2. ỨNG DỤNG MÔ HÌNH LOGISTIC TRONG XẾP HẠNG KHÁCH HÀNG DOANH NGHIỆP
2.4.Ưu nhược điểm của mô hình
2.4.1. Ưu điểm
Mô hình Logistic là cơ sở để ngân hàng phân loại khách hàng và nhận diện rủi ro. Từ kết quả của mô hình có thể kịp thời phát hiện, ngăn chặn và hạn chế rủi ro tín dụng. Thông qua việc áp dụng phương pháp xếp hạng bằng mô hình Logistic, ta có thể ước lượng xác suất vỡ nợ của các doanh nghiệp; do đó có thể xác định được doanh nghiệp nào nằm trong vùng an toàn, doanh nghiệp nào nằm trong vùng cảnh báo. Vì vậy, ngân hàng có thể chủ động trong việc đưa ra các biện pháp để hạn chế rủi ro.
Mô hình Logistic là cơ sở để ngân hàng xây dựng chính sách tín dụng. Căn cứ vào những kết quả dự báo mà ngân hàng sẽ có những biện pháp khác nhau trong
việc quản lý rủi ro tín dụng. Với những doanh nghiệp có xác suất vỡ nợ thấp, ngân hàng cần có những chính sách ưu đãi để tạo mối quan hệ làm ăn lâu dài với họ.
Mô hình Logistic giúp hỗ trợ ngân hàng trong việc phân loại nợ và trích lập dự phòng tài chính, đưa ra phương hướng quản lý và xử lý một cách hiệu quả theo hướng có lợi. Với những doanh nghiệp có xác suất vỡ nợ cao, ngân hàng nếu thực hiện cho vay cần xác định mức lãi suất cho vay thích hợp và đồng thời trích lập dự phòng rủi ro tín dụng với mức xác suất vỡ nợ của từng doanh nghiệp.
Mô hình Logistic là cơ sở để ngân hàng phân loại và xếp hạng danh mục tín dụng. Từ đó, giúp ngân hàng chủ động trong việc quản lý rủi ro mà còn giúp các doanh nghiệp nhận thức đúng đắn về tình hình kinh doanh của chính doanh nghiệp mình.
2.4.2. Nhược điểm
Mô hình Logistic dự đoán khá chính xác xác suất vỡ nợ của doanh nghiệp. Tuy nhiên, để đảm bảo độ chính xác đó, yêu cầu số lượng quan sát lớn. Số lượng quan sát càng lớn thì tính chính xác của mô hình càng cao.
Các chỉ tiêu xếp hạng (tài chính, phi tài chính) của mỗi ngân hàng là khác nhau. Nên một doanh nghiệp có thể bị xếp hạng thấp ở ngân hàng này, nhưng lại được xếp hạng cao ở ngân hàng khác. Vì vậy, rất khó để đánh giá một cách chính xác nhất tình hình tài chính của doanh nghiệp.