Đề tài Ứng dụng mô hình logit nhằm nâng cao chất lượng xếp hạng tín dụng doanh nghiệp tại ngân hàng quốc tế chi nhánh Hoàn Kiếm

Mức ý nghĩa lựa chọn cho mô hình là 10%, nguyên nhân là do số liệu không đủ lớn nên mức ý nghĩa của nghiên cứu được lấy ở mức thấp, nhưng vẫn đám bảo mức độ chính xác của kết quả  Sử dụng thống kê t – student để kiểm định ý nghĩa thống kê của các hệ số hồi quy. Dựa vào giá trị p – value ( [𝑃𝑟𝑜𝑏]) và ý nghĩa kinh tế của các hệ số để xem xét việc tiến hành kiểm định loại bỏ biến ra khỏi mô hình. 78  Kiểm định Wald Test: Đây là kiểm định rất quan trọng trong phân tích hồi quy bội bằng cách tính một thống kê kiểm định dựa trên hồi quy không bị ràng buộc. Thống kê Wald cho biết mức độ các ước lượng không bị ràng buộc thỏa mãn các ràng buộc như thế nào dưới giả thiết không (Ho). Nếu các ràng buộc thực sự đúng, thì các ước lượng không bị ràng buộc sẽ thỏa mãn các ràng buộc. Ta dùng kiểm định này để kiểm định loại bỏ biến ra khỏi mô hình. Quyết định bác bỏ Ho khi kiểm định F và Chi – bình phương có giá trị p – value ( [Prob] < 𝛼 ) với 𝛼 là mức ý nghĩa của mô hình lựa chọn. (ví dụ 𝛼 = 5%, 10%, 15% …). Chấp nhận Ho khi [𝑃𝑟𝑜𝑏] > 𝛼 ).  Đánh giá độ thích hợp của mô hình dùng giá trị Psedo R2 = Mc Fadden R2 = 1 – (LLFUR – LLFR), Giá trị Likehood ratio (LR statics) càng nhỏ càng tốt. 2.3.5. Kết quả thực nghiệm Trong phần tiếp theo của nghiên cứu sẽ trình bày kết quả thực nghiệm của ước lượng hàm hồi quy Logit theo mẫu được trình bày như trên. Đầu tiên, ta cần xem xét bảng thể hiện mức độ tương quan của các biến được đưa vào mô hình. Nếu hệ số tương quan cặp > 0.8 thì sẽ dẫn đến hiện tượng đa cộng tuyến nếu đưa biến này vào mô hình. Bảng 4.1 là bảng ma trận thể hiện các chỉ số tương quan cặp của các biến định lượng theo mô hình. Ta thấy hệ số tương quan của một số cặp biến có hệ số tương quan rất lớn, như: r(X4,X5) = 0.926 > 0.8 r(X12,X13) = 0.847 > 0.8 Tức là các biến có tương quan chặt với nhau, nếu giữ nguyên các biến đó và hồi quy thì kết quả sẽ không chính xác vì có thể xảy ra các hiện tượng là không tách được ảnh hưởng của các biến tới biến phụ thuộc, ý nghĩa của các biến sai về mặt kinh tế. Hướng giải quyết đa cộng tuyến đó là hoặc loại bỏ các biến hoặc tăng kích thướng mẫu hoặc tái thiết lập mô hình. Hướng đơn giản nhất là loại bỏ biến khỏi mô hình. 79 Y X2 X3 X4 X5 X6 X7 X8 X9 X10 X11 X12 X13 X14 X15 X16 Y 1 X2 -0.42 1 X3 0.18 -0.12 1 X4 0.14 0.19 -0.07 1 X5 0.20 0.14 0.01 0.926 1 X6 0.22 0.30 0.10 0.29 0.39 1 X7 0.08 -0.41 0.09 -0.19 -0.16 -0.34 1 X8 0.14 0.06 0.13 -0.12 0.03 0.23 0.47 1 X9 -0.02 0.17 -0.03 -0.05 0.03 0.01 0.18 0.55 1 X10 0.17 -0.16 -0.12 0.02 0.04 0.03 0.07 -0.05 -0.05 1 X11 0.02 -0.25 0.23 -0.62 -0.45 -0.23 0.40 0.24 0.17 -0.08 1 X12 0.31 -0.15 -0.36 -0.08 -0.04 -0.08 0.44 0.23 0.11 0.06 0.36 1 X13 0.33 0.00 -0.42 0.03 0.05 0.01 0.33 0.34 0.17 0.08 0.08 0.847 1 X14 -0.18 0.11 -0.30 -0.28 -0.32 -0.26 0.03 -0.10 0.12 -0.04 0.13 0.10 0.05 1 X15 0.01 -0.04 -0.26 -0.27 -0.27 -0.38 0.20 0.10 0.04 0.09 0.12 0.16 0.21 0.63 1 X16 0.07 -0.04 -0.45 0.03 0.01 -0.29 0.20 0.09 0.03 0.39 -0.11 0.21 0.26 0.21 0.56 1 Bảng 2.11 Ma trận hệ số tương quan giữa các biến trong mô hình Logit 80 Bằng phần mềm Eviews 5.1, ta ước lượng mô hình với đầy đủ biến ta được kết quả như sau: Biến Ký hiệu G T Bước 1 Bước 2 Bước 3 Bước 4 Bước 5 Bước 6 β Prob β Prob β Prob β Prob β Prob β Prob Hằng số C -0.529 0.940 -0.791 0.874 -0.865 0.857 1.277 0.684 1.423 0.623 -1.708 0.332 Quy mô X2 -/+ -9.738 0.074 -6.334 0.037 -6.313 0.038 -6.485 0.042 -5.741 0.034 -4.400 0.022 BCTC được kiểm toán X3 +/- 6.798 0.058 5.621 0.064 5.737 0.055 6.528 0.036 5.404 0.028 3.703 0.028 Thanh toán hiện tại X4 + 1.375 0.380 0.338 0.636 0.335 0.629 Thanh toán nhanh X5 + -1.437 0.389 Thanh toán tức thời X6 + 12.360 0.131 7.322 0.145 7.417 0.141 8.460 0.098 6.187 0.132 7.257 0.069 Vòng quay VLĐ X7 + -2.347 0.098 -1.609 0.112 -1.582 0.110 -1.638 0.101 -1.598 0.098 -1.170 0.085 Vòng quay HTK X8 + -0.280 0.420 Vòng quay KPThu X9 + 0.173 0.379 0.017 0.883 Hiêu suất sử dụng TSCĐ X10 + -0.001 0.970 Nợ phải trả/Tổng tài sản X11 - -5.441 0.643 -5.165 0.555 -5.239 0.543 -10.02 0.149 -6.615 0.148 LNST/VCSH X12 + 20.409 0.393 10.983 0.533 11.204 0.503 21.675 0.034 21.801 0.038 14.760 0.032 LNST/TTS X13 + 21.456 0.554 20.572 0.590 20.484 0.555 Kinh nghiệp chủ DN X14 + -0.141 0.463 Năm hoạt động của DN X15 + 0.355 0.332 0.215 0.416 0.227 0.377 0.272 0.338 Số năm quan hệ TD với VIB X16 + 0.977 0.228 0.634 0.238 0.639 0.233 0.705 0.165 0.829 0.088 0.637 0.077 Likelihood ratio (LR statistic) 31.29826 29.754 29.73116 28.98232 27.93388 25.30607 Mc Fadden R - squared 64.002% 60.844% 60.798% 59.266% 57.122% 51.749% Bảng 2.12: Kết quả ước lượng mô hình với đẩy đủ các biến 81 Từ các kết quả ước lượng ta thấy:  Mô hình xác suất KH có nợ đủ tiêu chuẩn là: Pi= exp (-1.708-4.4X2+3.703X3+7.275X6-1.170X7+14.76X12+0.637X16) 1+exp (-1.708-4.4X2+3.703X3+7.275X6-1.170X7+14.76X12+0.637X16)  Các biến có ý nghĩa nhất (có p-value ( Prob) < 0.10) lần lượt là X2 ( Quy mô), X3 (BCTC có được được kiểm toán chấp nhận), X12 ( LNST/VCSH), X6 ( Hệ số thanh toán tức thời), X16 (Số năm quan hệ tín dụng với ngân hàng VIB).  Các biến không có ý nghĩa thống kê, hay không ảnh hưởng đến khả năng trả nợ là X4, X5, X8, X9, X10, X11, X13, X14, X15.  Ta thấy các biến điển hình đại diện cho khả năng trả nợ theo lý thuyết cũng được thể hiện trong mô hình: X2 (Quy mô), biến X6 (Hệ số thanh toán tức thời), biến X12 (LNST/VCSHbq). Các biến này đều thể hiện ý nghĩa kinh tế của nó khi tác động đến khả năng trả nợ của doanh nghiệp. Trong đó biến X12 có ý nghĩa cao nhất. Điều này thể hiện khả năng sinh lời trên vốn chủ sở hữu tác động rất lớn đến khả năng trả nợ của doanh nghiệp. Nó có ý nghĩa cao hơn cả hệ số thanh toán tức thời của doanh nghiệp.  Biến X3 ( BCTC được kiểm toán chấp nhận) cũng thể hiện đúng ý nghĩa của nó. Bởi các doanh nghiệp thực hiện công tác tài chính kế toán càng minh bạch thì khả năng và uy tín trả nợ của họ càng tăng. Đồng thời biến X3 là một trong những biến có ý nghĩa thống kê nhất của mô hình.  