1.3.1.1. Khái niệm về mô hình Z- Score
Mô hình Z-Score là mô hình dùng để dự báo xác suất phá sản của doanh nghiệp được giáo sư người Mỹ Edward I. Altman của trường Đại học New York nghiên cứu và phát triển vào năm 1968. Mô hình này được đánh giá là mô hình đưa ra 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 – score.
Giá trị Z – score được gọi là hệ số nguy cơ phá sản, là chỉ số kết hợp 5 tỉ số tài chính khác nhau với các trọng số khác nhau dựa trên phân tích biệt số bội MDA.
1.3.1.2. Công thức tính
Ban đầu giáo sư Altman trong cuấn sách “Chỉ số tài chính và dự báo phá sản doanh nghiệp” (Journal of Finance, Vol. 13, 1986, tr. 589-609) 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 5 chỉ tiêu. Cụ thể, Z-score được được tính với 5 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). Ngoài ra, từ một chỉ số Z ban đầu, Giáo Sư Edward I. Altman đã phát triển ra Z’ và Z’’ để có thể áp dụng theo từng loại hình và ngành của doanh nghiệp:
* Đối với doanh nghiệp đã cổ phần hoá, ngành sản suất, Z – score được tính theo công thức:
Z = 1.2X1 + 1.4X2 + 3.3X3 + 0.64X4 + 0.999X5 (1)
- Nếu Z > 2.99: Doanh nghiệp nằm trong vùng an toàn, chưa có nguy cơ phá sản. - Nếu 1.8 < Z < 2.99: Doanh nghiệp nằm trong vùng cảnh báo, có thể có nguy cơ phá sản.
- Nếu Z <1.8: Doanh nghiệp nằm trong vùng nguy hiểm, nguy cơ phá sản cao.
* Đối với doanh nghiệp chưa cổ phần hoá, ngành sản suất Z – score được tính theo công thức:
Z’ = 0.717X1 + 0.847X2 + 3.107X3 + 0.42X4 + 0.998X5 (2)
- Nếu Z’ > 2.9: Doanh nghiệp nằm trong vùng an toàn, chưa có nguy cơ phá sản. - Nếu 1.23 < Z’ < 2.9: Doanh nghiệp nằm trong vùng cảnh báo, có thể có nguy cơ phá sản.
- Nếu Z’ <1.23: Doanh nghiệp nằm trong vùng nguy hiểm, nguy cơ phá sản cao.
* 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:
Z’’ = 6.56X1 + 3.26X2 + 6.72X3 + 1.05X4 (3)
- Nếu Z’’ > 2.6: Doanh nghiệp nằm trong vùng an toàn, chưa có nguy cơ phá sản. - Nếu 1.2 < Z’’ < 2.6: Doanh nghiệp nằm trong vùng cảnh báo, có thể có nguy cơ phá sản.
- Nếu Z <1.1: Doanh nghiệp nằm trong vùng nguy hiểm, nguy cơ phá sản cao * Mô hình Z” điều chỉnh
Nếu như các chỉ số Z trước đây chỉ dừng lại ở việc cảnh báo dấu hiệu phá sản thì năm 1995, Altman, Hartzell và Peck đã tiến hành nghiên cứu trên 700 công ty và để cho ra chỉ số Z’’ điều chỉnh (còn gọi là mô hình EMS). Điểm nổi bật của chỉ số 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.
Z” điều chỉnh = Z’’ + 3,25 = 6,56 X1 + 3,26 X2 + 6,72 X3 + 1,05 X4 + 3,25
1.3.1.3. Tổng quan nghiên cứu về mô hình Z-Score
Những nghiên cứu về mô hình Z-score ở nước ngoài
Trên thế giới chỉ số của Alman’s Z-score đã được áp dụng trong nhiều năm và nhiều quốc gia khác nhau như năm 1968 cho các doanh nghiệp nhỏ tại Mỹ, sau đó giáo sư Altman còn áp dụng mô hình trong nghiên cứu của mình năm 1983,1998, và 2000. Kết quả cho thấy chỉ số Z-score đã dự báo chính xác tới khoảng 95% doanh nghiệp bị phá sản trong năm kế tiếp và 72% doanh nghiệp bị phá sản trong 2 năm sau đó.
Bảng 1.1. Khả năng dự báo chỉ số Z-score thực tế Số năm trước khi phá sản Số công ty bị phá sản thật (dự báo đúng) Số công ty không phá sản (dự báo sai) Phần trăm dự báo đúng (%) 1 31 2 95 2 23 9 72 3 14 15 48 4 8 20 29 5 9 16 36
(Nguồn: Edward I. Altman - nghiên cứu năm 2010)
Tác giả Goudie và Meeks sử dụng Z-score để nghiên cứu khả năng phá sản của doanh nghiệp trong các nghiên cứu được công bố năm 2000 và 2002, tất cả đều cho thấy chỉ số Z- score phản ánh tốt khả năng phá sản của doanh nghiệp. Giai đoạn sau này có rất nhiều nghiên cứu khác nhau sử dụng chỉ tiêu Z-score của Altman.
Tiêu biểu như nghiên cứu mới đây nhất của giáo sư Tomasz Korol sử dụng chỉ tiêu Z-score để đánh giá rủi ro của doanh nghiệp dẫn đến phá sản của các doanh nghiệp châu Âu và Mỹ Latinh (Tomasz, 2017). Hai tác giả Leonardo và Jaime (2003) cũng đã ứng dụng chỉ số này để đo lường và dự báo khả năng phá sản của các doanh nghiệp sản xuất ở Ý. Kết quả cũng có chung kết luận: chỉ số Z-score có khả năng dự báo rất tốt các doanh nghiệp tại Ý.
