Nâng cao chất lượng dữ liệu đầu vào cho mô hình

Một phần của tài liệu (LUẬN văn THẠC sĩ) ứng dụng mô hình logistic trong dự báo khả năng trả nợ khách hàng nhằm nâng cao chất lượng xếp hạng tín dụng doanh nghiệp tại ngân hàng TMCP công thương việt nam chi nhánh tây sài gòn (Trang 85 - 99)

Khi sử dụng phương pháp mô hình toán học, số lượng và chất lượng của bộ dữ liệu đầu rất quan trọng. Do đó cần có bộ phận thực hiện lưu trữ dữ liệu trong thời gian dài và thu thập dữ liệu từ các nguồn tin cậy.

Như đã đề xuất ở sơ đồ 5.2, bộ phận thu thập và lưu trữ sẽ chịu trách nhiệm về vấn đề này. Tổ sẽ thu thập thông tin từ nền kinh tế từ các nguồn đang tin cậy, thông tin về doanh nghiệp, báo cáo tài chính doanh nghiệp… Tập hợp và lưu trữ thường xuyên vào bằng chương trình excel phục vụ cho công tác nghiên cứu. Ngoài ra, tổ thu thập thông tin cần thực hiện kết hợp với tổ nghiên cứu cần các dữ liệu gì cho mô hình để quá trình tổng hợp được đầy đủ, chính xác.

70

TỔNG KẾT CHƯƠNG 5

Dựa trên kết quả mô hình đo lường khả năng trả nợ của KHDN tại Vietinbank Tây Sài Gòn đã xây dựng tại chương 4, bài nghiên cứu chỉ ra ưu điểm và hạn chế của mô hình, từ đó đề xuất các nhóm giải pháp nhằm ứng dụng mô hình thiết kế trong hoạt động tín dụng tại Vietinbank Tây Sài Gòn: nhóm giải pháp xây dựng quy trình ứng dụng mô hình, nhóm giải pháp liên quan đến điều kiện cần thiết để xây dựng mô hình và nhóm giải pháp hỗ trợ khác.

Đối với hệ thống xếp hạng tín dụng hiện tại, Vietinbank chi nhánh Tây Sài Gòn cần quan tâm đến việc nâng cao chất lượng nguồn thông tin đầu vào bằng cách thành lập tổ thu thập thông tin, nghiên cứu và hoàn thiện hệ thống xếp hạng với đầy đủ chỉ tiêu, phù hợp với quy định hiện hành và nâng cao tính liên tục của hệ thống xếp hạng.

Đối với giải pháp áp dụng mô hình logistic, trước hết Vietinbank chi nhánh Tây Sài Gòn cần phổ biến kiến thức về mô hình cho nhân viên trong chi nhánh, thực hiện thành lập tổ nghiên cứu kết hợp với tổ lưu trữ thông tin để hoàn thiện mô hình, đồng thời xây dựng hệ thống xếp hạng theo xác suất trả nợ của khách hàng để áp dụng cho việc XHTD tại chi nhánh.

71

KẾT LUẬN

Xếp hạng tín dụng đã trở thành một công cụ quan trọng trong việc đánh giá và phòng ngừa rủi ro của các ngân hàng thương mại. Phương pháp xếp hạng tín dụng tại các ngân hàng thương mại Việt Nam được xây dựng dựa trên phương pháp chuyên gia của các tổ chức xếp hạng lớn trên thế giới. Tuy nhiên phương pháp này không hoàn toàn chính xác do các đánh giá chủ quan của người phân tích. Thông qua việc phân tích thực trạng xếp hạng tín dụng tại Vietinbank Tây Sài Gòn, có thể thấy vấn đề minh bạch hóa thông tin, tính ổn định của hệ thống xếp hạng, tần suất xếp hạng cũng ảnh hưởng đến sự chính xác của kết quả xếp hạng.

Bài nghiên cứu đã xây dựng được mô hình logistic dự báo khả năng trả nợ của khách hàng doanh nghiệp. Tuy còn một số thiếu sót về các biến tài chính, yếu tố vĩ mô nhưng mô hình đã xác định các nhóm nhân tố tài chính ảnh hưởng đến khả năng trả nợ khách hàng, hạn chế những đánh giá chủ quan của cán bộ tín dụng và có độ chính xác cao hơn so với hệ thống xếp hạng hiện tại. Giúp chi nhánh thực hiện kiểm soát rủi ro tín dụng dễ dàng hơn. Đồng thời, dựa trên các hạn chế của hệ thống XHTD hiện tại và của mô hình logistic, bài nghiên cứu đã đưa ra được những giải pháp khắc phục nhằm nâng cao chất lượng xếp hạng tín dụng tại Vietinbank Tây Sài Gòn nói riêng và toàn hệ thống nói chung.