Từ bảng ta thấy, biến X16 đưa vào mô hình rất có ý nghĩa. Có thể kết luận các doanh nghiệp có số năm quan hệ tín dụng với ngân hàng càng lâu thì khả năng có nợ đủ tiêu chuẩn tăng. Nhưng cũng cần thận trọng khi đánh giá chỉ tiêu này. Bởi, số năm trung bình mà các doanh nghiệp giao dịch tín dụng với VIB là khoảng 3 năm, doanh nghiệp quan hệ tín dụng lâu nhất là 8 năm. Đây chưa phải là thời gian quá dài cho mối quan hệ tín dụng, đặc biệt hầu như các doanh nghiệp vay vốn có thời hạn thường ít nhất là 12 tháng. Rất có thể việc biến X16 tác động làm tăng khả năng doanh nghiệp có nợ đủ tiêu chuẩn là do ngân hàng tạo điều kiện để doanh nghiệp “đảo nợ” bằng cách chỉ cần doanh nghiệp trả nợ trong ngày đến hạn, thì ngay trong hôm đó KH được giải ngân một khoản vay mới. Điều này thực sự sẽ rất nguy hiểm khi ngân hàng lại tin tưởng rằng KH quan hệ tín dụng lâu thì khả năng có nợ đủ tiêu chuẩn tăng lên. 82 Bởi vậy để có kết luận thật chính xác ta cần nghiên cứu trên quy mô mẫu lớn hơn và có nhiều KH quan hệ lâu hơn để đánh giá và đưa ra kết luận có độ tin cậy cao hơn.  Các biến có dấu trái với giả thiết: - X5 (Khả năng thanh toán nhanh) điều này là trái với giả thiết. Có thể là do số liệu mà doanh nghiệp cung cấp cho ngân hàng chưa đáng tín cậy, hoặc do hiện tượng đa công tuyến gây ra ( vì hệ số tương quan R(X4,X5)=0.926 là rất lớn). - X7 (Vòng quay VLĐ) điều này là trái với giả thiết. Điều này có thể lý giải đối với mẫu nghiên cứu có thể do tốc độ giảm VLĐ bình quân lớn hơn tốc độ giảm của DDT, làm cho vòng quay VLĐ tăng nhưng không cải thiện khả năng trả nợ của doanh nghiệp, bởi hầu hết các doanh nghiệp này đều có quy mô siêu nhỏ hoặc vừa và nhỏ. 2.3.6. So sánh độ chính xác với mô hình mà ngân hàng đang áp dụng Ta có kết quả chấm điểm tín dụng của 36 KH trên của mô hình hiện tại tại các thời điểm chấm điểm định kỳ và kết quả này được lựa chọn trước khi mà KH có nợ không đủ tiêu chuẩn. Mức điểm này được quy ra tỷ lệ phần trăm (%) trên mức tổng điểm cao nhất của mô hình chấm điểm hiện tại. Từ đây ta tiến hành so ánh độ chính xác của kết quả dự báo từ hai mô hình trên với lịch sử vay và trả nợ thực tế của 36 KH này. Như theo quy định nội bộ của ngân hàng VIB thì KH có điểm tín dụng dưới 75 điểm thì KH là KH có nợ không đủ tiêu chuẩn, nên ta lựa chọn mức xác suất đối với KH có nợ không đủ tiêu chuẩn là 75% để so sánh mô hình của NH với mô hình xây dựng. Biểu đồ 2.6: Biểu đồ so sánh các mô hình với thực tế Nguồn : Từ kết quả mô hình sinh viên lập biểu đồ 0,00% 20,00% 40,00% 60,00% 80,00% 100,00% 120,00% 0 10 20 30 40 P ( % ) KH Bảng so sánh các mô hình với thực tế Kết quả đúng từ Mô hình xây dựng Kết quả sai từ Mô hình xây dựng Kết quả đúng từ mô hình hiện tại Kết quả sai từ mô hình hiện tại 83 Ta nhận thấy hầu hết kết quả dự báo của mô hình hiện tại với 36 KH đều dao động xung quanh xác suất 80%, trong đó những KH có xác suất dưới 75% đều là những KH đã có nợ quá hạn và kết quả chấm điểm đều được xác định sau khi KH đã có nợ quá hạn và mức điểm tín dụng rất thấp (khoảng 60 -65 điểm). Còn những kết quả sai từ mô hình hiện tại đều cho rằng KH có nợ đủ tiêu chuẩn. Đó chính là lý do như phần trên em đã đề cập trong những hạn chế của mô hình: “ không là cơ sở mạnh để từ chối cấp tín dụng, mô hình chỉ có tác dụng hỗ trợ ra quyết định cấp hạn mức tín dụng cho KH”. Và để chúng ta thấy được sự chính xác hơn về kết quả dự báo của mô hình đề xuất, bảng dưới đây sẽ trình bày cụ thể: Nhìn vào bảng trên ta thấy mức độ chính xác tổng quát của hai mô hình là như nhau (80.56%). Mô hình xây dựng tuy có đô chính xác trong dự đoán KH có nợ đủ tiêu chuẩn thấp hơn mô hình hiện tại (Mô hình hiện tại dự đoán chính xác 100%, mô hình xây dựng chính xác 71%) nhưng mô hình xây dựng lại dự đoán KH có nợ không đủ tiêu chuẩn chính xác hơn rất nhiều so với mô hình hiện tại. (93% so với 53%). Việc dự đoán chính xác việc KH có nợ không đủ tiêu chuẩn trong bối cảnh hiện nay thực sự có ý nghĩa hơn nhiều so với dự đoán chính xác KH có nợ đủ tiêu chuẩn. Bảng 2.13: Bảng so sánh kết quả của hai mô hình so với thực tế Kết quả từ mô hình Thực tế Xác suất tổng quát Nợ đủ tiêu chuẩn Có Không Mô hình hiện tại Nợ đủ tiêu chuẩn Có 21 7 80.56% Không 0 8 Xác suất chính xác 100% 53% Mô hình đề xuất Nợ đủ tiêu chuẩn Có 15 1 80.56% Không 6 14 Xác suất chính xác 71% 93% Nguồn sinh viên tự tổng hợp 84 Bảng 2.14 So sánh kêt quả giữa mô hình hiện tại của VIB và mô hình xây dựng KH Xác suất Mô hình đề xuất Y-Thực tế Mô hình hiện tại Điểm Tín dụng Xếp hạng 1 2.27% + 0 + 73.88 BBB 2 12.31% - 1 + 85.28 AA 3 7.04% + 0 + 60.95 B 4 2.38% + 0 + 68.98 BB 5 19.41% + 0 + 43.67 CC 6 50.03% + 0 + 64.01 B 7 1.02% + 0 - 76.38 AA 8 99.57% + 1 + 79.46 A 9 99.30% + 1 + 83.35 AA 10 74.98% + 0 - 79.08 BB 11 72.69% - 1 + 86.28 AA 12 81.39% + 1 + 88.7 AA 13 1.31% + 0 + 74.8 BBB 14 22.29% + 0 - 76.12 A 15 63.40% - 1 + 84.51 AA 16 96.10% + 1 + 80.61 AA 17 30.69% + 0 - 78.94 A 18 95.56% + 1 + 89.42 AA 19 98.30% + 1 + 80.3 AA 20 91.75% + 1 + 79.6 A 21 63.75% + 0 - 79.38 A 22 99.32% + 1 + 83.85 AA 23 97.82% + 1 + 80.42 AA 24 79.97% + 1 + 81.61 AA 25 4.56% + 0 + 63.49 A 26 9.48% + 0 - 78.49 A 27 97.59% + 1 + 84.79 AA 28 38.90% - 1 + 83.39 AA 29 86.11% + 1 + 84.21 AA 30 14.44% + 0 + 73.96 BBB 31 97.85% + 1 + 81.31 AA 32 99.99% + 1 + 86.52 AA 33 99.63% + 1 + 82.5 AA 34 52.12% - 1 + 85.44 AA 35 78.50% - 0 - 75.75 A 36 57.81% - 1 + 87.81 AA 85 Ghi chú: (+): Kết quả đúng với thực tế; (-): Kết quả sai với thực tế KH Xác suất Mô hình đề xuất Y-Thực tế Mô hình hiện tại Điểm Tín dụng Xếp hạng 1 2.27% + 0 + 73.88 BBB 2 12.31% - 1 + 85.28 AA 3 7.04% + 0 + 60.95 B 4 2.38% + 0 + 68.98 BB 5 19.41% + 0 + 43.67 CC 6 50.03% + 0 + 64.01 B 7 1.02% + 0 - 76.38 AA 8 99.57% + 1 + 79.46 A 9 99.30% + 1 + 83.35 AA 10 74.98% + 0 - 79.08 BB 11 72.69% - 1 + 86.28 AA 12 81.39% + 1 + 88.7 AA 13 1.31% + 0 + 74.8 BBB 14 22.29% + 0 - 76.12 A 15 63.40% - 1 + 84.51 AA 16 96.10% + 1 + 80.61 AA 17 30.69% + 0 - 78.94 A 18 95.56% + 1 + 89.42 AA 19 98.30% + 1 + 80.3 AA 