CHƯƠNG 2: TỔNG QUAN LÝ LUẬN
2.2. Các nghiên cứu trước đây
2.2.2. Một số mô hình nghiên cứu trong nước
Hiện nay, bên cạnh phương pháp chuyên gia, các phương pháp phân tích các yếu tố ảnh hưởng dựa trên dữ liệu thống kê ngày càng phát triển mạnh mẽ, từ mô hình xác suất tuyến tính LPM và phương pháp MDA đã được sử dụng từ những năm 1930, đến phương pháp Logistic, Probit đang được ứng dụng rộng rãi từ những năm 1980. Một số nghiên cứu của các tác giả có thể kể đến như:
- Đề tài: Phân tích rủi ro tín dụng doanh nghiệp bằng mô hình Logistic của tác giả Hoàng Tùng (Trường Đại học Kinh tế, Đại học Đà Nẵng) trên Tạp chí Khoa học công nghệ số 02.2011
Mô hình hồi quy Logistic nghiên cứu sự phụ thuộc của một biến nhị phân vào các biến độc lập khác. Mục đích của mô hình này sử dụng các yếu tố ảnh hưởng đến doanh nghiệp (biến độc lập) để xác định khả năng những doanh nghiệp này sẽ có rủi ro tín dụng (biến phụ thuộc) là bao nhiêu. Nghĩa là, mô hình Logistic có thể ước lượng xác suất mặc định một doanh nghiệp có rủi ro là bao nhiêu trực tiếp từ mẫu.
Cấu trúc dữ liệu trong mô hình như sau:
Giả sử biến giả Y phụ thuộc vào chỉ số khả dụng Y*. Trong đó:
Y* = β1 + β2X2i + ....+ βkXki + €i
Vì Y(x) là biến nhị phân có thể được giải thích như sau:
Yi = 0, nếu không trả được nợ (có rủi ro tín dụng) Yi = 1, nếu trả được nợ (không có rủi ro tín dụng)
Căn cứ vào dấu hiệu nhận biết rủi ro tín dụng theo chuẩn Basel II thì một DN có rủi ro tín dụng khi xuất hiện ít nhất một trong các dấu hiệu sau:
+ Không có khả năng thực hiện nghĩa vụ tín dụng với đối tác + Vốn lưu động ròng < 0
+ Giá trị thị trường của DN < Tổng nợ phải trả
Việc đo lường các sự cố trên có thể sử dụng thông qua các chỉ tiêu: nợ quá hạn, vốn lưu động ròng, giá trị thị trường của DN.
Tác giả đã chọn ra 7 biến độc lập biểu hiện những đặc trưng tài chính cơ bản của DN gồm: tỷ suất nợ, đòn bẩy nợ, tỷ suất tài sản ngắn hạn, số vòng quay tài sản, tỷ suất lợi nhuận/doanh thu, tỷ suất sinh lời tài sản, tỷ suất sinh lời vốn chủ sở hữu
Nghiên cứu sử dụng phần mềm SPSS trên cơ sở hàm hồi quy Logistic. Bằng việc ứng dụng mô hình này tác giả đã xây dựng một hàm số dự báo rủi ro tín dụng cho các doanh nghiệp trên cơ sở các chỉ tiêu tài chính, đồng thời mô hình cũng giúp cho việc xác định hạng tín dụng của các doanh nghiệp. Đây là chỉ dẫn cần thiết cho công tác quản lý và giám sát tín dụng, cung cấp thông tin hữu ích cho các đối tượng có liên quan trong quá trình ra quyết định.
- Đề tài: Phân tích rủi ro tín dụng tại Ngân hàng Á Châu, sử dụng mô hình Value at Risk, Conditional Value at Risk và các mô hình mở rộng của tác giả Hoàng Như Thịnh – Trường ĐH Kinh tế TPHCM.
Với mục tiêu nghiên cứu là kết hợp kiến thức kinh tế và phần mềm hỗ trợ để phân tích rủi ro tín dụng trong ngân hàng, đồng thời kiến nghị một số giải pháp nhằm giảm thiểu rủi ro tín dụng cho các nhà quản lý.
Tác giả sử dụng số liệu về nợ xấu để phân tích rủi ro, với số liệu giới hạn trong
Crystal Ball để tính toán Value at Risk và thử áp đặt bộ dữ liệu theo phân phối chuẩn – Normal Distribution, sử dụng Crystal Ball mô phỏng dữ liệu theo phân phối chuẩn chạy vòng lặp 1000 lần thử thì kết quả dữ liệu phù hợp nhất với phân phối Beta.
Tác giả đã đưa ra nhiều phương pháp tiếp cận để tính mức lỗ tối đa như bằng phương pháp Gauss hay tiếp cận bằng Phương sai – Hiệp phương sai.
