Đối với Công ty TNHH SX TM DV Vôi Thống Nhất có các chỉ tiêu tài chính như sau:
Bảng 3.9: Chỉ tiêu đánh giá Công ty TNHH SX TM DV Vôi Thống Nhất
Chỉ tiêu Mã hóa Giá trị
77
Doanh thu thuần / Tổng tài sản X3 1.452 Nợ phải trả / Nguồn vốn chủ sở hữu X5 0.908 Tỷ suất sinh lợi trên doanh thu X7 0.072 Tỷ suất sinh lợi trên vốn chủ sở hữu X8 0.1995 Tỷ lệ dư nơ vay/tổng giá trị tài sản đảm bảo X10 1.667
(Nguồn: BLC II)
Do đó , xác suất trả nợ của Công ty TNHH Sản xuất Thương mại Dịch vụ Thống Nhất là :
Như vậy : Mô hình Binary Logistic dựđoán khả năng trả nợ của Công Ty TNHH Sản xuất Thương mại Dịch vụ Vôi Thống Nhất tới 87,1%, như vậy khi cho Công ty này thuê tài chính thì khả năng thu hồi được nợ cao. Một vấn đề lưu ý ởđây là sự dựđoán này khả năng đúng chỉ có 91.8% (bảng 3.5)
3.3 Đánh giá tính khả thi của Mô hình
Áp dụng mô hình trên đánh giá khả năng trả nợ của khách hàng doanh nghiệp có nhu cầu thuê tài chính tại BLC II vào năm 2011.
Công ty Cổ phần Đầu tư Xây dựng Phú Thịnh
Bước 1 : Theo hệ thống xếp hạng tín dụng nội bộ hiện đang áp dụng tại BLC II : Công ty Cổ phần Đầu tư Xây dựng Phú Thịnh được xếp vào :
- Nhóm nợ: 1 - Xếp loại : AAA
Bước 2 : Ứng dụng mô hình Binary Logistic trên (3.5)
E (Y=1/X) = e -0.368+2.054*0.81+0.973*1.452-1.152*0.908+0.827*0.072+5.218*0.1995-0.512*1.667 1+ e -0.368+2.054*0.81+0.973*1.452-1.152*0.908+0.827*0.072+5.218*0.1995-0.512*1.667 6.75005 1+ 6.75005 = = 0.871
78
Bảng 3.10: Chỉ tiêu đánh giá Công ty Cổ phần ĐT XD Phú Thịnh
Chỉ tiêu Mã hóa Giá trị
Khả năng thanh toán nhanh X1 0.89 Doanh thu thuần / Tổng tài sản X3 1.416 Nợ phải trả / Nguồn vốn chủ sở hữu X5 0.249 Tỷ suất sinh lợi trên doanh thu X7 0.1346 Tỷ suất sinh lợi trên vốn chủ sở hữu X8 0.2382 Tỷ lệ dư nơ vay/tổng giá trị tài sản đảm bảo X10 2.667
(Nguồn: BLC II)
Bước 3 : Đối chiếu với Bảng 3.7, Bảng 3.8 : Công ty Cổ phần Đầu tư Xây Dựng Phú Thịnh được xếp vào Nhóm 1 , xếp loại AAA, xác suất khả năng trảđược nợ của Công ty là 92,69%. Bước 4 : Tiến hành nhập số liệu của 73 khách hàng (72 khách hàng trong mẫu và 1 khách hàng là Công ty Cổ phần ĐTXD Phú Thịnh) vào phần mềm SPSS 16.0 để chạy mô hình. Mô hình 5 cũng được lựa chọn có dạng : ] ) 0 ( ) 1 ( [ log e PP YY -0.368+ 2.054X1+0.971X3-1.152X5 + 0.827X7 + 5.218X8 – 0.512X10 E1 (Y=1/X) = e -0.368+2.054*0.89+0.973*1.416-1.152*0.249+0.827*0.1346+5.218*0.2382-0.512*2.667 1+ e -0.368+2.054*0.89+0.973*1.416-1.152*0.249+0.827*0.1346+5.218*0.2382-0.512*2.667 12.6761 1+ 12.6761 = = 0.9269 E2 (Y=1/X) = e -0.368+2.054*0.89+0.971*1.416-1.152*0.249+0.827*0.1346+5.218*0.2382-0.512*2.667 1+ e -0.368+2.054*0.89+0.971*1.416-1.152*0.249+0.827*0.1346+5.218*0.2382-0.512*2.667 12.6403 1+ 12.6403 = = 0.9267
79
- Tương tự đối chiếu Bảng 3.7, Bảng 3.8 : Công ty Cổ phần Đầu tư Xây Dựng Phú Thịnh được xếp vào Nhóm 1, xếp loại AAA, xác suất khả năng trả được nợ của Công ty là 92,67%.