20 91.75% + 1 + 79.6 A 21 63.75% + 0 - 79.38 A 22 99.32% + 1 + 83.85 AA 23 97.82% + 1 + 80.42 AA 24 79.97% + 1 + 81.61 AA 25 4.56% + 0 + 63.49 A 26 9.48% + 0 - 78.49 A 27 97.59% + 1 + 84.79 AA 28 38.90% - 1 + 83.39 AA 29 86.11% + 1 + 84.21 AA 30 14.44% + 0 + 73.96 BBB 31 97.85% + 1 + 81.31 AA 32 99.99% + 1 + 86.52 AA 33 99.63% + 1 + 82.5 AA 34 52.12% - 1 + 85.44 AA 35 78.50% - 0 - 75.75 A 36 57.81% - 1 + 87.81 AA 86 Chương 3 NHỮNG GIẢI PHÁP VÀ KIẾN NGHỊ NHẰM NÂNG CAO CHẤT LƯỢNG XHTD TẠI NGÂN HÀNG QUỐC TẾ VIB – CHI NHÁNH HOÀN KIẾM 3.1. Định hướng hoạt động kinh doanh và hoạt động XHTD 3.1.1. Định hướng hoạt động kinh doanh trong những năm tới của VIB Mặc dù tình hình kinh tế còn nhiều bất ổn, song Ban quản trị của ngân hàng Quốc tế tiếp tục kiên trì thực hiện các mục tiêu đã được đặt ra theo 7 đòn bảy kinh doanh và nền tảng hệ thống như sau:  Nâng cao chất lượng dịch vụ KH: Tiếp tục kiên trì với mục tiêu trở thành ngân hàng dẫn đầu về Trải nghiệm KH ở Việt Nam vào năm 2013, tiếp tục xây dựng và duy trì văn hóa bán hàng và dịch vụ tại VIB, hoàn thiện chuyển đổi mô hình bán hàng và dịch vụ mới trên toàn hệ thống. Tiếp tục triển hai công cụ đo lường chất lượng dịch vụ KH thông qua chương trình KH bí mật.  Phát triển nguồn nhân lực: thông qua việc triển khai áp dụng tiêu chí đánh giá hiệu quả làm việc (KPIs) và hệ thống Báo cáo Quản trị (MIS) trên toàn hệ thống.  Tăng trưởng doanh thu và huy động vốn đồng thời tối ưu hóa chi phí hoạt động. Giảm tỷ lệ chi phí hoạt động trên tổng doanh thu thuần theo định hướng tăng chi phí chậm hơn tăng doanh thu, chuẩn hóa quy trình mua sắm, quy trình quản lý tài sản, xây dựng chuẩn mực ứng xử trong kinh doanh  Phát triển mạng lưới hoạt động, phát triển thương hiệu và phát triển hệ thống: Tiếp tục phát triển mạng lưới chi nhánh/phòng giao dịch, chú trọng phát triển tại các thành phố lớn, xây dựng nên tài để dẫn đầu thị trường về kênh phân phối phi vật lý. Định hướng phát triển bền vững,chiến lược kinh doanh dài hạn, chú trọng công tác quản trị rủi ro, tập trung nâng cao chất lượng dịch vụ KH, phát triển trên nền tàng KH tăng cường sự gắn bó. 3.1.2. Định hướng hoạt động XHTD Mục tiêu cơ bản nhất của hoạt động XHTD đó là kiểm soát và dự báo rủi ro tín dụng một cách hiệu quả. Để thực hiện được này khi mà kết quả phản ánh được chính xác mức độ rủi ro của danh mục tín dụng. Bên cạnh đó, hệ thống XHTD phải đảm bảo khả năng quản trị tín dụng thống nhất trên toàn quốc, đây là căn cứ để VIB có thể dự 87 tính được tổn thất tín dụng theo từng nhóm KH, từ đó xây dựng chiến lược và chính sách tín dụng phù hợp. Hiện nay ngân hàng được có được hệ thống XHTD khá hoàn thiện, song vẫn còn nhiều tồn tại và khiếm khuyết, bởi vậy vấn đề hoàn thiện hơn nữa hệ thống XHTD là định hướng cơ bản nhất đối với hoạt động này của ngân hàng Quốc tế. Tiếp tục rà soát các chỉ tiêu và trọng số của các chỉ tiêu trong bảng xếp hạng đồng thời cũng bổ sung các chỉ tiêu mới. Bên cạnh đó, công tác đào tạo nâng cao chất lượng cán bộ cũng là một thành tố quan trọng để nâng cao chất lượng xếp hạng của ngân hàng. 3.2. Những giải pháp và kiến nghị nhằm nâng cao chất lượng XHTD tại ngân hàng Quốc tế - Chi nhánh Hoàn Kiếm 3.2.1. Giải pháp từ phía ngân hàng Quốc tế Việt Nam Qua nghiên cứu em thấy mô hình xếp hạng tín dụng tại ngân hàng Quốc tế - VIB là một mô hình chấm điểm hiện đại và khoa học. Mô hình đã xây dựng được bộ chỉ tiêu chấm điểm toàn diện, bao quát các mặt hoạt động của doanh nghiệp ( 70 chỉ tiêu), có tính đến một số đặc thù riêng của từng ngành. Hơn nữa, với quy trình chấm điểm đầy đủ và khoa học cộng với sự trợ giúp đắc lực của phần mềm chấm điểm làm cho hiệu suất chấm điểm càng chính xác, khách quan và hiệu quả. Nhằm nâng cao hơn nữa chất lượng chấm điểm tín dụng tại ngân hàng Quốc tế VIB, em đề xuất một số giải pháp như sau. 3.2.1.1. Nâng cao chất lượng nguồn thông tin đầu vào Nguồn thông tin đầu vào là một trong những yếu tố quan trọng hàng đầu khi xếp hạng tín dụng. Chất lượng thông tin ảnh hưởng rất lớn để chất lượng xếp hạng. Vậy làm thế nào để ngân hàng có được những thông tin xác thực nhất từ KH? Em thấy rằng, có những biện pháp sau để có được nguồn thông tin tốt: Thứ nhất, dựa trên những thông tin KH cung cấp và cán bộ tín dụng thu thập được, ta đi kiểm chứng tính chính xác của các thông tin đó. Thứ hai, ngân hàng xây dựng những ràng buộc, những trách nhiệm cho doanh nghiệp, để từ đó làm cho KH phải cung cấp cho ngân hàng những thông tin xác thực nhất. Ngân hàng nên kết hợp nhuần nhuyễn hai cách thức này để có được nguồn thông tin trung thực nhất Tìm cách kiểm chứng tính chính xác thông tin có được từ doanh nghiệp 88  Để đánh giá đúng đắn về tình hình hoạt động của doanh nghiệp thì chúng ta cần số liệu của doanh nghiệp ít nhất 3 năm hoạt động. Bởi có như vậy chúng ta mới thấy được xu hướng hoạt động của doanh nghiệp, những tồn tại, và những lợi thế của doanh nghiệp trong kinh doanh. Hơn nữa, có như vậy chúng ta sẽ có nhiều thông tin để kiểm chứng tính đúng đắn của các thông tin KH cung cấp. Do đó ngân hàng cần yêu cầu KH nộp đầy đủ báo cáo tài chính của ít nhất 3 năm gần nhất, đối với các doanh nghiệp thành lập chưa được 3 năm thì phải nộp đầy đủ BCTC của các năm hoạt động. Nộp BCTC thì phải đi kèm các tài liệu khác. Chúng ta có thể đánh giá độ chính xác của chỉ tiêu tiền và tương đương tiền (dùng tính biến X6 - Khả năng thanh toán tức thời) bằng cách yêu cầu KH cung cấp các chứng từ liên quan như: hóa đơn VAT mua và bán, phiếu thu, phiếu chi kèm theo, bản sao kê các tài khoản ngân hàng của KH…. Đối với hàng tồn kho DN phải cung cấp các thông tin về hàng nhập, hàng xuất kho, cán bộ tín dụng phải đi kiểm tra kho và đánh giá tính đúng đắn của thông tin về hàng tồn kho. Đối với khoản phải trả và khoản phải thu xác định bằng các biên bản xác nhận công nợ, hợp đồng vay vốn, hợp đồng mua bán…Khi có được các thông tin đó thì cần phải biết xử lý thông tin để tính toán, ước lượng độ chính xác của báo cáo tài chính. Đối với các chỉ tiêu lợi nhuận thì chúng ta có thể so sánh báo cáo kết quả hoạt động kinh doanh mà KH nộp cho ngân hàng và báo cáo KH nộp cho cơ quan thuế, bởi lẽ lợi ích mà KH có được khi nộp báo cáo này cho NH và cơ quan thuế là trái ngược. Bởi lẽ, đối với cơ quan thuế, doanh nghiệp có xu hướng tìm cách làm giảm lợi nhuận trước thuế để phải nộp thuế ít, nhưng đối với ngân hàng thì KH nộp tăng cao lợi nhuận để dễ dàng được vay vốn. Ngoài ra từ các thông tin về hàng tồn kho, nợ và khoản phải thu, tiền và tương đương tiền ta có thể ước lượng mức độ của lợi nhuận.  