a. Các phương pháp phân tích truyền thống
Phương pháp truyền thống sử dụng các tỷ số được dựa trên hai biến số tài chính để thông qua đó đánh giá, phân tích và kết luận kết quả hoạt động của các CTCK. Hệ số tài chính sử dụng được chia thành ba nhóm:
- Nhóm các tỷ số phản ánh khả năng sinh lời. - Nhóm các tỷ số phản ánh khả năng kinh doanh. - Nhóm chỉ tiêu đánh giá rủi ro hoạt động.
Phương pháp đánh giá hiệu quả hoạt động kinh doanh thông qua các chỉ tiêu tài chính có ưu điểm là đơn giản, dễ sử dụng, dễ hiểu. Tuy nhiên, mỗi nhóm tỷ số chỉ phản ánh một khía cạnh trong hoạt động kinh doanh một cách rời rạc mà không thể hiện rõ mối tương quan với nhau.
b. Các phương pháp phân tích hiện đại
Việc phân tích theo các phương pháp hiện tại chủ yếu dựa trên các mô hình đánh giá. Mỗi mô hình lại tập trung vào một phương diện nào đó để tiến hành đánh
mực đối với hầu hết các TCTC trên toàn thế giới. CAMELS là mô hình tổng hợp 6 yếu tố đo lường mang tính vi mô của một TCTC: mức độ an toàn vốn, chất lượng tài sản có, khả năng quản lý, khả năng sinh lời, khả năng thanh khoản và mức độ nhạy cảm với thị trường.
Cụ thể, những ưu điểm của mô hình này là: Thứ nhất, mô hình CAMELS bao gồm nhiều chỉ tiêu phân tích quan trọng và có tính ứng dụng cao trong việc quản trị TCTC. Đặc biệt, các chỉ tiêu này đều có mối liên hệ chặt chẽ với nhau chứ không mang tính tách rời. Thứ hai, CAMELS là mô hình phân tích có đánh giá đồng thời cả yếu tố định lượng và định tính, tổng hợp các yếu tố đo lường sức mạnh và độ an toàn trong hoạt động tài chính của một TCTC. Thứ ba, ứng dụng của mô hình CAMELS có thể dự đoán được tình trạng hoạt động hiện tại và khủng hoảng tài chính tiềm tàng trong TCTC. Từ đó hạn chế được những rủi ro trong hoạt động kinh doanh cũng như những rủi ro về đạo đức và từ đó hoạch định định hướng hoạt động trong tương lai một cách hiệu quả.
Tuy có nhiều ưu điểm, mô hình CAMELS vẫn tồn tại một số hạn chế: Thứ nhất, số liệu để phân tích CAMELS vẫn hầu hết dựa vào nguồn thông tin có được để
đánh giá, do đó những phân tích có thể bị sai lệch nếu nguồn số liệu không chính xác.
Thứ hai, các phân tích yêu cầu nhiều về kinh nghiệm cũng như kiến thức của các nhà
phân tích do những đánh giá phụ thuộc vào ý kiến chủ quan của các nhà phân tích.