Qua các vấn đề đã tìm hiểu, có thể thấy việc xây dựng một mô hình logistic dự báo khả năng trả nợ của khách hàng có thể áp dụng rộng rãi ở các ngân hàng và phù hợp với nền kinh tế Việt Nam là một vấn đề cần phải nghiên cứu nhằm hạn chế rủi ro tín dụng trong hoạt động ngân hàng, đảm bảo an toàn tài chính quốc gia.

72

TÀI LIỆU THAM KHẢO

TÀI LIỆU THAM KHẢO TIẾNG VIỆT.

Vietinbank (2010). Quyết định 1020/TGĐ-NHCT52-3 ngày 20/03/2010. Quy trình chấm điểm xếp hạng tín dụng nội bộ. Hà Nội: Ngân hàng TMCP Công Thương Việt Nam

Vietinbank Tây Sài Gòn. (2013 - 2017). Báo cáo tình hình hoạt động kinh doanh năm. Hồ Chí Minh: Ngân hàng TMCP Công Thương Việt Nam - Chi nhánh Tây Sài Gòn.

Bộ kế hoạch và đầu tư. (2007). Quyết định 337/QĐ-BKH về việc ban hành quy định nội dung hệ thống ngành kinh tế của Việt Nam. Hà Nội: Bộ kế hoạch và đầu tư. Công ty cổ phần Sản xuất Nhựa Duy Tân. (2017). Báo cáo tài chính riêng. Hồ Chí

Minh: Công ty cổ phần Sản Xuất Nhựa Duy Tân.

Công ty TNHH Sản Xuất Thương Mại Thiên Long Long Thành. (2017). Báo cáo tài chính riêng. Hồ Chí Minh: Công ty TNHH Sản Xuất Thương Mại Thiên Long Long Thành.

Công ty cổ phần Kim Loại Màu và Nhựa Đồng Việt. (2017). Báo cáo tài chính riêng. Hồ Chí Minh: Công ty cổ phần Kim Loại Màu và Nhựa Đồng Việt.

Công ty cổ phần Thiết Bị Điện Sài Gòn. (2017). Báo cáo tài chính. Hồ Chí Minh: Công ty cổ phần Thiết Bị Điện Sài Gòn.

Công ty TNHH Sản Xuất Thương Mại Thuận Phát. (2017). Báo cáo tài chính. Hồ Chí Minh: Công ty TNHH Sản Xuất Thương Mại Thuận Phát.

Đinh Thị Thanh Vân. (2012). So sánh nợ xấu, phân loại nợ và trích lập dự phòng rủi ro tín dụng của Việt Nam và thông lệ quốc tế. Tạp chí ngân hàng, 12, 5-12. Đoàn Thị Xuân Duyên. (2013). Ứng dụng mô hình logit đo lường khả năng trả nợ

của khách hàng tại ngân hàng TMCP Á Châu. Luận văn Thạc sĩ. Đại học Kinh tế Thành phố Hồ Chí Minh.

Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc. (2008). Hồi qui Binary Logistic. Trong

Phân tích dữ liệu nghiên cứu với SPSS (Tập 2, trang 1-41). Nhà xuất bản Hồng Đức.

Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc. (2008). Phân tích dữ liệu nghiên cứu với SPSS (Tập 1). Nhà xuất bản Hồng Đức.

73

Trong Tạp chí khoa học và công nghệ (Tập 2, trang 193-199). Đà Nẵng: Đại học Đà Nẵng.

Khánh Duy. (2007). Phân tích nhân tố khám phá (Exploratory Factor Analysis) bằng SPSS. Chương trình giảng dạy kinh tế Fulright.

Ngân hàng Nhà Nước Việt Nam. (2013). Thông tư 02/2013/TT - NHNN Quy định về phân loại tài sản có, mức trích, phương pháp trích lập dự phòng rủi ro và việc sử dụng dự phòng để xử lý rủi ro trong hoạt động. Hà Nội: Ngân hàng Nhà Nước Việt Nam.

Ngân hàng Nhà Nước Việt Nam. (2014). Thông tư 09/2014/TT - NHNN về việc sửa đổi thông tư 02/2013/TT - NHNN. Hà Nội: Ngân hàng Nhà Nước Việt Nam. Nguyễn Đức Hưởng. (2012). Xếp hạng tín dụng góp phần đảm bảo an toàn hoạt

động tín dụng tại các ngân hàng thương mại. Trung tâm thông tin tín dụng quốc gia Việt Nam.