So sánh các báo cáo mà KH nộp cho ngân hàng với các báo cáo tài chính mà doanh nghiệp nộp cho các cơ quan nhà nước như thuế, công ty chứng khoán, tổ chức khác…để xem xét mức độ chính xác của thông tin mà doanh nghiệp cung cấp cho ngân hàng.  Tìm kiếm các thông tin về doanh nghiệp trên các phương tiện thông tin đại chúng, các doanh nghiệp đối tác của công ty đó, tuy việc này không phải lúc nào cũng khả thi nhưng nó cũng là một kênh thông tin có thể tham khảo. Bởi lẽ hiện nay, việc công bố thông tin của các doanh nghiệp trên phương tiện thông tin đại chúng là rất hạn 89 chế, chủ yếu thông tin trên đó là các thông tin quảng cáo về công ty. Đặc biệt đối với các doanh nghiệp vừa và nhỏ thì càng hiếm khi tìm được thông tin của công ty trên mạng. Song thông qua mức độ thông tin có được trên mạng ta cũng có thể đánh giá được phần nào uy tín và tên tuổi công ty trên thị trường.  Ngân hàng Quốc tế VIB cần tạo một hệ thống dữ liệu về đặc điểm của các doanh nghiệp cùng lĩnh vực cùng ngành nghề, xác định trung bình các giá trị của các doanh nghiệp này để so sánh đánh giá tính chính xác các thông tin, sau đó kiểm chứng lại các thông tin đó từ doanh nghiệp. Việc này có thể được tổng hợp từ các KH đã giao dịch với ngân hàng, và các nghiên cứu của các tổ chức nghiên cứu khác. Hệ thống này cần được cập nhật thường xuyên và có những điều chỉnh thích hợp với thực tế của thị trường. Việc so sánh này sẽ được dùng để chấm điểm chỉ số mức độ chính xác của thông tin – một chỉ tiêu chấm điểm mới mà em đề nghị đưa thêm vào mô hình xếp hạng của VIB Xây dựng chế tài để KH buộc phải cung cấp các thông tin chính xác  Gắn trách nhiệm của công ty khi cung cấp thông tin như việc đóng dấu giáp lai, doanh nghiệp cam kết các thông tin đó là đúng với tình hình của doanh nghiệp và chịu trách nhiệm nếu cung cấp thông tin không đúng sự thật.  Đánh giá việc thiện chí cung cấp thông tin để xem xét thiện chí vay vốn. Đưa chỉ tiêu thiện chí cung cấp thông tin vào thang chấm điểm và giải thích rõ cho KH hiểu được ý nghĩa và lợi ích của việc cung cấp thông tin chính xác 3.2.1.2. Bổ sung thêm chỉ tiêu : Mức độ chính xác của thông tin đầu vào Với hơn 70 chỉ tiêu thì ngân hàng Quốc tế có được một bộ chỉ tiêu chấm điểm khá đầy đủ so với các ngân hàng trong nước, song xuất phát từ những hạn chế đã phân tích ở chương II về chất lượng nguồn thông tin đầu vào đồng thời từ mô hình Logit ta thấy mức ảnh hưởng và ý nghĩa của việc được BCTC được kiểm toán chấp nhận đến xác suất KH có nợ đủ tiêu chuẩn là rất lớn, từ đó em xin đề xuất cần phải xây dựng một chỉ tiêu nhằm đánh giá mức độ chính xác của nguồn thông tin đầu vào. Em gọi nó là chỉ tiêu: “Mức độ chính xác của thông tin đầu vào”. Do không phải doanh nghiệp nào cũng được kiểm toán, bởi vậy chúng ta phải xây dựng một chỉ số có ý nghĩa tương đối sát với việc doanh nghiệp được kiểm toán chấp nhận, từ đó sẽ làm cho việc đánh giá khả năng trả nợ của KH tốt hơn. 90 Chỉ tiêu này sẽ được tính toán dựa trên một tập hợp các chỉ tiêu nhỏ khác. Bộ chỉ tiêu nhỏ chúng ta cũng phân chia thành hai phần đó là độ chính xác của thông tin tài chính và độ chính xác của thông tin phi tài chính. Trọng số của hai phần nhỏ này tương ứng với trọng số của chỉ tiêu tài chính và chỉ tiêu phi tài chính trong mô hình. Chỉ tiêu này phải được xác định thang điểm và trọng số trong mô hình xếp hạng tổng thế. Độ chính xác của thông tin tài chính được đo bởi các thông tin về: mức độ thiện chí cung cấp thông tin tài chính của doanh nghiệp; mức độ đầy đủ của các chứng từ, báo cáo liên quan; mức độ tương ứng của số liệu trên báo cáo với các chứng từ tính có được, mức độ phù hợp của các chỉ số tài chính với mức trung bình ngành, nhóm ngành; mức độ tương đồng của báo cáo nộp cho ngân hàng với các báo cáo nộp cho các cơ quan khác, mức độ hoàn thiện của công tác kế toán….Việc xác định tính chính xác này có thể sử dụng bằng Excel hoặc phần mềm, khi mà Quan hệ KH nhập thông tin về các giá trị hóa đơn, hợp đồng và công nợ thì sẽ cho biết độ chênh lệch giữa chúng với các số liệu trong báo cáo; thiện chí của KH khi cung cấp thông tin. Độ chính xác của thông tin phi tài chính được xác định thông qua tổng hợp điểm từ việc chấm điểm các chỉ tiêu như: nguồn lấy thông tin có đáng tin cậy hay không, số lượng thông tin quan trọng có được, mức độ tin cậy của các đánh giá, thiện chí cung cấp thông tin… Các chỉ tiêu này được phân nhỏ và chấm theo các nhóm chỉ tiêu của thông tin tài chính. 3.2.1.3. Nâng cao trình độ cán bộ Đội ngũ cán bộ chấm điểm, trưởng các đơn vị kinh doanh, các Quản lý quan hệ KH là người trực tiếp liên quan và thực hiện việc chấm điểm và xếp hạng tín dụng doanh nghiệp. Bởi vậy ngoài các vấn đề về nguồn thông tin thì nâng cao trình độ cán bộ là một trong những nội dụng quan trọng nhằm tạo ra một kết quả xếp hạng đúng. Trình độ cán bộ ở đâu xét cả về mặt chuyên môn nghiệp vụ và đạo đức nghề nghiệp. Đào tạo nâng cao chuyên môn, nghiệp vụ, đặc biệt bổ sung thêm kiếm thức kiểm tra thông tin, mối liên hệ giữa các báo cáo và các hồ sơ tài chính như (hóa đơn, báo cáo thuế, hợp đồng, công nợ, xuất nhập hàng….) cũng như đạo đức nghề nghiệp là những kiến thức hữu ích để họ giúp nâng cao chất lượng xếp hạng. 3.2.1.4. Nâng cao tính liên tục của XHTD 91 Ngân hàng cần giám sát chặt chẽ việc KH nộp đầy đủ các báo cáo tài chính hàng quý, hàng năm để ngân hàng tiến hành chấm điểm định kỳ. Cần có chế tài xử lý KH không nộp đầy đủ các báo cáo này như siết chặt các điều khoản tín dụng, không được hưởng các ưu đãi lãi suất, phí dịch vụ hoặc giảm điểm tín dụng