Tóm lại, đề tài đã đưa ra nhiều giải pháp cho vấn đề nợ xấu và để quản trị rủi ro tín dụng một cách tổng quát không phải đơn giản. Tuy nhiên, đề tài cũng có những hạn chế nhất định, hạn chế lớn nhất của đề tài là những con số được tính toán khó có thể làm các nhà quản trị, các nhà kinh tế sử dụng số liệu đó mà những con số này chỉ có thể dùng để tham khảo, dự báo một ngưỡng có thể chấp nhận được bởi vì vấn đề đáng quan tâm hiện nay là mức nợ xấu của ngân hàng sẽ là con số nào và điều này lại phụ thuộc rất lớn vào khả năng trả nợ của khách hàng.
- Đề tài: Ứng dụng mô hình Probit để phân tích các nhân tố ảnh hưởng đến rủi ro tín dụng của Ngân hàng TMCP Ngoại thương chi nhánh thành phố Cần Thơ của TS Trương Đông Lộc và ThS Nguyễn Thanh Bình trên Tạp chí Công nghệ ngân hàng (số 05, tháng 03/2011)
Để xác định các nhân tố ảnh hưởng đến rủi ro tín dụng, mô hình Probit được sử dụng trong nghiên cứu này, mô hình có dạng:
Y = α + β1X1 + β2X2 + β3X3 + β4X4 + β5X5 + β6X6 + β7X7 + ε Trong đó:
Y là mức độ rủi ro của khoản vay, được đo lường bằng 2 giá trị 0 và 1 (1 là có rủi ro và 0 là không có rủi ro). Nghiên cứu xác định khoản vay có rủi ro là những khoản vay thuộc nhóm nợ xấu (3, 4 và 5) và những khoản vay không có rủi ro là những khoản vay thuộc nhóm 1 và 2
X1, X2, X3, X4, X5, X6, X7 là các biến độc lập, với
X1: Kinh nghiệm của khách hàng đi vay, tương quan nghịch X2: Khả năng tài chính của khách hàng vay, tương quan nghịch X3: Số tiền vay / Tổng giá trị tài sản bảo đảm, tương quan thuận
X4: Sử dụng vốn vay, tương quan nghịch
X5: Kinh nghiệm của cán bộ tín dụng, tương quan nghịch X6: Đa dạng hóa hoạt động kinh doanh, tương quan nghịch X7: Kiểm tra, giám sát vốn vay, tương quan nghịch
Với cỡ mẫu 438, kết quả phân tích bằng mô hình Probit như sau:
Y = 3,258 - 0,023X1 - 2,890X2 + 0,357X3 - 1,147X4 - 0,559X5 - 0,609X6 - 0,320X7 Kết quả nghiên cứu của tác giả: Áp dụng mô hình Probit, nghiên cứu đã xác định một số nhân tố ảnh hưởng đến rủi ro tín dụng của Vietcombank Cần Thơ. Cụ thể là nếu vốn tự có của khách hàng vay càng lớn thì khả năng xảy ra rủi ro tín dụng càng thấp và ngược lại. Ngoài ra nghiên cứu cũng chỉ ra rằng việc sử dụng vốn vay đúng mục đích của người vay có thể hạn chế rủi ro tín dụng cho ngân hàng. Kết quả phân tích còn cho thấy cán bộ tín dụng càng có nhiều kinh nghiệm và số lần kiểm tra giám sát khoản vay càng nhiều thì khả năng xảy ra rủi ro tín dụng của các khoản vay mà họ quản lý càng thấp. Cuối cùng, việc đa dạng hóa hoạt động sản xuất kinh doanh của khách hàng vay vốn cũng có xu hướng làm giảm thiểu rủi ro tín dụng cho ngân hàng. Kết quả nghiên cứu đã cung cấp những bằng chứng thực tế giúp các NHTM hiểu rõ hơn các nguyên nhân dẫn đến rủi ro tín dụng. Trên cơ sở những nguyên nhân này, ngân hàng sẽ chủ động đưa ra giải pháp nhằm hạn chế rủi ro tín dụng cho ngân hàng mình.
Kết luận chương 2: Chương 2 của luận văn đã khái quát cơ sở lý luận liên quan đến đề tài, nghiên cứu kinh nghiệm quản lý rủi ro tín dụng của một số nước trên thế giới như Trung Quốc, Thái Lan và Mỹ. Đối với Trung Quốc cho ta thấy được nguyên nhân xuất phát của các khoản nợ xấu để các NHTM ở Việt Nam có thể phòng tránh và giảm thiểu. Đối với Thái Lan, các ngân hàng bắt đầu từ việc tách biệt rõ ràng các bộ phận sau đó là tuân thủ nghiêm ngặt các nguyên tắc tín dụng, thực hiện chấm điểm tín dụng, tuân thủ thẩm quyền phán quyết và giám sát khoản vay. Riêng đối với Mỹ, nguyên nhân của các cuộc khủng hoảng tín dụng và hàng loạt các ngân hàng lớn, danh tiếng của Mỹ bị phá sản là bài học vô giá cho các NHTM tại Việt Nam. Tác giả cũng đã nêu ra một số mô hình nghiên cứu trên thế giới và trong nước. Những nội
CHƯƠNG 3