Thủ Tướng Chính Phủ. (2007). Quyết định 10/2007/QĐ - TTg ban hành hệ thống ngành kinh tế Việt Nam. Hà Nội.

Trầm Thị Xuân Hương và cộng sự. (2012). Thẩm định năng lực tài chính của khách hàng doanh nghiệp. Trong Giáo trình thẩm định tín dụng (trang 54 - 88). Hồ Chí Minh: Nhà xuất bản kinh tế TP. Hồ Chí Minh.

TÀI LIỆU THAM KHẢO TIẾNG ANH

Alessi Christopher. (2013). The Credit Rating Controversy. New York: Council on Foreign Relations.

Basel. (2006). Definition of default . In International convergence of capital measurement and capital standards (p. 96). Basel Committee on Banking Supervision.

Concepción Bartual và cộng sự. (2013). Default Prediction of Spanish Companies: A Logistic Analysis. Intellectual Economics, 7, 333-343.

Fitch. (2010). Corporate Rating Methodology. Fitch Rating.

Fitch. (2014). International issuer and credit rating scales. In Definitions of Ratings and Other Forms of Opinion (pp. 12 - 20). New York: Fitch Rating.

IMF. (2006). Accounting framework and sectoral. In Financial Soundness Indicators (p. 46). International Monetary Fund.

74

International Business Machines Corporation. (2011). IBM SPSS Statistics 20 Core System - User’s Guide. International Business Machines Corporation.

Joseph F.Hair và cộng sự. (2009). Explaonatory Factor Analysis. Trong

Multivariate data analysis (Tập 7, trang 90-121).

Lawrence J. White. (2010). The credit rating agencies. Journal of Economic Perspectives, 24, 211-226.

Moody's. (2007). Moody’s Corporate Default Risk Service: Frequently Asked Questions. Moody's Investors Service.

Moody's. (2016). Rating Symbols and Definitions. Moody's Investors Service.

Robert Eales and Edmund Bosworth. (1998). Severity of loss in the event of default in small business and larger consumer loans. The Journal of Lending & Credit Risk Management, 59.

Robert Zenzerović. (2011). Credit scoring models in estimating the creditworthiness of small and medium and big enterprises. Croatian Operational Research Review, 2, 143 - 157.

Standard & Poors. (2008). Corporate Ratings Criteria. New York: Standard & Poor’s Financial Services LLC.

Standard & Poors. (2010). Guide to credit rating essential. New York: Standard & Poor’s Financial Services LLC.

Standard & Poors. (2014). Definition of Default. In Default, Transition, and Recovery: 2014 Annual global corporate default study and rating transitions (p. 65). New York: Standard & Poor’s Financial Services LLC.

Wanida Sirirattanaphonkun. (2012). Default prediction for small- medium enterprises in emering markets: Evidence from Thailand. Seoul Journal of Business, 18, 25 - 54.

Xiaorong Zou. (2014). Credit Risk Evaluation and Analysis on Chinese Commercial Banks Using Logistic Model. Advances in Environmental Sciences, Development and Chemistry, 79-86.

75

PHỤ LỤC

KẾT QUẢ MỘT SỐ NGHIÊN CỨU SỬ DỤNG MÔ HÌNH LOGISTIC ĐO LƯỜNG KHẢ NĂNG TRẢ NỢ KHÁCH HÀNG DOANH NGHIỆP 1. Kết quả nghiên cứu của Hoàng Tùng.

LOG(Odds) = -0.749 + 0.074Hs + 2.458Ts_TSNH - 5.985Ts_No –2.060DBN +0.992Ts_LNDT + 145.363ROA + 26.151ROE

Trong đó:

Biến phụ thuộc Y =1 Doanh nghiệp có khả năng trả nợ

Y = 0 Doanh nghiệp không trả được nợ

Biến độc lập Ts_No Nợ phải trả Tổng tài sản ĐBN Nợ phải trả VCSH Ts_TSNH TSNH Tổng tài sản Hs Doanh thu Tổng tài sản Ts_LNDT Lợi nhuận Doanh thu

ROA Lợi nhuận

Tổng tài sản

ROE Lợi nhuận

Vốn chủ sở hữu

Nguồn: Hoàng Tùng (2011).