từ đó xem xét giảm hạn mức tín dụng. Đồng thời với việc yêu cầu từ phía doanh nghiệp, thì ngân hàng cũng cần quy định việc cán bộ tín dụng phải đốc thúc, yêu cầu KH nộp đầy đủ báo cáo tài chính, trừ điểm thi đua nếu lỗi chậm nộp hoặc không nộp báo cáo tài chính là do lỗi của Quản lý KH không đốc thúc KH. 3.2.1.5. Thường xuyên đánh giá lại mô hình xếp hạng Hiện nay vai trò của việc đánh giá lại mô hình thuộc về phòng Chính sách tín dụng. Tuy có một phòng chuyên trách nhưng phòng chính sách tín dụng lại phụ trách rất nhiều công việc khác nhau. Ta cần có một bộ phận chuyên trách thực hiện công việc tổng hợp, đánh giá lại hệ thống xếp hạng một cách thường xuyên. Thực hiện việc đề xuất các điều chỉnh, bổ sung nội dung và tỷ trọng các bộ tiêu chí của Hệ thống xếp hạng. Trong đề tài, em đã cố gắng sử dụng mô hình Logit nhằm kiểm định lại việc xếp hạng tín dụng, từ đó em thấy, mô hình hiện tại của ngân hàng chưa dự báo chính xác các KH có nợ không đủ tiêu chuẩn, điều này gây rủi ro rất lớn đến hoạt động kinh doanh của ngân hàng. Hơn nữa, mô hình Logit mà em dùng kiểm định còn cho biết những biến thực sự có ý nghĩa trong mô hình và mức độ ảnh hưởng của nó đến xác suất KH có nợ đủ tiêu chuẩn là bao nhiêu. Từ đó ta thấy, chỉ có việc thường xuyên đánh giá lại mô hình, xác định lại các chỉ tiêu và trọng số của nó trong mô hình thì mới làm cho việc dự báo KH được chính xác. Trên đây là những giải pháp chủ yếu mà em thấy thực sự cần thiết hiện nay đối với công tác xếp hạng tín dụng tại ngân hàng Quốc tế - Chi nhánh Hoàn Kiếm. 3.2.2. Giải pháp từ phía KH 3.2.2.1. Công tác kế toán Theo kết quả của mô hình mà em xây dựng, biến X3 – BCTC có ý kiến kiếm toán chấp nhận toàn phần, có mức ý nghĩa và tác động lớn đến khả năng trả nợ của doanh nghiệp. Hơn nữa, việc kiểm tra nguồn thông tin của KH phụ thuộc vào công tác kế toán tại công ty có đầy đủ hay không? Do đó để tăng khả năng được chấp nhận cho vay, cũng như các chính sách tín dụng ưu đãi tín dụng từ ngân hàng thì doanh nghiệp 92 phải hoàn thiện công tác kế toán và hoàn thiện hệ thống sổ sách ghi chép. Như vậy nó không chỉ đảm bảo việc doanh nghiệp được vay vốn một cách ổn định mà còn giúp cho doanh nghiệp hoạt động cũng rõ ràng và minh bạch. Các doanh nghiệp nên có ý thứcxây dựng hệ thống kế toán chuẩn mực từ những ngày đầu thành lập, nó chính là bước chuẩn bị vững chắc cho sự phát triển của doanh nghiệp sau này. 3.2.2.2. Vấn đề công bố thông tin Việc công bố thông tin ra đại chúng có rất nhiều nguồn, nhưng có thể thấy nguồn cung cấp thông tin lên mạng internet là cách thức nhanh chóng, cập nhật và đỡ tốn kém cho cả doanh nghiệp và những đối tác muốn biết thông tin về doanh nghiệp. Ngoài ra còn có thể cung cấp thông tin trên tivi, đài, báo viết, thông qua quảng cáo,… Với các doanh nghiêp lớn khi đã có trang website riêng của mình thì cần phải cập nhật thông tin thường xuyên, đưa tin bài những hoạt động sản xuất kinh doanh của doanh nghiệp, nhằm quảng bá hình ảnh của KH và tạo sự tin cậy bởi những hoạt động hiệu quả của doanh nghiệp. Đối với các doanh nghiệp nhỏ, chưa có đủ điều kiện xây dựng một website riêng, thì hiện nay cũng có rất nhiều trang thông tin giúp đăng tải miễn phí thông tin của doanh nghiệp. Khi doanh nghiệp thông tin qua những kênh này, cần phải thể hiện một lượng thông tin cô đọng, nhưng toàn diện về hoạt động của doanh nghiệp, gia tăng số trang website đăng tải thông tin, và câp nhật thông tin thường xuyên. Không những thế doanh nghiệp nên tiếp cận việc công bố thông tin trên những trang báo hoặc website uy tín để tăng sự tiếp cận thông tin của đối tác tới bản thân doanh nghiệp. 3.2.3. Kiến nghị với cơ quan quản lý 3.2.3.1. Tạo mô trường cho hoạt động kinh doanh tín nhiệm phát triển Ngày nay vấn đề tìm hiểu và thẩm định KH đã trở thành một nhu cầu không thể thiếu trong nền kinh tế thị trường, khi mà ngày càng có nhiều cơ hội hợp tác kinh doanh được mở ra và đi liền đó là nhu cầu cần phải thẩm định các cơ hội làm ăn. Mặt khác hội nhập kinh tế đòi hỏi phải có sự minh bạch hoá cao về thông tin doanh nghiệp chẳng hạn như về tài chính, năng lực điều hành, công nghệ áp dụng … Hồng Kông có khoảng 300.000 doanh nghiệp, nhưng có tới 40 công ty thông tin tín nhiệm. Việt nam có gần 145.000 doanh nghiệp và khoảng 2,3 triệu thực thể kinh 93 doanh khác, nhưng cho đến nay Việt Nam chỉ mới có 2 doanh nghiệp hoạt động trong lĩnh vực thông tin tín nhiệm. Chính vì vậy trong thời gian tới cần phải ban hành các văn bản quy phạm pháp luật, tạo cơ chế, môi trường cho hoạt động kinh doanh tín nhiệm phát triển là vô cùng cần thiết. 3.2.3.2. Thúc đẩy xây dựng các cơ quan xếp hạng tín nhiệm độc lập Từ kinh nghiệm của các nước có nền kinh tế thị trường cho thấy các quốc gia thường xây dựng một tổ chức định mức tín nhiệm độc lập, không do nhà nước quản lý, thuộc sở hữu của các cổ đông để XHTN của các tổ chức. Việc hình thành một tổ chức như thế này có vai trò rất to lớn trong việc minh bạch hoá thông tin nền kinh tế. Khu vực Đông Nam Á cũng được biết đến như khu vực tham gia khá sớm vào lĩnh vực này. Từ năm 1982, Philippines đã thành lập trung tâm đánh giá tin nhiệm của mình. Tiếp đó là năm 1991 là Malaysia, 1993 là Thái Lan và năm 1995 là Indonesia. Học tập kinh nghiệm của các nước có nền kinh tế thị trường, Việt Nam cũng cần phải xây dựng tổ chức XHTN độc lập, có uy tín để thực hiện đánh giá tín nhiệm các doanh nghiệp. Tổ chức XHTN độc lập này hoạt động theo mô hình là một doanh nghiệp cổ phần, không một tổ chức hay cá nhân nào có thể chi phối, điều này sẽ làm cho kết quả XHTN trở lên khách quan hơn, từ đó sẽ tạo được niềm tin với người sử dụng. 3.2.3.3. Nâng cao vai trò và thông tin từ trung tâm thông tin tín dụng – CIC Ngân hàng Nhà nước Việt Nam có lợi thế là được các ngân hàng thương mại cung cấp các tài liệu, hồ sơ tài chính, pháp lý KH vay vốn, tình hình dư nợ và mức độ tín nhiệm trong quan hệ tín dụng cho nên có điều kiện để đánh giá tín nhiệm KH chính xác hơn. Hiện nay trung tâm CIC của ngân hàng nhà nước thực hiện chức năng cung cấp thông tin tín nhiệm