Dựa trên thực trạng hoạt động tín dụng và các phương pháp đánh giá khả năng trả nợ của KHDN nói riêng và khách hàng nói chung tại ACB, xét thấy cần phải xây dựng một mô hình có thể đo lường cụ thể khả năng trả nợ của KHDN: không chỉ
dừng lại ở việc phân tích tình trạng của KHDN mà còn xem xét KHDN trong bối cảnh quan hệ tín dụng tại ACB.
Tiêu chí chọn lựa mô hình dựa trên cơ sở sau sau:
- Phải là mô hình thống kê để khắc phục những hạn chế từ các phương pháp
đánh giá khả năng trả nợ của KHDN của ACB dựa hoàn toàn trên kinh nghiệm của chuyên gia;
- Mô hình có khả năng lượng hóa khả năng trả nợ KHDN thành xác suất trả
nợ, dùng làm cơ sởđịnh giá rủi ro của từng KHDN tại ACB;
- Mô hình đơn giản, dễ sử dụng và có thể áp dụng kết quả XHTD nội bộ tại ACB là dữ liệu đầu vào của mô hình;
- Mô hình có thể đưa cùng lúc biến định lượng và biến định tính trong việc xác định khả năng trả nợ của KHDN.
Qua nghiên cứu những ưu, nhược điểm của từng loại mô hình cũng như dựa vào đặc điểm riêng của KHDN tại ACB, học viên sử dụng phương pháp hồi quy Logit trong bài luận văn. Đây là mô hình được sử dụng nhiều nước trên thế giới hiện nay trong việc đánh giá khả năng trả nợ của KHDN sau khi cấp tín dụng, thường là nhận định kết quả trả nợ của KHDN trong vòng 1 năm. Và hàm hồi quy Logit được
viết như sau:
Pr (Di=1) = Pr (D*i>0) = F (β0 + β1Xi1 + … + βnXin) Trong đó:
- Di : Khả năng trả nợ của KHDN, Di = 1 nếu KHDN trả được nợ hoặc trả
nợ tốt, Di =0 nếu KHDN không trảđược nợ hoặc trả nợ không tốt. - X1, … Xn: Các nhân tốảnh hưởng đến khả năng trả nợ của khách hàng - β là các hệ số hồi quy của hàm Logit
Hàm hồi quy Logit sẽ tính xác suất xảy ra Di theo quy tắc: Nếu xác suất >= 0.5 thì KH có Di =1; Nếu xác suất < 0.5 thì KH có Di = 0.