tại Ngân hàng TMCP Ngoại Thương Việt Nam – Chi nhánh TP .Hồ Chí Minh
3.2.2.1. Dữ liệu đầu vào, các bước thực hiện và kết quả ứng dụng
Trong phần này, dựa trên các Báo cáo tài chính của các DN từ việc tiếp cận nguồn dữ liệu của Vietcombank HCM trong 3 năm 2010, 2011 và 2012, tác giả đã tiến hành xử lý số liệu
liên quan đến các chỉ tiêu sử dụng trong mơ hình Z-Score. Do u cầu bảo mật thông tin khách
hàng và ngân hàng nên luận văn sẽ không nêu rõ thơng tin chi tiết Báo cáo tài chính và kết quả XHTD cụ thể của từng DN trong quá trình nghiên cứu.
Để ứng dụng mơ hình Z-Score đánh giá, xếp hạng các DN trong hệ thống Vietcombank
HCM, tác giả đã chọn 40 DN (theo Phụ lục 06: Danh sách DN nghiên cứu) đang có quan hệ tín dụng trong vòng 3 năm gần đây và được XHTD định kỳ, liên tục trong vòng 3 năm 2010, 2011 và 2012 tại Vietcombank HCM. Để bảo đảm tính tổng quát và ý nghĩa thực tiễn của kết quả nghiên cứu, tác giả đã chọn lựa ngẫu nhiên các DN thuộc các loại hình DN khác nhau (DN cổ phần đại chúng, DN Nhà nước, DN khác) và các ngành kinh tế khác nhau (sản xuất kinh doanh, cung cấp dịch vụ,...) nhưng có chọn lọc để bảo đảm số lượng hợp lý giữa các mơ hình khi tính tốn.
hình Z-Score cổ điển với 3 chỉ số Z, Z’ và Z” được áp dụng cho từng loại hình DN, với ngành
kinh doanh khác nhau như sau:
DN đã cổ phần hóa
(DN cổ phần đại chúng)
DN chưa cổ phần (DN Nhà nước, DN khác)
Ngành sản xuất Mơ hình Z Mơ hình Z’
Ngành khác Mơ hình Z”
Với cách chọn các mơ hình Z-Score cổ điển và mơ hình Z-Score điều chỉnh như trên, tác giả đã sử dụng phần mềm Excel để tính tốn chỉ số Z và thống kê tổng hợp kết quả nghiên cứu.
Kết quả xác định các chỉ số Z, Z’, Z” và Z điều chỉnh của 40 DN trong 3 năm 2010,
Loại hình DN Ngành sản xuất Chỉ số Z Chỉ số Z’ Chỉ số Z” Chỉ số Z điều chỉnh 2010 2011 2012 2010 2011 2012 2010 2011 2012 2010 2011 2012 1 CP x 2,22 3,23 1,85 2,44 3,17 1,95 (3,20) 0,49 (1,97) 5,89 8,58 6,54 2 CP x 2,84 2,72 2,85 2,57 2,53 2,52 2,54 1,86 2,67 5,79 5,11 5,92 3 CP x 5,88 4,95 5,32 5,83 4,90 5,26 0,73 0,77 0,80 5,98 8,87 9,18 4 CP x 4,27 4,56 1,65 3,57 3,92 1,59 5,85 5,43 (0,67) 9,10 8,68 2,58 5 CP x 1,75 1,59 1,11 1,46 1,45 1,02 2,53 1,09 0,68 5,78 8,64 6,93 6 CP x 1,66 1,69 1,62 1,47 1,55 1,52 2,09 1,41 1,01 5,34 4,66 4,26 7 CP x 6,49 7,98 4,30 6,04 7,58 4,07 4,31 3,89 2,18 7,56 7,14 5,43 8 CP x 1,52 1,44 1,81 1,33 1,21 1,57 2,16 2,49 2,53 5,41 5,74 5,78 9 CP x 4,34 2,97 3,74 3,78 2,67 3,20 5,21 2,82 5,43 8,46 6,07 8,68 10 CP x 2,89 2,39 2,24 2,63 2,18 2,01 2,90 2,44 2,60 6,15 5,69 5,85 11 CP x 1,97 1,90 1,50 1,76 1,69 1,40 2,06 1,81 0,45 7,31 8,06 8,70 12 DNK x 2,75 2,89 3,26 2,53 