cho các tổ chức tín dụng, doanh nghiệp và có thu phí, tuy nhiên nguồn thông tin mà CIC cung cấp chưa đầy đủ và mức độ chính xác chưa cao. Để nâng cao chất lượng thông tin mà CIC cung cấp cho các tổ chức, đòi hỏi CIC trong thời gian tới phải được cải tiến nhiều theo hướng: - Cung cấp thông tin phải nhanh chóng - Nguồn thông tin phải cập nhật, chính xác; 94 - Ngoài các thông tin về tình trạng nợ còn phải bao gồm các thông tin phi tài chính 3.2.3.4. Xây dựng hệ thống dữ liệu để cung cấp thông tin doanh nghiệp nhanh chóng, đẩy đủ, chính xác Để đánh giá được tín nhiệm KH đòi hỏi phải có thông tin, thông tin càng tin cậy thì mức độ đánh giá càng chính xác. Chính vì vậy để đánh tín nhiệm đòi hỏi các doanh nghiệp phải có trách nhiệm cung cấp đầy đủ, chính xác những tài liệu, thông tin về tình hình tài chính và phi tài chính trong phạm vi của mình theo yêu cầu của tổ chức đánh giá. Ngoài ra phải tạo điều kiện cho cán bộ đánh giá trong quá trình kiểm tra, thẩm định lại thông tin một cách chính xác. Song các doanh nghiệp Việt Nam phần lớn đều có xu hướng che giấu sự thật về bản thân mình, khuyếch trương những điểm tốt, mặt mạnh, che giấu những thông tin tài chính thực và những hạn chế của mình. Đây cũng là một khó khăn lớn trong việc đánh giá tín nhiệm ở Việt Nam của các công ty định mức tín nhiệm. Trong nền kinh tế thị trường, thông tin đóng một vai trò vô cùng quan trọng trong hoạt động kinh doanh. Thông tin nhanh chóng, chính xác cung cấp cơ sở cho nhà quản trị đưa ra quyết định kịp thời, hiệu quả, đưa hoạt động kinh doanh của doanh nghiệp thu được nhiều kết quả. Ở Việt Nam hệ thống cung cấp thông tin cho các doanh nghiệp còn rất yếu và hạn chế. Rất khó có thể thu thập được thông tin về một doanh nghiệp nào đó về các khía cạnh tình hình tài chính, kết quả hoạt động kinh doanh, mức độ tín nhiệm với các tổ chức tín dụng …. ngoại trừ những doanh nghiệp đã được niêm yết tại Trung Tâm Giao dịch Chứng khoán thì hồ sơ tài chính của những đơn vị này được công bố một các công khai cho bên ngoài. Để minh bạch hoá thông tin kinh tế, tạo nguồn thông tin cung cấp công khai cho các đối tượng có nhu cầu đòi hỏi nhà nước phải xây dựng một hệ thống cung cấp thông tin nhanh chóng, đầy đủ chính xác. 95 TÓM TẮT CHƯƠNG 3 Trong chương III em đã tập trung nghiên cứu những nội dụng chủ yếu sau: Sau những phân tích về những hạn chế trong mô hình xếp hạng tín dụng của VIB, cũng như kết quả từ mô hình xây dựng và kinh nghiệm XHTD ở các nước và tổ chức trên thế giới, em đã đề xuất những giả pháp và kiến nghị đối với ngân hàng Quốc tế, các doanh nghiệp và cơ quan quản lý Nhà nước như sau: 1. Đối với ngân hàng Quốc tế:  Nâng cao chất lượng nguồn thông tin đầu vào: bằng cách kết hợp các biện pháp kiểm định nguồn thông tin và các biện pháp ràng buộc KH làm cho KH có phải cung cấp thông tin xác thực đến KH.  Xây dựng thêm chỉ tiêu: Mức độ chính xác của nguồn thông tin đầu vào. Chỉ tiêu này được xác định bởi một bộ chỉ tiêu về mức độ chính xác và tin cậy của hai nhóm thông tin là thông tin tài chính và phi tài chính. Ngân hàng cần có biện pháp xây dựng và xác định thang điểm cũng như trọng số cho chỉ tiêu này.  Nâng cáo trinh đồ cán bộ cả về chuyên môn cũng như đạo đức nghề nghiệp bằng các khóa đào tạo, cũng như văn hóa kinh doanh của ngân hàng  Xây dựng quy chế cho việc cung cấp thông tin liên tục đối với doanh nghiệp và việc đốc thúc từ cán bộ tín dụng nhằm đảm bảo tính liên tục trong công tác xếp hạng tín dụng  Thường xuyên đánh giá lại mô hình xếp hạng, bổ sung sửa đổi các chi tiêu và trọng số của các chỉ tiêu 2. Đối với doanh nghiệp:  Hoàn thiện công tác kế toán nhằm nâng cao độ tin cậy của thông tin  Tăng cường việc công bố thông 3. Đối với cơ quan quản lý nhà nước:  Tạo điều kiện cho hoạt động kinh doanh tín nhiệm phát triển  Thúc đẩy xây dựng các tổ chức xếp hạng tín dụng độc lập  Nâng cao chất lượng thông tin của trung tâm thông tin CIC  Xây dựng trung tâm dữ liệu về thông tin doanh nghiệp 96 KẾT LUẬN Hoạt động XHTD doanh nghiệp hiện vẫn đang là vấn đề mới đối với các ngân hàng Việt Nam, các hệ thống xếp hạng của các ngân hàng hiện nay hầu hết được xây dựng trên những lý thuyết và kinh nghiệm của các tổ chức xếp hạng lớn trên thế giới, chưa mang tính đặc thù của từng ngân hàng và phù hợp với thực tiễn Việt Nam, đặc biệt khi vấn đề minh bạch thông tin ở Việt Nam còn là vấn đề rất khó khăn. Song, ý nghĩa của việc XHTD chính xác lại rất quan trọng trong hoạt động tín dụng của mỗi ngân hàng. XHTD là một trong những biện pháp phân loại và giảm thiếu rủi ro, hơn nữa XHTD còn dự báo khả năng xảy ra rủi ro của từng KH. Trên những cơ sở vận dụng tổng hợp các phương pháp lý luận, bám sát mục tiêu và phạm vi nghiên cứu, khóa luận đã có những đóng góp chủ yếu sau:  Khóa luận đã hệ thống hóa rõ nét các lý luận và thực tiễn về hoạt động XHTD trên thế giới cũng như tại Việt Nam. Bổ sung các lý luận còn chưa rõ ràng và thiết sót trong các nghiên cứu trước đây.  Đề tài đã phân tích và đánh giá thực trạng hệ thống XHTD đang áp dụng tại ngân hàng Quốc tế (VIB), qua đó thấy được những thành tựu đạt được cũng như những hạn chế còn tồn tại cần sửa đổi, bổ sung nhằm phù hợp với những biến động của điều kiện môi trường kinh doanh hiện nay  Đề tài xây dựng thành công mô hình Logit, nhằm kiểm định lại chất lượng XHTD của ngân hàng Quốc tế, đồng thời cũng xác định được các yếu tố tác động đến xác suất KH có nợ không đủ tiêu chuẩn với mức ý nghĩa cao.  