là độ bất ổn của tài sản. Tư tưởng chính của các mô hình định giá quyền chọnalà doanh nghiệp cóanguy cơ phá sản khi giá trị kinh tế các tài sản của doanh nghiệp thấp hơn giá trị kinh tế của các khoản nợ.
Các mô hình luồng tiền đặc biệt phù hợp với XHTD trong giao dịch cho vay, khi xác định khả năng vỡ nợ của khách hàng của mô hình này phụ thuộc vào luồng tiền mặt tương lai. Trong trường hợp này bản chất của giao dịch được đánh giá rõ ràng và kết quả đó được coi như là xếp hạng giao dịch transaction rating .
Phương pháp của Moody’s-KMV là một trường hợp của mô hình định giá quyền chọn. Bởi giới hạn vỡ nợ được xác định trong mô hình do đề xuất Moody’s- KMV thông qua nghiên cứu của mình. Đây là mô hình khá phổ biến,avào năm 2004 có 40 trong số 50 tập đoàn tài chính lớn nhất trên thế giới có đăng ký sử dụng. Theo các chuyên gia kinh tế kỳ cựu,avề mặt lý thuyết,amô hình KMV là phiên bản mở rộng của mô hình Merton. Tuy nhiên,ađiểm mạnh của mô hình KMV n m ở công cụ tính toán thực nghiệm và kiểm nghiệm dựa trên một cơ sở dữ liệu lớn. Đại lượng trọng điểm trong mô hình KMV là xác suất vỡ nợ dự kiến (EDF - Expected default frequency . EDF là xác suất theo các con số thực tế mà một công ty sẽ vỡ nợ (default) trong thời gian 1anăm theo tính toán của KMV. Mô hình đo lường rủi ro KMV kế thừa kết quả từ mô hình địnhagiá tài sản của Merton Valášková và Klieštik, 2014 . Theo đó,abiến động giá trị tài sản của DN sử dụng như là một thước đo rủi ro tín dụng. Trong khi đó,agiá trị thị trường của DN trong tương lai không thể tính toán một cách dễ dàng.
Phương pháp tính toán xác suất rủi ro của mô hình KMV được trình bày như Hình 1.2. Trong đó DD là khoảng cách đến vỡ nợ Distance to default , nếu DD càng lớn thì xác suất vỡ nợ trong 1 năm càng thấp.