Theo Wu và Gray (2015) từ khi ra đời năm 1968, Altman Z-score là mô hình được áp dụng rộng rãi và phổ biến nhất để đo lường, dự báo rủi ro phá sản của doanh nghiệp. Cũng theo Wu và Gray thì gần đây có những nhà nghiên cứu khác cố gắng đưa thêm các mô hình phát triển dựa trên mô hình của Altman như Shumway (2001) để dự báo khả năng phá sản của doanh nghiệp, tuy nhiên kết quả là chưa thực sự hoàn thiện. Kyung và Yong (2002) thì áp dụng mô hình Altman’s score và một số mô hình khác để dự báo khả năng phá sản của các tổ chức tài chính tại Hàn Quốc ( có thêm một biến khác ngoài 5 biến cính của Altman) cũng cho kết quả dự báo khả quan. Hay Ming và Peter (2010) cũng ứng dụng chỉ số Altman Z-score và kết hợp với phương pháp dự báo khả năng phá sản của doanh nghiệp.
Trong khi đó Alexander và Claudia (2007) thì kết hợ cả phương pháp Altman Z-score, Merton và mô hình của Black- Scholes để dự báo khả năng phá sản của doanh nghiệp. Khảo cứu cho thấy chỉ số Z-score có khả năng áp dụng và dự báo tốt khả năng phá sản của các doanh nghiệp, từ đó giúp doanh nghiệp phát hiện sớm khả năng phá sản, cũng như giúp các đối tượng khác (trong đó có các NHTM) có khả năng đưa ra các phản ứng kịp thời với tình hình thị trường và rủi ro tại doanh nghiệp. Như vậy, nếu NHTM có thể ứng dụng chỉ số Z- score để đánh giá rủi ro tín dụng tại doanh nghiệp sẽ giúp cho NHTM có được dự báo sớm về rủi ro phá sản của doanh nghiệp, cũng chính là rủi ro tín dụng của NHTM. Do đó Z-score là công cụ bổ trợ hữu ích cho NHTM trong xác định và dự báo theo dõi rủi ro tín dụng của doanh nghiệp trong hoạt động tín dụng của mình.
Những nghiên cứu về mô hình Z-score ở trong nước
Hiện nay đề tài về nghiên cứu rủi ro tín dụng tại Việt Nam vẫn đang được mở rộng, có nhiều đề tài mở ra hướng phát triển và nâng cao về rủi ro tín dụng khách
hàng cho các NHTM ở Việt Nam. Điển hình là đề tài của Tiến sĩ Nguyễn Quang Dong và Tiến sĩ Nguyễn Trọng Hòa (Học viện tài chính) năm 2010 đã xây dựng một mô hình Z-score - là mô hình phân tích rủi ro tín dụng cho các doanh nghiệp đã lên sàn chứng khoán. Mô hình này được cho là xây dựng phù hợp với nền kinh tế Việt Nam và được sử dụng để xếp hạng các doanh nghiệp đã được niêm yết trên sàn chứng khoán.
Bên cạnh đó, một số tác giả cũng vận dụng mô hình Z-score để xếp hạng tín dụng khách hàng doanh nghiệp tại một số ngân hàng thương mại như ngân hàng Vietcombank, Habubank, với các tác giả là Nguyễn Thị Thanh Lâm (2012) và tác giả Trần Thị Thúy Hà (2013) tại đại học Kinh tế Quốc dân Hà Nội. Kết quả nghiên cứu cho thấy khả quan khi áp dụng vào sự kiểm soát tín dụng cho các khách hàng doanh nghiệp.
Tác giả Nguyễn Thị Bích Thủy với đề tài “Quản trị rủi ro tín dụng tại Ngân hàng TMCP Sài Gòn – Hà Nội (SHB) chi nhánh Đà Nẵng” và tác giả Tưởng Thiều Nga vơi đề tài “Giải pháp quản trị nghiệm vụ phân loại nợ và trích lập dự phòng tín dụng tại Ngân hàng TMCP Ngoại Thương Việt Nam chi nhánh Đồng Nai” đã tập trung đi sau nghiên cứu vào phân tích rủi ro tín dụng dự trên các hệ số thu hổi nợ.
Đề tài về quản trị rủi ro tín dụng là một trong những đề tài nóng, đã và đang được rất nhiều giảng viên, sinh viên và các nhà nghiên cứu dành nhiều quan tâm và đã có rất nhiều đề tài nghiên cứu khoa học cũng như các bài báo có chất lượng được ra đời. Thông qua cái nhìn tổng quát về các đề tài, cho thấy Chỉ số Z-score có khả năng áp dụng và đánh giá xếp hạng tín dụng, dự báo sớm khả năng phá sản của doanh nghiệp qua đó giúp các đối tác khịp thời đưa ra các biện pháp phản ứng với tình hình rủi ro. Vậy nên, mô hình Z-score là công cụ đắc lực để các NHTM theo dõi tình trạng tài chính của doanh nghiệp và đánh giá, phân tích rủi ro tín dụng của mình.
Tuy được sửa dụng rộng rãi trên toàn thế giới, nhưng mô hình Z-score được xây dựng dựa trên các mẫu là các doanh nghiệp nước Mỹ, do đó không thể tránh khỏi sự khác biệt tương đối với các doanh nghiệp Việt Nam. Trên thực tế, ở Việt Nam thực sự chưa có đề tài nghiên cứ một cách có hệ thống chuyên sâu về việc ứng
dụng mô hình Z-score vào phân tích rủi ro tín cụng trong một NHTM cụ thể. Chính vì vậy, đề tài nghiên cứu là rất cần thiết.