dụng tại Ngân hàng TMCP Công thương Việt Nam – Chi nhánh Hồng Mai
Mơ hình Z-score hiện mới chỉ được ứng dụng nhiều nhất tại Phòng khách hàng doanh nghiệp của Chi nhánh Hồng Mai, quy mơ ứng dụng của mơ hình chưa được rộng rãi, do vậy, ban lãnh đạo của chi nhánh cần xem xét về việc có thể tổ chức đào tạo nghiệp vụ và triển khai rộng mơ hình Z-score đến cả với các phịng giao dịch trực thuộc để có thể áp dụng hiệu quả hơn mơ hình trong q trình quản trị rủi ro tín dụng, nhằm nâng cao hiệu quả hoạt động chung của chi nhánh. Trong phạm vi nghiên cứu, tác giả nhận thấy ở mơ hình có những ưu điểm và nhược điểm như sau:
2.3.1. Ưu điểm
Qua nghiên cứu và phân tích rủi ro tín dụng tại Ngân hàng TMCP Công thương Việt Nam – CN Hồng Mai bằng mơ hình Z-Score, giúp làm các cán bộ tín dụng nắm được tầm quan trọng trong việc chấm điểm một doanh nghiệp, giúp doanh nghiệp biết được vị trí của mình trên thị trường, từ đó đưa ra những chiến lược cạnh tranh lành mạnh với những doanh nghiệp khác.
Xếp hạng tín dụng được xem là cơng cụ cốt lõi nhất trong cơng việc quản lý tín dụng của các doanh nghiệp. Mơ hình Z-Score là một mơ hình được sử dụng rộng rãi trên tồn thế giới, và Việt Nam cũng có thể áp dụng để nghiên cứu xếp hạng Ngân hàng mà còn cả các doanh nghiệp khác trên thị trường. Thơng qua mơ hình
ngân hàng có thể ước lượng được xác suất vỡ nợ của doanh nghiệp từ đó đưa ra những chính sách phù hợp và an tồn trong việc quyết định cấp tín dụng cho khách hàng. Có thể nói đây là mơ hình được sử dụng chính trong cơng tác rủi ro tại ngân hàng TMCP Công thương Việt Nam – CN Hoàng Mai cũng như nhiều ngân hàng khác. Lý do là bởi vì mơ hình có nhiều ưu điểm như sau:
- Dễ sử dụng và dễ hiểu
- Khơng mất chi phí mua phần mềm do mơ hình chạy trên các phần mềm tính tốn có sẵn thơng dụng.
- Tính chính xác tương đối cao, có thể dung để dự báo cho nhiều doanh nghiệp mà bản thân các doanh nghiệp đó khơng có trong mơ hình hồi quy
Đánh giá rủi ro bằng mơ hình Z-Score dựa trên phương pháp phân tích phân biệt đưa ra những con số chính xác về các ngưỡng cảnh báo cũng như các ngưỡng phân loại, vì vậy có thể sử dụng mơ hình này như một cơng cụ chính trong xếp hạng, hay là một cơng cụ bổ sung, tham khảo khi dùng những phương pháp xếp hạng khác
2.3.2. Nhược điểm
Thứ nhất, mơ hình Z-score cố định hệ số của các chỉ số tài chính trong cơng thức. Với tệp khách hàng doanh nghiệp đa dạng về ngành nghề và cấu trúc tại Ngân hàng TMCP Công thương Việt Nam - Chi nhánh Hồng Mai, thì điều này có thể khơng phù hợp với phân tích, đánh giá các doanh nghiệp ở những mơi trường khác nhau do tính chất của các chỉ số tài chính cũng có thể khác nhau.
Thứ hai, mơ hình Z-score chỉ cho phép xác định doanh nghiệp nằm trong vùng an tồn, vùng cảnh báo hoặc vùng có nguy cơ cao. Với các doanh nghiệp được xác định nằm trong cùng một vùng rủi ro thì việc so sánh tương quan giữa các doanh nghiệp phải kết hợp với nhiều phương pháp xếp hạng khác.
Thứ ba, ngoài những yếu tố trong chỉ số tài chính, cịn có những yếu tố thực sự có ảnh hưởng tới hoạt động của doanh nghiệp. Đơn cử như, những rủi ro trong hoạt động có thể tăng cao do các nguyên nhân khách quan như sự thay đổi về chính sách, khủng hoảng kinh tế, khả năng quản trị doanh nghiệp...
phân tích thống kê. Vì vậy, mơ hình Z-score rất có thể bị sai lệch khi mẫu khơng hồn tồn đại diện một cách đầy đủ cho toàn bộ các cá thể tồn tại. Đặc biệt, cần chú ý lỗi khi mơ hình Z-score cho rằng doanh nghiệp nằm trong vùng an tồn nhưng thực tế nó lại tiềm ẩn rủi ro cao.
Tiểu kết chương 2
Qua phần trình bày tại chương 2, tác giả đã giới thiệu về Ngân hàng TMCP Công thương Việt Nam - Chi nhánh Hồng Mai, về tình hình hoạt động và thực trạng quản trị rủi ro tín dụng tại VietinBank Hồng Mai. Từ những thực trạng đó, tác giả đã đưa ra những đánh giá về thực trạng quản trị rủi ro tín dụng tại đây bao gồm những thành tựu đã đạt được, những mặt còn hạn chế và nguyên nhân của những hạn chế này.
Từ những hạn chế trong cơng tác quản trị rủi ro tín dụng tại VietinBank Chi nhánh Hồng Mai, tác giả có cơ sở để nghiên cứu và ứng dụng mơ hình Z-Score trong cơng tác quản trị rủi ro tín dụng tại đây. Tác giả đã lựa chọn 20 doanh nghiệp hiện hữu tại VietinBank Hoàng Mai và thu thập dữ liệu, thơng tin để áp dụng mơ hình Z-Score. Từ những kết quả tính tốn được, tác giả đã có những nhận xét khách quan đánh giá về tình hình hoạt động của các doanh nghiệp này, đồng thời là cơ sở để có những biện pháp quản trị rủi ro tín dụng kịp thời đối với các khách hàng hiện đang có quan hệ tín dụng tại Chi nhánh. Để mô phỏng được chi tiết phương pháp tính tốn của mơ hình, tác giả đã đưa ra được một ví dụ minh họa cụ thể trong Cơng ty cổ phần Bateco Việt Nam, giúp cho người đọc có thể hiểu rõ hơn về mơ hình Z- Score.
Cuối cùng, tác giả đã đánh giá được những ưu điểm, nhược điểm của việc ứng dụng mơ hình Z-Score trong cơng tác quản trị rủi ro tín dụng tại VietinBank Chi nhánh Hoàng Mai là cơ sở để đề xuất các giải pháp và kiến nghị để nâng cao hiệu quả quản trị rủi ro tín dụng tại chương 3.
CHƯƠNG 3: MỘT SỐ GIẢI PHÁP, KIẾN NGHỊ CHO CƠNG TÁC quản trị RỦI RO TÍN DỤNG TẠI NGÂN HÀNG NGÂN TMCP CÔNG THƯƠNG VIỆT NAM – CHI
NHÁNH HOÀNG MAI