1.6 Một số các nghiên cứu trước đây
1.6.1 Một số mơ hình đo lường RRTD
Trên thế giới có rất nhiều mơ hình nghiên cứu được sử dụng để nghiên cứu về RRTD của DNVVN, một số mơ hình thơng dụng như:
Mơ hình xếp hạng tín nhiệm của Moody’s và Standard & Poor
Moody và Standard & Poor là hai tổ chức tiên phong trong lĩnh vực xếp hạng tín nhiệm trên thế giới và có uy tín và lâu đời tại Mỹ. Các tổ chức này hoạt động trên các thị trường tài chính lớn. Kết quả xếp hạng tín nhiệm của các tổ chức này dựa trên việc xếp hạng trái phiếu và khoản cho vay được các nhà đầu tư đánh giá rất cao.
Phương pháp xếp hạng tín nhiệm của Moody’s tập trung vào bốn lĩnh vực chính là đánh giá mơi trường ngành, đánh giá tình hình tài chính, đánh giá hoạt động sản xuất kinh doanh, đánh giá khả năng quản trị của doanh nghiệp trong đó chú trọng vào quản trị rủi ro và kiểm soát nội bộ. Đối với Moody’s, xếp hạng chất lượng công cụ nợ dài hạn của doanh nghiệp cao nhất từ Aaa sau đó thấp dần đến C tương ứng với từ AAA đến C của Standard & Poor.
Mơ hình điểm số Z (Z- Credit Scoring model):
Mơ hình điểm số Z (Z- Credit Scoring model): do Edward I. Altman khởi tạo và thường được sử dụng để xếp hạng tín nhiệm đối với các doanh nghiệp. Mơ hình này được xem như là một trong các công cụ để phát hiện dấu hiệu báo trước sự phá sản của khách hàng vay. Đại lượng Z là thước đo tổng hợp để phân loại rủi ro đối với người vay và phụ thuộc vào các yếu tố tài chính của khách hàng vay (Xj), mơ hình tính được khả năng xảy ra RRTD của khách hàng vay trên cơ sở số liệu trong quá khứ. Altman đã xây dựng mơ hình cho điểm như sau:
Z = 1,2X1 + 1,4X2 + 3,3X3 + 0,6X4 + 1,0X5 Trong đó:
X2 là tỷ số “Lợi nhuận giữ lại/ Tổng tài sản”
X3 là tỷ số “Lợi nhuận trước thuế và lãi/ Tổng tài sản” X4 là tỷ số “Thị giá cổ phiếu/ Giá trị ghi sổ của nợ dài hạn” X5 là tỷ số “Doanh thu/ Tổng tài sản”
Như vậy, Z càng cao thì khả năng xảy ra RRTD của khách hàng vay càng thấp và ngược lại. Điều này là một căn cứ khách quan để qua đó xếp hạng các khách hàng theo mức độ nguy cơ vỡ nợ. Điểm số Z là thước đo khá tổng hợp về xác xuất vỡ nợ của khách hàng. Theo tính tốn và thực tế cho thấy:
Nếu Z > 2,99: Doanh nghiệp nằm trong vùng an tồn, chưa có nguy cơ phá sản
Nếu 1,81 < Z <2,99: Doanh nghiệp nằm trong vùng cảnh báo, có thể có nguy cơ phá sản
Nếu Z < 1,81: Doanh nghiệp nằm trong vùng nguy hiểm, nguy cơ phá sản cao.
Với mơ hình này, ngân 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 nhiệm của khách hàng.
Phát triển mơ hình này, Altman đã xây dựng các hàm phân biệt Z’ và Z” phù hợp hơn cho hầu hết các ngành, cụ thể là:
Z’ = 6,56 X1 + 3,26 X2 +6,72 X3 +1,05 X4 Với cơng thức này, theo tính tốn và thực tế cho thấy:
Nếu Z’ > 2,6 Doanh nghiệp nằm trong vùng an tồn, 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.
Dưới đây là bảng xếp hạng tín dụng dựa trên chỉ số Z”
Nếu Z” > 5,85 Doanh nghiệp nằm trong vùng an tồn, chưa có nguy cơ phá sản. Nếu 4,15 < Z” < 5,85 Doanh nghiệp nằm trong vùng cảnh báo, có thể có nguy cơ phá sản.
Nếu Z” < 4,15 Doanh nghiệp nằm trong vùng nguy hiểm, nguy cơ phá sản cao.
Có thể thấy rằng đây là một mơ hình có độ tin cậy khá cao dựa trên việc mơ hình hố 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.
Mơ hình 6C về phân tích tín dụng
Mơ hình 6C về phân tích tín dụng: Trước khi cấp tín dụng đối với một khách hàng, ngân hàng cần phải xem xét, nghiên cứu khách hàng vay ở khía cạnh 6C bao gồm:
Tư cách khách hàng (Character): thể hiện ở tinh thần trách nhiệm, tính trung thực, mục đích vay rõ ràng và có thiện chí trả nợ.