Đề tài cũng đưa thêm được những giải pháp và kiến nghị về những biện pháp hỗ trợ cần thiết để hệ thống XHTD của VIB phát huy hiệu quả hơn nữa. Để có được Khóa luận tốt nghiệp này, em xin trân trọng gửi lời cảm ơn chân thành tới Thạc sĩ Đinh Đức Thịnh, người đã trực tiếp hướng dẫn và tận tình giúp đỡ em hoàn thành khóa luận. Đồng thời, em xin gửi lời cảm ơn chân thành đến tất cả các thầy cô giáo của Học viện Ngân hàng đã dạy dỗ, hướng dẫn, truyền đạt những kiến thức cho em trong suốt 4 năm qua. Em xin gửi lời cảm ơn tới NHTMCP Quốc tế Việt Nam (VIB), đặc biệt là Giám đốc KH Doanh nghiệp cũng như các anh chị tại Chi nhánh Hoàn Kiếm đã giúp đỡ em trong việc tìm hiểu về hoạt động của ngân hàng và tập hợp các số liệu cần thiết cho khóa luận. 97 Tuy nhiên, đây là vấn đề khó và rất phức tạp với phạm vi rộng lớn, đan xen với nhiều nghiệp vụ cũng như công tác tổ chức hoạt động của ngân hàng Quốc tế, thêm vào đó là quá trình thực tập và kiến thức thực tế của em về lĩnh vực này còn hạn chế, nên khóa luận không thể tránh khỏi những thiếu sót nhất định. Do đó em rất mong nhận được những ý kiến đóng góp quý báo của các thầy cô giáo, các bạn đọc quan tâm đến vấn đề này để khóa luận có điều kiện hoàn thiện hơn. Em chân thành cảm ơn ! 98 DANH MỤC TÀI LIỆU THAM KHẢO TÀI LIỆU TIẾNG VIỆT 1. Giáo trình Tín dụng ngân hàng – Học viện Ngân hàng 2. Giáo trình kinh tế lượng – Đại học kinh tế Quốc Dân 3. Các bài giảng về kinh tế lượng của đại học Fullbright: Các biến phụ thuộc bị giới hạn, Biến phụ thuộc định tính, Một số hướng dẫn thêm về chương biến phụ thuộc định tính. 4. Sổ tay tín dụng của Agribank 5. Sổ tay tín dụng của Vietcombank 6. Sổ tay hướng dẫn và chấm điểm của VIB 7. Báo cáo thường niên Chỉ số tín nhiệm Việt Nam – Công ty CP Xếp hạng tín nhiệm DN Việt Nam (2010) 8. Phương pháp thống kê xây dựng mô hình định mức tín nhiệm Khách hàng thể nhân – Vương Quân Hoàng, Đào Gia Hưng, Nguyễn Văn Hữu, Trần Minh Ngọc, Lê Hồng PHương (10/05/2006) 9. Báo cáo thường niên ngân hàng Quốc tế các năm 2008,2009,2010 và 2011 10. Báo cáo của ban kiểm soát tại phiên họp thường niên Đại hội cổ đông VIB năm 2012 số 1182/2012/GSM12-BKS-VIB ngày 06/04/2012. 11. Báo cáo đánh giá một số tổ chức tín dụng; Báo cáo ngành ngân hàng – Công ty TNHH Chứng khoán Vietcombank tháng 05/2012. 12. Đề tài “ Giải pháp hoàn thiện hệ thống xếp hạng tín dụng doanh nghiệp vay vốn tại ngân hàng TMCP Ngoại thương Việt Nam” – Nguyễn Thị Thu Hà (NHC – K8), GVHD: ThS. Nguyễn Tường Vân. 13. Đề tài “ Giải pháp hoàn thiện hệ thống xếp hạng tín dụng doanh nghiệp vay vốn tại ngân hàng Nông nghiệp và Phát triển Nông thôn Việt Nam” – Nguyễn Thị Thúy ( NHE – K9), GCHD: TS. Nguyễn Kim Anh 14. Quy định số 203/2009/QĐ-VIB ngày 02/02/2009 Quy định về xếp hạng tín dụng nội bộ của ngân hàng Quốc tế (VIB) 15. Quy định số 413/2009/QĐ-VIB ngày 26/02/2009 Quy định về chính sách khách hàng của ngân hàng Quốc tế (VIB) TÀI LIỆU TIẾNG ANH 99 16. Moody’s Rating Symbols & Definitions 17. Definitions of Rating and Other forms of Opinion – Fitch Rating 18. Overview of Credit Rating – University of Virginia (2006) 19. What’s the Point of Credit Scoring – Loretta J. Mester (09/1997) 20. Trang wedsite của Merrill Lynch 21. A Historical Primer on the Business of Credit Ratings – Richard Sylla (Department of Economics Sterm school of Business ) (2001) 22. Factors Affecting the Probability of Bankruptcy – Maruice Peat (09/2003) 23. Default probabilities in a corporate bank portfolio: A logistic model approach – Sjur Westgaard, Nico vander Wijst (European journal of operational research) 24. Moody’s Credit Rating Prediction Model (11/2006) 25. Bank default prediction models: A comparison and an applicantion to credit rating transitions – Stefan van der Ploeg (07/01/2010) 26. Handbook on international best practices in Credit Rating – Ngân hàng ADB (12/2008) 27. Các website và các bài báo: - Giới thiệu, các sản phẩm, chiến lược, tầm nhìn… - Kiến thức về xếp hạng tín dụng - : Kiến thức về xếp hạng tín dụng - Đánh giá xếp hạng tín dụng của CIC Việt Nam - Đánh giá xếp hạng tín dụng của CRV Việt Nam - Đánh giá XHTD của công ty C&R Việt Nam 100 PHỤ LỤC PHỤ LỤC 01 : KẾT QUẢ ƯỚC LƯỢNG VÀ KIỂM ĐỊNH TỪ MÔ HÌNH LOGIT 1. Kết quả ước lượng với đầy đủ biến số Dependent Variable: Y Method: ML - Binary Logit (Quadratic hill climbing) Date: 06/05/12 Time: 02:58 Sample: 1 36 Included observations: 36 Convergence achieved after 8 iterations Covariance matrix computed using second derivatives Variable Coefficient Std. Error z-Statistic Prob. C -0.528680 7.076872 -0.074705 0.9404 X2 -9.737674 5.449598 -1.786861 0.0740 X3 6.798367 3.587863 1.894824 0.0581 X4 1.374985 1.566868 0.877537 0.3802 X5 -1.437183 1.666605 -0.862342 0.3885 X6 12.36028 8.184237 1.510254 0.1310 X7 -2.347369 1.418915 -1.654341 0.0981 X8 -0.279549 0.346928 -0.805783 0.4204 X9 0.173135 0.196725 0.880088 0.3788 X10 -0.000628 0.016398 -0.038277 0.9695 X11 -5.440841 11.72494 -0.464040 0.6426 X12 20.40852 23.90512 0.853730 0.3933 X13 21.45600 36.28363 0.591341 0.5543 X14 -0.140760 0.191932 -0.733385 0.4633 X15 0.354895 0.365453 0.971111 0.3315 X16 0.977421 0.810305 1.206239 0.2277 Mean dependent var 0.583333 S.D. dependent var 0.500000 S.E. of regression 0.369072 Akaike info criterion 1.377879 Sum squared resid 2.724282 Schwarz criterion 2.081665 Log likelihood -8.801826 Hannan-Quinn criter. 1.623519 Restr. log likelihood -24.45096 Avg. log likelihood -0.244495 LR statistic (15 df) 31.29826 McFadden R-squared 0.640021 Probability(LR stat) 0.008012 Obs with Dep=0 15 Total obs 36 Obs with Dep=1 21 101 Kiểm định loại bỏ biến X5, X8, X10, X 14 Wald Test: Equation: Untitled Test Statistic Value df Probability F-statistic 0.278699 (4, 20) 0.8883 Chi-square 1.114797 4 0.8919 2. Kết quả ước lượng khi loại bỏ biến X5, X8, X10, X14 và kiểm định loại biến X9 Variable Coefficient Std. Error z-Statistic Prob. C -0.790725 4.979118 -0.158808 0.8738 X2 -6.334173 3.029629 -2.090742 0.0366 X3 5.620636 3.029703 1.855178 0.0636 X4 0.338135 0.714982 0.472928 0.6363 X6 7.322230 5.028408 1.456173 0.1453 X7 -1.608846 1.012844 -1.588444 0.1122 X9 0.017010 0.115420 0.147377 0.8828 X11 -5.165146 8.757347 -0.589807 0.5553 X12 10.98283 17.59861 0.624074 0.5326 X13 20.57238 38.12485 0.539606 0.5895 X15 0.214802 0.263949 0.813799 0.4158 X16 0.634283 0.537993 1.178982 0.2384 Mean dependent var 0.583333 S.D. dependent var 0.500000 S.E. of regression 0.357072 Akaike info criterion 1.198553 Sum squared resid 3.060004 Schwarz criterion 1.726393 Log likelihood -9.573957 Hannan-Quinn criter. 