2,69 3,05 2,32 2,21 2,58 5,57 5,46 5,83 13 DNK x 1,82 1,55 1,54 1,58 1,39 1,41 2,49 1,90 1,34 5,74 5,15 4,59 14 DNK x 1,32 1,98 1,95 1,17 1,83 1,81 1,37 1,56 1,52 4,62 4,81 4,77 15 DNK x 0,76 0,71 (0,42) 0,71 0,83 (0,03) 0,29 (1,26) (3,70) 3,54 1,99 (0,45) 16 DNK x 2,28 2,51 2,44 2,06 2,31 2,31 2,30 1,93 1,02 5,55 5,18 4,27 17 DNK x 3,35 2,55 3,55 2,88 2,26 3,10 4,43 2,22 3,73 7,68 5,47 6,98
19 DNK x 1,70 1,51 2,70 1,53 1,39 2,35 1,71 1,29 3,40 4,96 4,54 6,65 20 DNK x 0,75 1,06 1,28 0,61 0,93 1,11 0,87 0,96 1,25 4,12 4,21 4,50 21 DNK x 1,92 2,58 2,16 1,68 2,25 1,86 2,58 3,50 2,57 5,83 6,75 5,82 22 DNK x 1,97 1,84 1,70 1,84 1,68 1,50 1,50 1,54 1,71 4,75 4,79 4,96 23 DNK x 1,45 1,92 1,73 1,29 1,67 1,47 0,86 1,90 1,85 4,11 5,15 5,10 24 DNNN x 1,57 1,77 1,79 1,56 1,77 1,79 0,01 (0,02) (0,11) 3,26 3,23 3,14 25 DNNN x 11,18 3,30 2,24 10,59 3,20 2,18 19,82 2,61 1,51 23,07 5,86 4,76 26 DNNN x 1,08 0,75 1,11 1,08 0,74 0,90 (0,08) (0,06) 2,51 3,17 3,19 5,76 27 DNNN x 1,67 1,84 2,01 1,32 1,44 1,56 2,19 2,59 3,08 5,44 5,84 6,33 28 DNNN x 4,29 2,47 2,63 4,15 2,41 2,58 2,29 0,84 0,80 5,54 4,09 4,05 29 CP 1,70 1,96 1,55 1,57 1,73 1,26 1,24 2,39 2,40 4,49 5,64 5,65 30 CP 2,39 2,79 2,51 2,24 2,69 2,40 1,07 0,65 0,71 4,32 3,90 3,96 31 CP 1,87 2,94 2,39 1,43 2,15 1,78 3,31 5,61 4,69 6,56 8,86 7,94 32 DNK 2,72 3,67 4,66 2,01 2,80 3,46 4,52 5,78 7,47 7,77 9,03 10,72 33 DNK 3,02 4,98 3,37 2,52 4,13 2,82 2,77 4,68 1,37 6,02 7,93 4,62 34 DNK 1,30 0,94 0,96 0,99 0,82 0,81 2,43 0,88 1,40 5,68 4,13 4,65 35 DNK 1,31 1,13 0,97 0,86 0,75 0,64 5,85 4,67 3,94 9,10 7,92 7,19 36 DNK 0,37 1,00 0,21 0,33 0,87 0,16 0,24 2,04 0,40 3,49 5,29 3,65 37 DNNN 2,06 2,07 2,79 1,46 1,48 1,94 3,60 3,63 5,30 6,85 6,88 8,55
39 DNNN 2,95 3,29 5,56 2,10 2,36 3,92 6,81 7,75 11,69 10,06 11,00 14,94 40 DNNN 2,95 3,29 5,56 2,10 2,36 3,92 6,81 7,75 11,69 10,06 11,00 14,94
Nguồn: Theo tính tốn của tác giả
Trong đó:
CP : DN cổ phần đại chúng DNNN : DN Nhà nước
XHTD tại Vietcombank HCM theo Bảng 3.2 như sau:
Bảng 3.2: Kết quả XHTD của các DN tại Vietcombank HCM
Số thứ tự của DN 2010 2011 2012 Số thứ tự của DN 2010 2011 2012 1 A AA AA 21 A AA+ A 2 A+ BBB A+ 22 AA+ AA AA 3 A+ A A 23 A+ BBB BB+
4 AAA AAA AA+ 24 AA A+ A+
5 BB+ A+ A 25 A+ A+ A+ 6 A A+ BBB 26 CC+ BB BB+ 7 A+ AA A+ 27 AA A+ AA 8 AA A+ BB+ 28 AA AA+ AA 9 AA+ AA AA 29 B+ BB BB 10 AA BB A+ 30 A+ A+ A
11 AA AA A 31 AA+ AA+ AA+
12 AA+ AA+ AA+ 32 AA+ AA AA+
13 BBB A A 33 A+ A+ BBB 14 B+ A AA 34 A A BBB 15 A+ CCC CCC 35 A A A 16 A+ A+ A 36 CC+ BBB CCC 17 A+ AA+ A+ 37 A A+ A+ 18 BBB A A 38 AA+ AA+ AA 19 A+ A+ A+ 39 A+ AA AA 20 A BBB BBB 40 A+ AA AA