Năng lực của khách hàng (Capacity): thể hiện ở năng lực hành vi và năng lực pháp lý để kí kết các cam kết với ngân hàng.
Thu nhập của khách hàng (Cash): đây là tiêu chí vô cùng quan trọng để ra quyết định cho vay. Nếu khách hàng vay không chứng minh được nguồn trả nợ từ phương án vay vốn là khả thi, đầy đủ và kịp thời thì rủi ro khơng thu hồi được vốn của khoản vay là rất lớn.
Bảo đảm tiền vay (Collateral): là nguồn thứ hai dùng để trả nợ trong trường hợp khách hàng không trả được nợ vay từ nguồn thu. Chính vì vậy, ngân hàng cần đánh giá trung thực, khách quan và thận trọng về TSBĐ.
Các điều kiện tín dụng (Conditions): tùy theo điều kiện kinh tế đất nước, kinh tế vùng miền, tình hình kinh doanh của từng ngành nghề mà ngân hàng quy
định các điều kiện cấp tín dụng phù hợp để đảm bảo an tồn vốn sau khi cấp tín dụng.
Kiểm sốt (Control): tập trung đánh giá những vấn đề liên quan đến điều kiện kinh tế vĩ mô để nhận định mức độ ảnh hưởng đến khách hàng vay, đánh giá u cầu tín dụng của khách hàng có đáp ứng được tiêu chuẩn của ngân hàng và các nhà quản lý về chất lượng tín dụng.
Việc sử dụng mơ hình này tương đối đơn giản. Tuy nhiên, hiệu quả của nó phụ thuộc rất lớn vào chất lượng thông tin thu thập được, khả năng thu thập và sàng lọc thơng tin cũng như trình độ phân tích, đánh giá của CBTD, do đó, địi hỏi về chất lượng nhân sự của ngân hàng là rất cao.
Ngồi ra, cịn có mơ hình đánh giá 5P dựa trên đánh giá các yếu tố Purpose, Payment, Protection, Policy, Pricing hoặc nhóm đánh giá CAMPARI dựa trên các yếu tố Character, Ability, Magin, Purpose, Amount, Repayment, Insurance. Tuy tên gọi tiêu chuẩn khác nhau, nhưng về bản chất, cách xem xét các yếu tố thì ba phương pháp này đều tương đồng nhau.
Mơ hình Logistic
Mơ hình Logistic là mơ hình định lượng sử dụng biến phụ thuộc dạng nhị phân để ước lượng xác suất một sự kiện sẽ xảy ra với những thông tin của biến độc lập có được. Mơ hình này được ứng dụng rộng rãi trong phân tích kinh tế nói chung và rủi ro tín dụng nói riêng. Cụ thể hơn, mơ hình này có thể giúp ngân hàng xác định khả năng khách hàng sẽ có rủi ro tín dụng (biến phụ thuộc) trên cơ sở sử dụng các nhân tố có ảnh hưởng đến khách hàng (biến độc lập).
Trong mơ hình này, cấu trúc dữ liệu như sau:
Y: đóng vai trị là biến phụ thuộc và là biến nhị phân, chỉ có thể nhận hai giá trị là 0 hoặc 1, biến Y là biến mơ tả tình trạng nợ xấu (khơng có khả năng trả nợ: 0; hoặc có khả năng hồn trả: 1)
Xi : là biến độc lập, thể hiện các nhân tố ảnh hưởng đến khách hàng ví dụ như giới tính, thu thập, tình trạng nhà,… đối với khách hàng cá nhân, hoặc ROE, ROA, vốn chủ sở hữu,… đối với khách hàng doanh nghiệp.
Khi đó, xác suất một khách hàng trả được nợ (tức là xác suất Y = 1) được tính theo công thức sau: 𝑝 i = 𝑒y∗ 1 + 𝑒𝑦∗= exp (𝛽0+ 𝛽1𝑋1+ 𝛽2𝑋2+ 𝛽3𝑋3+ ⋯ + 𝛽𝑛𝑋𝑛) 1 + exp (𝛽0+ 𝛽1𝑋1+ 𝛽2𝑋2+ 𝛽3𝑋3+ ⋯ + 𝛽𝑛𝑋𝑛)
Trong đó: e là hằng số Euler (xấp xỉ 2,718)
y* là giá trị ước lượng của Y, thu được khi hồi quy Y theo các biến độc lập Như vậy, với các nhân tố có ảnh hưởng tới khách hàng được xác định trước (qua tờ kê khai của khách hàng, báo cáo tài chính …) chúng ta có thể xác định được xác suất khách hàng đó trả được nợ. Với xác suất trả được nợ càng cao thì khách hàng đó càng ít có RRTD và ngược lại. Dựa vào bảng dự báo xác suất của khách hàng, đối chiếu với thực tế trả nợ, ngân hàng có thể xây dựng các mức xếp hạng RRTD phù hợp.