6. Kết cấu của luận văn
1.4 Các nghiên cứu trên thế giới về ƣớc lƣợng xác suất không trả đƣợc nợ của
khách hàng doanh nghiệp tại ngân hàng thƣơng mại
Vlachos và Tolias, đã báo cáo nghiên cứu tại hội nghị Vận trù học tại Balkan năm 2003 về ứng dụng logic mờ trong dự báo khả năng không trả nợ của KHDN. Nhằm mục đích so sánh kết quả với mơ hình điểm số Z của Altman, nghiên cứu chỉ xem xét 5 chỉ số tài chính mà Altman đã đưa ra trước đó. Dữ liệu bao gồm 129 doanh nghiệp trong giai đoạn 1975-1982, trong đó có 65 doanh nghiệp rơi vào tình trạng kiệt quệ, khơng trả được nợ. Dữ liệu sử dụng để dự báo là báo cáo tài chính của năm cuối cùng trước khi doanh nghiệp tuyên bố phá sản. Kết quả thu được ngoài sự mong đợi của tác giả khi dự báo chính xác 100%, tốt hơn hẳn so với các mơ hình định lượng chỉ đạt khoảng 85%. Mặc dù, nghiên cứu chọn lựa trên các
doanh nghiệp đã phá sản, nên sự ngẫu nhiên chưa tuyệt đối. Tuy nhiên, đây cũng là một nghiên cứu có tính ứng dụng rộng rãi tại các ngân hàng ở Indonesia.
Yildiz và Akkoc (2010) đã thực hiện nghiên cứu xác suất không trả được nợ KHDN ở Thổ Nhĩ Kỳ. Cuộc khủng hoảng tài chính tồn cầu đã cuốn đi khá nhiều doanh nghiệp yếu kém. Do vậy, đánh giá khả năng không trả được nợ của KHDN trở nên cực kỳ cần thiết trong hệ thống ngân hàng. Nghiên cứu xem xét dữ liệu 55 khách hàng, chọn lọc 24 chỉ tiêu từ 36 chỉ tiêu tài chính, với mức ý nghĩa thống kê là 5%. Thực nghiệm so sánh dựa trên 2 phương pháp: mơ hình hồi quy tuyến tính và hàm phi tuyến tính. Kết quả cho thấy sử dụng phương pháp này có khả năng dự báo đúng 90,91%.
Korol và Korodian (2011) tiến hành nghiên cứu, đánh giá khả năng không trả nợ của KHDN dựa trên báo cáo tài chính của 132 doanh nghiệp có cổ phiếu niêm yết trên thị trường chứng khốn (trong đó có 25 doanh nghiệp đã phá sản) để dự báo trong 1, 2 và 3 năm tới. Kết quả dự báo tương tự như mơ hình Z – core của Altman. Như vậy, trong thị trường biến động nhanh, phức tạp, thông tin đa dạng như hiện nay thì việc nhận biết khả năng khơng trả được nợ sẽ giúp ngân hàng có những quyết định tốt hơn trong cơng tác cho vay. Do đó, việc ước lượng xác suất khơng trả được nợ của KHDN càng được phát triển rộng rãi và nghiên cứu sâu rộng nhằm giảm thiểu rủi ro trong hệ thống ngân hàng và góp phần đem lại nền tài chính lành mạnh cho mỗi quốc gia.
KẾT LUẬN CHƢƠNG 1
Chương 1 đã trình bày cơ sở lý luận về ước lượng xác suất không trả được nợ của KHDN, nghiên cứu của các tác giả nước ngồi về ước lượng xác suất khơng trả được nợ của KHDN, từ đó làm tạo tiền đề để vận dụng vào phân tích, đánh giá các kết quả nghiên cứu việc ước lượng xác suất không trả được nợ của khách hàng doanh nghiệp tại Ngân hàng TMCP Công Thương Việt Nam – Chi nhánh Bến Tre.
CHƢƠNG 2 THỰC TRẠNG ƢỚC LƢỢNG XÁC SUẤT KHÔNG TRẢ ĐƢỢC NỢ CỦA KHÁCH HÀNG DOANH NGHIỆP TẠI NGÂN HÀNG THƢƠNG MẠI CỔ PHẦN