Nguồn: Hệ thống XHTD của Vietcombank
Tổng hợp kết quả tính tốn được từ 2 mơ hình Z và so sánh với kết quả XHTD của hệ thống XHTD tại Vietcombank, ta được Bảng 3.3 với tỷ lệ giống nhau trong việc đánh giá, xếp hạng 40 DN của VCN HCM như sau:
Bảng 3.3: Đánh giá, so sánh kết quả ứng dụng mơ hình Z-Score
với hệ thống XHTD của Vietcombank
Mức độ giống nhau với kết quả XHTD của Vietcombank
2010 2011 2012
Số lượng Tỷ lệ Số lượng Tỷ lệ Số lượng Tỷ lệ
Mơ hình Z cổ điển 16 40,0% 18 45, 0% 17 42,5% Mơ hình Z điều chỉnh 22 55,0% 24 60,0% 25 62,5%
Việt Nam – Chi nhánh TP.Hồ Chí Minh
i) Ưu điểm
Từ việc ứng dụng 2 mơ hình Z-Score tính tốn các chỉ số Z, để từ đó phân loại, xếp hạng
các DN đang vay vốn tại Vietcombank HCM có thể thấy được những ưu điểm của mơ hình Z- Score như: mơ hình Z-Score được sử dụng nhanh và đơn giản. Việc tính tốn chỉ số Z theo mơ
hình hồn tồn được dựa vào Báo cáo tài chính của DN, có thể tìm kiếm được từ các thông tin công bố công khai đối với các DN cổ phần đại chúng hay được cung cấp bởi DN khi bắt đầu tiếp xúc. Do đó nên, các CBTD có thể sử dụng phần mềm Excel để tính tốn các chỉ số Z, từ đó dự báo được nguy cơ phá sản của DN, từ đó có định hướng phát triển, tiếp cận, có các chính sách tín dụng nói riêng và các chính sách ưu đãi, dịch vụ nói chung đối với các khách hàng có chỉ số Z cao. Ngược lại, đối với các DN có chỉ số Z trung bình hoặc tương đối thấp, CBTD cần tìm kiếm thêm thơng tin từ phía khách hàng, thơng tin trên thị trường để có thêm cơ sở tiếp cận khác hàng hoặc có hướng từ chối đối với các khách hàng có chỉ số Z quá thấp để có thể tập trung vào các khách hàng khác tiềm năng hơn, nâng cao hiệu quả hoạt động của ngân hàng.
ii) Hạn chế
Bên cạnh những ưu điểm như trên thì mơ hình Z-Score cũng tồn tại những nhược điểm, hạn chế sau: hạn chế lớn nhất là mơ hình khơng tính đến một số nhân tố định tính khó định lượng nhưng có thể đóng vai trị quan trọng, ảnh hưởng đến mức độ rủi ro của khoản vay của
khách hàng tại ngân hàng, các nhân tố này có thể do chủ quan từ phía DN như kinh nghiệm,
năng lực quản lý của ban lãnh đạo, quy mô DN, mối quan hệ của DN với ngân hàng, tác động
của các thành viên khác trong nhóm khách hàng có liên quan,... hay do khách quan từ bên ngồi
như tình hình kinh tế, chính sách quản lý của Nhà nước, thị trường cung cấp đầu vay và tiêu thụ đầu ra của DN, đối thủ cạnh tranh trên thị trường,... Bên cạnh đó, mơ hình Z-Score được nghiên
cứu chủ yếu dựa trên tình hình của các DN ở Mỹ và chưa được sử dụng phổ biến tại Việt Nam trong việc XHTD DN nên mức độ thích hợp cần được đánh giá lại phù hợp với các đặc thù riêng của các NHTM trong nước.
