8. Tổng quan về lĩnh vực nghiên cứu
1.3.2. Mô hình điểm số Z của Altman
Mô hình dự báo xác suất phá sản hay xác suất không trả được nợ của khách hàng được giáo sư người Mỹ Edward. Alman, trường kinh doanh Leonard N.Stern, thuộc trường Đại học New York phát triển vào năm 1968. Mô hình được đánh giá là dự báo được một cách tương đối chính xác các công ty sẽ bị phá sản trong vòng 2 năm thông qua việc xem xét đến giá trị Z – core.
Mô hình điểm số Z là một mô hình định lượng dựa trên việc mô hình hóa các mối quan hệ giữa các biến qua đó phản ánh chất lượng tín dụng và các yếu tố ảnh hưởng đến chất lượng tín dụng từ phía khách hàng. Đây là mô hình thông thường được sử dụng để XHTD đối với doanh nghiệp.
Ban đầu giáo sư Altman sử dụng đến 22 chỉ tiêu tài chính (Financial Ratio) khác nhau để tính chỉ số Z – score, sau đó ông phát triển thêm và rút gọn lại còn sử dụng 05 chỉ tiêu. Z – core là chỉ số kết hợp 5 tỷ số tài chính khác nhau với các trọng số
khác nhau. Cụ thể, Z – score được tính với 05 chỉ số tài chính được ký hiệu từ X1, X2, X3, X4, X5 bao gồm:
X1: Tỷ số vốn lưu động trên tổng tài sản (Working Capitals/Total Assets). X2: Tỷ số lợi nhuận giữ lại trên tổng tài sản (Retain Earnings/Total Assets). X3: Tỷ số lợi nhuận trước lãi vay và thuế trên tổng tài sản (EBIT/Total Assets). X4: Giá trị thị trường của vốn chủ sở hữu trên giá trị sổ sách của tổng nợ (Market Value of Total Equity/Book Values of Total Liabilities).
X5: Tỷ số doanh số trên tổng tài sản (Sales/Total Assets).
Điểm số Z là thước đo khá tổng hợp về xác suất vỡ nợ của khách hàng. Điểm số này càng cao thì người vay có xác suất vỡ nợ càng thấp và ngược lại.
Đối với doanh nghiệp đã cổ phần hóa, ngành sản xuất, Z-score đƣợc tính theo công thức (Research Journal of International Studies 2009, pp. 23-24)
Z = 1,2 X1 + 1,4 X2 + 3,3 X3 + 0,64 X4 + 0,999 X5 - Nếu Z > 2,99: Doanh nghiệp có rủi ro vỡ nợ thấp.
- Nếu 1,8 < Z < 2,99: Doanh nghiệp có rủi ro vỡ nợ không thể xác định. - Nếu Z < 1,8: Doanh nghiệp có rủi ro vỡ nợ thấp.
Với mô hình này, ngân hàng và khách hàng có thể đo lường và so sánh cụ thể điểm Z cho từng khoản vay. Ngoài ra sự biến động của điểm số Z đã dự báo khả năng chuyển đổi hạng tín dụng của khách hàng.
Phát triển mô hình này, Altman đã xây dựng các hàm phân biệt Z’ và Z’’ (có tham khảo cách xếp hạng của S&P) phù hợp hơn cho hầu hết các ngành, cụ thể:
Đối với doanh nghiệp chƣa cổ phần hóa, nghành sản xuất Z-score đƣợc tính theo công thức: (Altman, Edward I. 2000, pp. 25-26)
Z’ = 0,717 X1 + 0,847 X2 + 3,107 X3 + 0,420 X4 + 0,998 X5
Trong đó các biến đều được giữ nguyên so với mô hình cũ, ngoại trừ biến X4. X4 trong chỉ số Z sử dụng giá trị thị trường của vốn chủ sở hữu. còn trong chỉ số Z’ X4 sử dụng giá trị sổ sách.
- Nếu Z’> 2,9: Doanh nghiệp có rủi ro vỡ nợ thấp;
- Nếu 1,23 < Z’ < 2,9: Doanh nghiệp có rủi ro vỡ nợ không thể xác định; - Nếu Z’ < 1,23: Doanh nghiệp có rủi ro vỡ nợ thấp.
Đối với các doanh nghiệp khác:
Chỉ số Z’’ dưới đây có thể được dùng cho hầu hết các ngành, các loại hình doanh nghiệp. Vì sự khác nhau khá lớn của X5 giữa các ngành nên X5 đã được loại ra. Công thức tính chỉ số Z’’ được điều chỉnh như sau: (Altman, Edward I 2000, pp. 27)
Z’’ = 6,56 X1 + 3,26 X2 + 6,72 X3 + 1,05 X4
Giống với chỉ số Z’, biến X4 trong chỉ số Z’’ vẫn sử dụng giá trị sổ sách của vốn chủ sở hữu. Điểm sửa đổi của mô hình này là không sử dụng biến X5 và dẫn đến hệ số của các biến từ X1 đến X4 đều thay đổi so với chỉ số Z’.
- Nếu Z’’> 2,6: Doanh nghiệp có rủi ro vỡ nợ thấp;
- Nếu 1,1 < Z’’ < 2,6: Doanh nghiệp có rủi ro vỡ nợ không thể xác định; - Nếu Z’ < 1,1: Doanh nghiệp có rủi ro vỡ nợ thấp.
Mô hình Z’’ điều chỉnh
Z’’ điều chỉnh = Z’’ + 3,25 = 6,56 X1 + 3,26 X2 + 6,72 X3 + 1,05 X4 + 3,25 Mô hình Z’’ điều chỉnh có sự tương đồng khá cao với phân loại trái phiếu của S&P. Điều này hàm ý các mô hình toán học có sự liên thông với phương pháp chuyên gia trong việc phân loại rủi ro tín dụng.
Sự tương đồng giữa chỉ số Z’’ điều chỉnh với xếp hạng của S&P được Edward I. Altman thể hiện trong bài nghiên cứu “The use of Credit scoring Model and the Important of a Credit Culture” (Lâm Minh Chánh, 2007)
Có thể thấy mô hình này kỹ thuật đo lường rủi ro tín dụng tương đối đơn giản chỉ phân tích các chỉ số tài chính, mô hình có độ tin cậy khá cao được thực hiện trên cơ sở định lượng cụ thể về các nhân tố ảnh hưởng đảm bảo khách quan, không phụ
Tuy nhiên, mô hình này lại có tính ứng dụng không cao khi xếp hạng cho các doanh nghiệp Việt Nam vì: (i) sự phân chia loại hình doanh nghiệp và ngành nghề chưa phù hợp giữa các ngành sản xuất và các ngành còn lại, (ii) chỉ đơn thuần là chỉ số tài chính, trong điều kiện các doanh nghiệp Việt Nam hiện nay thông tin tài chính đối với các doanh nghiệp chưa được niêm yết và chưa thực hiện kiểm toán chưa được đồng nhất và mang tính hình thức, (iii) hiệu quả hoạt động của doanh nghiệp phụ thuộc rất lớn vào các yếu tố phi tài chính trong khi mô hình này được loại bỏ hoàn toàn ra khỏi nội dung đánh giá, điều này làm cho kết quả bị sai lệch đáng kể.