2. Kết quả nghiên cứu của Xiaorong Zou (2014) Các nhân tố hồi qui logistic.

Biến phụ

thuộc

Y =1 Doanh nghiệp có xác xuất vỡ nợ cao Y =

0

Doanh nghiệp có xác xuất vỡ nợ thấp Biến độc lập

X1 Lợi ích từ tài sản X6 Vòng quay hàng tồn

kho

X2 Lợi ích từ doanh thu X7 Tăng trưởng lợi

nhuận X3 Khả năng thanh toán

ngắn hạn X8

Tăng trưởng tổng tài sản

X4 Khả năng thanh toán dài

hạn X9

Tỷ lệ cổ tức

X5 Vòng quay tài sản X10 Nhân tố quy mô

76

Kết quả hổi quy mô hình logistic

B S.E. Wald df Sig. Exp(B)

X1 1.224 1.334 8.983 1 0.008 0.294 X2 0.339 0.245 4.135 1 0.032 0.713 X3 0.061 0.036 6.972 1 0.019 0.941 X4 1.135 0.883 7.067 1 0.018 0.321 X5 0.413 0.327 6.476 1 0.022 0.662 X6 0.742 0.609 8.087 1 0.015 0.476 X7 0.018 0.109 5.763 1 0.025 0.982 X8 1.027 0.903 8.546 1 0.011 0.358 X9 0.863 0.624 6.134 1 0.023 2.307 X10 0.535 0.509 9.087 1 0.006 1.707 C 0.924 1.012 5.070 1 0.027 2.519

Nguồn: Xiaorong Zou (2014)

3. Kết quả nghiên cứu của Concepción Bartual và cộng sự (2013) Các biến xem xét khi hồi qui logistic

Biến phụ thuộc

Y = 1 Doanh nghiệp có khả năng trả nợ

Y = 0 Doanh nghiệp không có khả năng trả nợ Biến độc

lập

X1 Tổng tài sản X9 Lợi nhuận từ hoạt động kinh doanh X2 Tài sản ngắn hạn X10 Lợi nhuận từ hoạt động tài chính

X3 Tiền mặt X11 Lợi nhuận trước thuế

X4 Vốn chủ sở hữu X12 Vốn chủ sở hữu

Tổng tài sản

X5 Nợ ngắn hạn X13 Tiền

Nợ ngắn hạn

X6 Tổng doanh thu X14 Chi phí nhân công

77 X7 Chi phí nguyên

liệu X15

Lợi nhuận từ hoạt động kinh doanh Doanh thu

X8 Chi phí nhân

công X16

Lợi nhuận từ hoạt động kinh doanh Tổng tài sản

Nguồn: Concepción Bartual và cộng sự (2013)

Kết quả hồi qui Logistic bằng phương pháp Backwald Wald

Estimate Std. Error z value Pr(>|z|)

C 3.837e-01 8.698e-02 4.411 1.03e-05

Tài sản ngắn hạn -1.842e-04 5.047e-05 -3.649 0.000263 Vốn chủ sở hữu 1.577e-04 5.179e-05 3.046 0.002320 Nợ ngắn hạn 1.764e-04 4.920e-05 3.585 0.000337 Lợi nhuận từ hoạt động tài

chính 1.648e-03 4.108e-04 4.011 6.06e-05

Lợi nhuận trước thuế 8.911e-04 1.832e-04 4.864 1.15e-06 Vốn chủ sở hữu

Tổng tài sản 5.281e+00 3.222e-01 16.391 < 2e-16 Tiền

Nợ ngắn hạn 8.275e-01 2.184e-01 3.790 0.000151

Lợi nhuận từ hoạt động kinh doanh

Tổng tài sản

5.910e+00 5.226e-01 11.309 < 2e-16

4. Quy trình chấm điểm xếp hạng tín dụng nội bộ tại Vietinbank chi nhánh Tây Sài Gòn

Cách thực hiện từng bước của quy trình :

Tại Ngân hàng cấp tín dụng : Quy trình chung XHTD khách hàng doanh nghiệp tại Vietinbank gồm 12 bước:

Bước 1: Thu thập thông tin

Thông tin sử dụng để chấm điểm và xếp hạng là thông tin tài chính cập nhật đến thời điểm lập báo cáo năm tài chính gần nhất và thông tin phi tài chính cập nhật đến thời điểm chấm điểm và xếp hạng.

