- Các tỷ số phản ánh kết cấu tài chính
1.3.2.2. Mơ hình điểm số Z (Z Credit scoring model)
Đây là mơ hình do E.I. Altman dùng để cho điểm tín dụng đối với các doanh nghiệp vay vốn. Đại lượng Z dùng làm thước đo tổng hợp để phân loại rủi ro tín dụng đối với người đi vay và phụ thuộc vào: Trị số của các chỉ số tài chính của người vay; Tầm quan trọng của các chỉ số này trong việc xác định xác suất vỡ nợ của người vay trong quá khứ.
Từ đó Altman đã xây dựng mơ hình điểm như sau: Z= 1.2X1 + 1.4X2 + 3.3X3 + 0.6X4 + 1X5 Trong đó:
X1 : Vốn lưu động rịng/ Tổng tài sản X2 : Lợi nhuận giữ lại/ Tổng tài sản
X3 : Lợi nhuận trước thuế và lãi vay/ Tổng tài sản X4 : Thị giá cổ phiếu/ Giá trị ghi sổ của nợ dài hạn X5 : Doanh thu/ Tổng tài sản
Giá trị của Z càng cao thì người vay có xác suất vỡ nợ càng thấp và ngược lại, trị số Z thấp hoặc là một số âm sẽ là một căn cứ để xếp khách hàng vào nhóm có nguy cơ vỡ nợ cao.
Trong mơ hình này thì bất cứ một doanh nghiệp nào có giá trị của Z thấp hơn 1,81 thì phải xếp vào nhóm có nguy cơ rủi ro tín dụng cao. Từ đó NH sẽ khơng cấp tín dụng cho doanh nghiệp này nếu chưa tăng được giá trị của Z lên cao hơn 1,81.
Bên cạnh những ưu việt thì mơ hình chấm điểm số Z cũng có những nhược điểm nhất định:
- Mơ hình này phân loại doanh nghiệp thành 2 loại là “vỡ nợ” và “không vỡ nợ”, tuy nhiên như trong quy định của luật các tổ chức tín dụng thì vỡ nợ cũng có các loại khác nhau, từ khơng trả hay chậm trễ trong việc trả lãi vay khi đến hạn, đến việc không trả nợ gốc và lãi vay khi đến hạn. Từ đó địi hỏi phải có một mơ hình hồn thiện hơn với các loại thang điểm chi tiết, chính xác hơn để có thể phân loại một cách thích hợp các doanh nghiệp vào các đối tượng vỡ nợ khác nhau.
- Các biến số X1, X2, X3… không phải là bất biến theo thời gian, đặc biệt là trong điều kiện thị trường thường xuyên thay đổi. Bên cạnh đó, các biến số trong mơ hình là hồn tồn độc lập và khơng phụ thuộc lẫn nhau. Hơn nữa, có những đại lượng phi tài chính, khó lượng hố như: thương hiệu của doanh nghiệp, mối quan hệ giữa doanh nghiệp và NH, chu kỳ kinh doanh… cũng có ảnh hưởng đáng kể đến mức độ rủi ro tín dụng, nhưng trong mơ hình lại khơng thể nắm bắt, tính tốn được.