- Xác suất khả năng trả nợ E1, E2 không chênh lệch nhau nhiều .
Nhận xét :
Kết quảđạt được :
- Khả năng áp dụng của mô hình là khá tốt khi so sánh giữa xác suất trả nợ
của khách hàng và phân loại nợ.
- Có thể áp dụng được đối với doanh nghiệp không đủđiều kiện xếp hạng tín dụng. Giúp công ty cho thuê tài chính có thể ra quyết định cho thuê một cách tốt nhất, góp phần giảm thiểu được rủi ro tín dụng, nâng cao chất lượng tín dụng cũng như hoạt động cho thuê;
Hạn chế :
- Mô hình không đánh giá được trực tiếp khả năng trả nợ của khách hàng mà đánh giá thông qua xác suất khả năng trả nợ.
- Mô hình không khả thi đối với trường hợp khách hàng không có tài sản
đảm bảo.( Tài sản đảm bảo trong hoạt động cho thuê tài chính được hiểu là số tiền bên thuê tham gia trả trước, ký cược hoặc ký quỹ). Trong trường hợp này biến X10 bị loại ngay mô hình đầu tiên .
- Các biến đưa vào mô hình chỉ là một trong những nhân tố ảnh hưởng đến khả năng trảđược nợ . Cần phải nghiên cứu chuyên sâu hơn nữa để có được một mô hình hoàn hảo nhất từđó áp dụng thực tế sẽ dễ dàng hơn.
KẾT LUẬN CHƯƠNG 3
Chương 3 với nội dung là xây dựng mô hình hồi quy Binary Logistic để phân tích rủi ro tín dụng thông qua việc đánh giá khả năng trả nợ của khách hàng là cơ
sở để Công ty cho thuê tài chính II Ngân hàng Đầu tư và Phát triển Việt Nam hạn chế rủi ro cũng như đưa ra quyết định cho thuê, đây là chương chính trong 4 chương.
80
Bằng việc vận dụng mô hình hồi quy Binary Logistic đã xây dựng một hàm số dự
báo rủi ro tín dụng cho các khách hàng thuê tại Công ty Cho thuê tài chính II Ngân hàng Đầu tư và Phát triển Việt Nam trên cơ sở các chỉ tiêu tài chính. Mô hình có dạng : ] ) 0 ( ) 1 ( [ log e PP YY -0.368 + 2.054X1+0.973X3 -1.152X5 + 0.827X7 + 5.218X8 – 0.512X10 (3.5)
Mô hình không chỉ đánh giá khả năng trả nợ của khách để xác định khả năng có rủi ro tín dụng từđó ra quyết định cho thuê mà nó còn giúp cho việc phân nhóm nợ của các doanh nghiệp cũng nhưđịnh hạng doanh nghiệp đểđưa ra chính sách khách hàng hợp lý . Đây cũng là chỉ dẫn cần thiết cho công tác quản lý và giám sát tín dụng thuê tài chính, cung cấp thông tin hữu ích cho các đối tượng có liên quan trong quá trình ra quyết địnhvà là cơ sở hình thành Chương 4 (Chương giải pháp).
81
CHƯƠNG 4
GIẢI PHÁP NÂNG CAO CHẤT LƯỢNG TÍN DỤNG TẠI CÔNG TY CHO THUÊ TÀI CHÍNH II NGÂN HÀNG ĐẦU TƯ VÀ PHÁT TRIỂN
VIỆT NAM