iii) Nhận xét kết quả đạt được
Dựa trên Bảng kết quả mức độ giống nhau giữa việc sử dụng mơ hình Z-Score cổ điển và mơ hình Z-Score điều chỉnh của Altman và hệ thống XHTD của Vietcombank đối với nhóm 40 khách hàng DN hiện đang vay vốn tại Vietcombank HCM trong vòng 3 năm từ năm 2010
quả xếp hạng của mơ hình Z-Score cổ điển khoảng từ 40% đến 45%. Trong khi đó, mức độ giống nhau của mơ hình Z-Score điều chỉnh cao hơn, chiếm hơn một nửa số
lượng DN được chọn nghiên cứu, đạt khoảng từ 55% đến 62,5%. Mức độ phù hợp trên là khá cao đối với một mơ hình dự báo được xây dựng cho các DN Mỹ khi áp
dụng cho các DN tại Việt Nam.
- Khi đánh giá giữa việc XHTD theo hệ thống XHTD của Vietcombank HCM đang
áp dụng với việc sử dụng 2 mơ hình Z-Score trên thì kết quả đơi khi lại phản ánh
ngược nhau về tình hình của DN đang vay vốn tại ngân hàng. Điều này là do những
nguyên nhân sau:
Nguyên nhân thứ nhất cũng chính là điểm hạn chế lớn nhất của mơ hình Z-
Score, đó là việc chủ yếu dựa vào các chỉ tiêu tài chính được lấy từ Báo cáo tài
chính của các DN để tính chỉ số Z nhằm dự báo nguy cơ phá sản của DN. Do
đó nên kết quả đánh giá của mơ hình sẽ bỏ qua những tác động tích cực và cả
tiêu cực từ các yếu tố phi tài chính, có thể dẫn đến sự khơng chính xác trong dự báo. Tuy nhiên, đây cũng chính là điểm mạnh mà hệ thống XHTD hiện tại của Vietcambank có được, đó là việc hệ thống XHTD của Vietcombank vừa
tính đến các chỉ tiêu tài chính, vừa tính đến cả các chỉ tiêu phi tài chính của DN. Khi tính điểm tổng hợp, các chỉ tiêu phi tài chính lại chiếm tỷ trọng cao hơn các chỉ tiêu tài chính.
Thứ hai, các mơ hình Z-Score thường được dùng để xếp hạng DN và dự báo khả năng phá sản của DN đó trong tương lai, từ 1 đến 2 năm tới. Do đó nên kết quả đánh giá của mơ hình sẽ có một độ trễ nhất định đối với thời điểm đánh giá hiện tại. Trong khi đó, hệ thống XHTD của Vietcombank được dùng để xếp hạng, làm căn cứ xét hạn mức cấp tín dụng, để có các chính sách phù
hợp hay để trích lập dự phịng rủi ro tín dụng tại thời điểm hiện tại. Chính vì
có độ trễ dự báo trong kết quả đánh giá giữa 2 phương pháp XHTD trên nên
mức độ phù hợp chỉ là tương đối.
Thứ ba, việc đánh giá, xếp hạng bằng mơ hình Z-Score phụ thuộc tồn bộ vào số liệu trên Báo cáo tài chính của DN, khơng bị ảnh hưởng, tác động bởi
chủ quan của con người, dẫn đến kết quả XHTD mang tính chủ quan cá nhân.
Do đó, nên sự khác biệt giữa các kết quả đánh giá của các phương pháp trên là điều không thể tránh khỏi.
Tuy nhiên, từ kết quả đánh giá của 2 mơ hình Z-Score đối với nhóm khách hàng DN tại Vietcombank HCM, nhất là mơ hình Z-Score điều chỉnh với mức độ phù hợp tương đối cao và
tăng dần qua từng năm như trên thì theo tác giả đây là mơ hình cần được các NHTM ở Việt Nam xem xét đến khi ra quyết định cho vay đối với các DN.