78

Bước 2: Xác định, phân loại ngành nghề/ lĩnh vực sản xuất kinh doanh của doanh nghiệp

Căn cứ vào ngành nghề/ lĩnh vực sản xuất kinh doanh chính đăng ký trên giấy chứng nhận đăng ký kinh doanh và/hoặc hoạt động sản xuất kinh doanh thực tế của doanh nghiệp, xác định, phân loại ngành nghề/lĩnh vực sản xuất kinh doanh của doanh nghiệp theo hướng dẫn.

Bước 3: Chấm điểm và xác định quy mô của doanh nghiệp

Các tiêu chí sử dụng để chấm điểm và xác định quy mô doanh nghiệp gồm nguồn vốn kinh doanh, lao động, doanh thu thuần và giá trị nộp NSNN, trong đó:

- Nguồn vốn kinh doanh: Là tổng giá trị vốn đầu tư của chủ sở hữu, thặng dư vốn cổ phần và vốn khác của chủ sở hữu.

- Lao động: là số lao động thực tế sử dụng (được nêu tại thuyết minh báo cáo tài chính, hoặc các nguồn khác) tính bình quân trong 3 năm gần nhất. Trường hợp doanh nghiệp có thời gian thành lập và hoạt động dưới 03 năm thì tính bình quân lao động cho cả thời gian hoạt động.

- Giá trị nộp NSNN: Lấy theo số thực nộp vào NSNN phát sinh trong năm (không kể số thiếu của kỳ trước nộp kỷ này) bao gồm các loại thuế và các khoản nộp khác theo quy định của Nhà nước trong năm báo cáo (không tính các khoản thuế xuất nhập khẩu, đóng bảo hiểm xã hội và bảo hiểm y tế, kinh phí công đoàn, tiền phạt, phụ thu)

Sau đó tiến hành chấm điểm quy mô doanh nghiệp theo hướng dẫn. Căn cứ kết quả chấm điểm thu được, xếp loại quy mô doanh nghiệp theo bảng điểm sau:

Bảng 2.5 Xếp loại quy mô doanh nghiệp tại Vietinbank Tây Sài Gòn

Điểm Quy mô Ghi chú

Từ 22-32 điểm Loại 1 Lớn

Từ 12-21 điểm Loại 2 Vừa

Dưới 12 điểm Loại 3 Nhỏ

Nguồn: Quy trình chấm điểm xếp hạng tín dụng nội bộ Vietinbank

79

Tiến hành thẩm định các báo cáo tài chính, lập bảng cân đối kế toán sau điều chỉnh theo Hướng dẫn phân tích báo cáo tài chính doanh nghiệp trong hệ thống NHCT VN. Căn cứ vào kết quả xác định ngành nghề/ lĩnh vực sản xuất kinh doanh và quy mô của doanh nghiệp tại bước 2 và 3; các số liệu trên cân đối kế toán sau điều chỉnh, chấm điểm các chỉ số tài chính của doanh nghiệp theo hướng dẫn.

Bước 5: Chấm điểm các tiêu chí phi tài chính

Chấm điểm các tiêu chí phi tài chính của doanh nghiệp theo các phụ lục sau :

-PL05.1: Chấm điểm tín dụng theo tiêu chí lưu chuyển tiền tệ

-PL05.2: Chấm điểm tín dụng theo tiêu chí năng lực và kinh nghiệm quản lý

-PL05.3: Chấm điểm tín dụng theo tiêu chỉ uy tín trong giao dịch với ngân hàng.

-PL05.4: Chấm điểm tín dụng theo tiêu chỉ môi trường kinh doanh

-PL05.5: Chấm điếm tín dụng theo tiêu chí các đặc điểm hoạt động khác Sau khi hoàn tất việc chấm điểm theo các phụ lục trên, tiến hành tổng họp điểm các tiêu chí phi tài chính dựa trên kết quả chấm điểm ở các bảng PL05.1 -> PL05.5 và bảng PL05.6 “Bảng trọng số áp dụng cho các tiêu chí phi tài chính”

Bước 6: Tổng hợp điểm và xếp hạng doanh nghiệp

Cộng tổng số điểm tài chính và phi tài chính và nhân với trọng số trong phụ lục 06 đế xác định điếm tổng hợp.

Bước 7: Đánh giá rủi ro tín dụng theo kết quả xếp hạng doanh nghiệp

Một phần của tài liệu (LUẬN văn THẠC sĩ) ứng dụng mô hình logistic trong dự báo khả năng trả nợ khách hàng nhằm nâng cao chất lượng xếp hạng tín dụng doanh nghiệp tại ngân hàng TMCP công thương việt nam chi nhánh tây sài gòn (Trang 85 - 99)

Tải bản đầy đủ (PDF)

(99 trang)