3.2.3. Đề xuất ứng dụng mơ hình Z-Score vào hệ thống xếp hạng tín dụng doanh nghiệp tại Ngân hàng TMCP Ngoại Thương Việt Nam – Chi nhánh TP.Hồ Chí Minh
Dựa vào kết quả nghiên cứu mức độ giống nhau giữa việc sử dụng mơ hình Z-Score cổ
điển và mơ hình Z-Score điều chỉnh của Altman và hệ thống XHTD của Vietcombank đối với
nhóm 40 khách hàng DN hiện đang vay vốn tại Vietcombank HCM trong vòng 3 năm từ năm
2010 đến năm 2012, có thể thấy được mơ hình Z-Score điều chỉnh (1995) của Giáo sư Altman đã tính tốn, đánh giá cho cho kết quả xếp hạng nhóm 40 khách hàng DN của Vietcombank
HCM có tỷ lệ giống khá cao (trên 55%) và có sự ổn định, cải thiện dần tỷ lệ giống nhau tăng dần qua các năm nghiên cứu so với kết quả chấm điểm trên hệ thống XHTD của Vietcombank với cùng nhóm khách hàng DN này. Đồng thời, như đã trình bày ở Phụ lục 04, mơ hình Z-Score
điều chỉnh đã được Altman nghiên cứu phát triển sau một thời gian khá dài so với mơ hình Z-
Score cổ điểm ban đầu (1968), kết quả quả nghiên cứu chỉ số Z của mơ hình này cũng có sự
tương đồng khá lớn so với mơ hình của một công ty nổi tiếng trong lĩnh vực này là Standard &
Poor’s.
Mặt khác, dựa vào những đặc điểm và ưu điểm chung của các mơ hình Z-Score là mơ hình được sử dụng nhanh và đơn giản. Việc tính tốn chỉ số Z theo mơ hình hồn tồn được dựa vào Báo cáo tài chính của DN, có thể tìm kiếm được từ các thơng tin, dữ liệu cho mơ hình dễ
dàng. Điều này sẽ đáp ứng được mục tiêu hoàn thiện hệ thống XHTD của Vietcombank. Do đó,
nên việc ứng dụng mơ hình Z-Score điều chỉnh vào hệ thống XHTD của Vietcombank để hỗ trợ cho hệ thống XHTD trong việc đánh giá, xếp hạng và sàng lọc nhanh những khách hàng mới
đáp ứng mục tiêu hoàn thiện hệ thống XHTD của Vietcombank như đã nêu trên là hợp lý và có
KHÁCH HÀNG
Ngành kinh tế
Quy mô
Bộ chỉ tiêu cho DN thông thường Bộ chỉ tiêu cho DN siêu nhỏ
Chấm điểm chỉ tiêu tài chính
Chấm điểm chỉ tiêu phi tài chính
Tổng hợp điểp và xếp hạng DN HẠN CHẾ CẤP TÍN DỤNG
xuất ứng dụng mơ hình Z-Score điều chỉnh sẽ thay đổi như Hình 3.1 sau:
Hình 3.1: Mơ hình XHTD của Vietcombank sau khi đề xuất điều chỉnh
Hệ thống XHTD của Vietcombank sau khi đề xuất điều chỉnh, chủ yếu thay đổi thêm
vào một bước thực hiện trước khi thực hiện bước 1 theo như quy trình thực hiện ban đầu. Để cho dễ so sánh sự thay đổi này với hệ thống XHTD ban đầu, tác giả tạm gọi bước này là Bước
0: Đánh giá ban đầu khách hàng. Mục tiêu của bước thực hiện này là để CBTD có thể tính
tốn, đánh giá nhanh và đưa ra những nhận định ban đầu về khách hàng có nhu cầu vay vốn tại ngân hàng. Đối tượng để đánh giá chính là sức mạnh, năng lực tài chính hiện tại của khách hàng
bằng việc tính tốn dựa trên các số liệu thu thập được từ báo cáo tài chính, để từ đó dự báo khả
năng gặp khó khăn về tình hình tài chính kinh doanh, khả năng phá sản trong tương lai của
khách hàng. Cơng cụ chính của bước 0 này chính là mơ hình Z-Score điều chỉnh (sau đây gọi