1.382783 Restr. log likelihood -24.45096 Avg. log likelihood -0.265943 LR statistic (11 df) 29.75400 McFadden R-squared 0.608442 Probability(LR stat) 0.001732 Wald Test: Equation: Untitled Test Statistic Value df Probability F-statistic 0.021720 (1, 24) 0.8841 Chi-square 0.021720 1 0.8828 3. Kết quả ước lượng khi loại bỏ biến X9 và kiểm định loại bỏ biến X4, X13 102 Variable Coefficient Std. Error z-Statistic Prob. C -0.865098 4.796377 -0.180365 0.8569 X2 -6.312655 3.043158 -2.074377 0.0380 X3 5.737346 2.990625 1.918444 0.0551 X4 0.335459 0.694534 0.482999 0.6291 X6 7.417350 5.038446 1.472150 0.1410 X7 -1.582106 0.988683 -1.600215 0.1096 X11 -5.239376 8.606517 -0.608768 0.5427 X12 11.20433 16.73327 0.669584 0.5031 X13 20.48369 34.68699 0.590529 0.5548 X15 0.226697 0.256420 0.884085 0.3767 X16 0.639075 0.535704 1.192963 0.2329 Mean dependent var 0.583333 S.D. dependent var 0.500000 S.E. of regression 0.350356 Akaike info criterion 1.143632 Sum squared resid 3.068735 Schwarz criterion 1.627485 Log likelihood -9.585379 Hannan-Quinn criter. 1.312510 Restr. log likelihood -24.45096 Avg. log likelihood -0.266261 LR statistic (10 df) 29.73116 McFadden R-squared 0.607975 Probability(LR stat) 0.000948 Wald Test: Equation: Untitled Test Statistic Value df Probability F-statistic 0.243137 (2, 25) 0.7860 Chi-square 0.486274 2 0.7842 4. Kết quả ước lượng khi loại bỏ biến X4, X13 và kiểm định loại bỏ biến X15 Variable Coefficient Std. Error z-Statistic Prob. C 1.276706 3.137443 0.406925 0.6841 X2 -6.485070 3.193324 -2.030821 0.0423 X3 6.527815 3.111574 2.097914 0.0359 X6 8.460172 5.109083 1.655908 0.0977 X7 -1.637646 0.998023 -1.640890 0.1008 X11 -10.01642 6.945087 -1.442232 0.1492 X12 21.67463 10.23699 2.117285 0.0342 X15 0.271973 0.283863 0.958114 0.3380 X16 0.705235 0.508466 1.386984 0.1654 Mean dependent var 0.583333 S.D. dependent var 0.500000 S.E. of regression 0.348242 Akaike info criterion 1.053322 Sum squared resid 3.274362 Schwarz criterion 1.449202 Log likelihood -9.959799 Hannan-Quinn criter. 1.191495 103 Restr. log likelihood -24.45096 Avg. log likelihood -0.276661 LR statistic (8 df) 28.98232 McFadden R-squared 0.592662 Probability(LR stat) 0.000319 Wald Test: Equation: Untitled Test Statistic Value df Probability F-statistic 0.917983 (1, 27) 0.3465 Chi-square 0.917983 1 0.3380 5. Kết quả ước lượng khi loại bỏ biến X15 và kiểm định loại bỏ biến X11 Variable Coefficient Std. Error z-Statistic Prob. C 1.422542 2.890073 0.492217 0.6226 X2 -5.741188 2.701463 -2.125214 0.0336 X3 5.403727 2.453970 2.202035 0.0277 X6 6.186845 4.107316 1.506299 0.1320 X7 -1.598435 0.966455 -1.653915 0.0981 X11 -6.615134 4.571351 -1.447085 0.1479 X12 21.80117 10.51801 2.072747 0.0382 X16 0.829350 0.485960 1.706623 0.0879 Mean dependent var 0.583333 S.D. dependent var 0.500000 S.E. of regression 0.348818 Akaike info criterion 1.026890 Sum squared resid 3.406868 Schwarz criterion 1.378783 Log likelihood -10.48402 Hannan-Quinn criter. 1.149710 Restr. log likelihood -24.45096 Avg. log likelihood -0.291223 LR statistic (7 df) 27.93388 McFadden R-squared 0.571223 Probability(LR stat) 0.000226 Wald Test: Equation: Untitled Test Statistic Value df Probability F-statistic 2.094055 (1, 28) 0.1590 Chi-square 2.094055 1 0.1479 104 6. Kết quả ước lượng khi loại bỏ biến X11 Variable Coefficient Std. Error z-Statistic Prob. C -1.707745 1.760757 -0.969892 0.3321 X2 -4.399779 1.923658 -2.287194 0.0222 X3 3.702850 1.684507 2.198180 0.0279 X6 7.256578 3.991217 1.818137 0.0690 X7 -1.170010 0.678333 -1.724830 0.0846 X12 14.75967 6.864698 2.150083 0.0315 X16 0.637147 0.359965 1.770026 0.0767 Mean dependent var 0.583333 S.D. dependent var 0.500000 S.E. of regression 0.367898 Akaike info criterion 1.044329 Sum squared resid 3.925109 Schwarz criterion 1.352236 Log likelihood -11.79792 Hannan-Quinn criter. 1.151797 Restr. log likelihood -24.45096 Avg. log likelihood -0.327720 LR statistic (6 df) 25.30607 McFadden R-squared 0.517486 Probability(LR stat) 0.000300 105 PHỤ LỤC 02: Bảng dữ liệu khách hàng sử dụng để chạy mô hình Logit KH Y X2 X3 X4 X5 X6 X7 X8 X9 X10 X11 X12 X13 X14 X15 X16 Điểm Hạng 1 0 1 0 5.2 1.2 0.2 1.5 0.7 5.8 12.03 0.2 0.1 0 12 4 3 70.9 BBB 2 1 1 0 3.8 1.4 0.3 1.4 1.8 6.7 15.14 0.3 0.1 0.1 12 6 3 85.3 AA 3 0 1 0 3.7 1.2 0.2 2.4 9.8 3.6 5.6 0.2 0.2 0.1 6 6 4 61 B 4 0 1 0 1.7 0.7 0 1.6 1.4 5.9 73.61 0.7 0.2 0.1 9 2 1 69 BB 5 0 0 0 -7.8 -7.8 -0.1 2.1 2.3 2.1 1.87 0.7 0.1 0.1 21 13 2 55.7 CC 6 0 1 0 1.6 1.6 0.1 1.2 1.1 8.9 0.25 0.7 0.4 0.1 22 14 3 64 B 7 0 1 0 2 1.6 0.3 1.2 9.5 56 36.2 0.5 0 0 12 2 1 76.4 B 8 1 1 0 1.3 1.2 1 1 14 4.5 26.25 0.6 0.4 0.2 11 2 0 79.5 A 9 1 0 0 7.2 5.7 0.5 1.2 3.3 4.3 138.1 0.1 0.2 0.1 7 6 3 83.4 AA 10 0 0 0 2.9 1.9 0.4 2 5.5 3.6 39.3 0.3 0.2 0.1 13 2 0 79.1 B 11 1 0 1 2.1 0.8 0.1 2.3 3.6 6.5 35.87 0.4 0 0 14 2 1 86.3 AA 12 1 0 1 1.7 1 0 2.4 5.1 6.6 4.87 0.7 0.1 0 10 7 2 88.7 A 13 0 1 1 1 0.8 0.1 4.6 14 8.7 1.62 0 0.2 0.1 10 5 0 70.8 BBB 14 0 1 0 1.2 0.8 0.2 1.4 7 3.2 121.4 0.3 0.1 0 10 6 6 76.1 B 15 1 0 0 3.5 2.5 0.2 2 7 3.2 121.4 0.3 0.1 0 11 10 3 84.5 AA 16 1 0 1 0.4 0.4 0.3 4.3 24 37 19.97 0.8 0.2 0 13 7 2 80.6 AA 17 0 0 0 1.2 0.5 0 2.1 3.5 4.9 18.78 0.8 0.1 0 5 3 2 78.9 B 18 1 0 0 1.9 0.8 0.2 2.6 5.4 8.2 4.75 0.3 0.2 0.1 10 7 6 89.4 AA 19 1 0 1 2.2 1.3 0.5 1.7 4 4.8 49.92 0.5 0.1 0 11 6 0 80.3 AA 20 1 1 1 1.7 1.7 0.8 0.8 1.7 2.6 2.36 0.6 0 0 3 1 0 79.6 A 21 0 0 0 1.3 0.8 0.2 4.4 11 11 50.03 0.7 0.2 0 13 13 6 79.4 B 22 1 0 0 1.7 1 0.3 3.2 5.7 8.3 2840 0.5 0.2 0.1 10 8 8 83.9 AA 23 1 0 0 1.2 0.9 0 1.1 3.6 2.7 273.6 0.5 0.2 0.1 15 9 6 80.4 AA 24 1 0 1 1.6 1 0.1 2.8 6.8 5.5 20.86 0.6 0 0 5 7 3 81.6 AA 25 0 0 0 1 0.6 0.2 4.4 7.6 14 0.57 0.6 0 0 15 3 3 63.5 B 26 0 1 0 1.9 0.4 0 3.9 4.5 19 55.68 0.5 0.3 0.1 33 17 7 78.5 B 27 1 0 0 1.3 0.9 0.2 6 13 12 180.9 0.7 0.6 0.2 12 4 4 84.8 AA 28 1 0 0 1.3 0.6 0.2 2.6 5.5 6.1 6.46 0.5 0.2 0.1 20 6 0 83.4 AA 29 1 1 0 1.1 1 0.4 3 30 39 15.3 0.6 0.3 0.3 11 11 6 84.2 AA 30 0 1 0 3 2.6 0.3 1 5.7 11 0.82 0.3 0.1 0 10 4 4 74 BBB 31 1 0 0 1.7 0.3 0.1 2.5 2.1 26 31.58 0.6 0.5 0.2 9 4 1 81.3 AA 32 1 0 0 1.2 0.6 0.2 3.6 7 9.6 67.3 0.8 0.7 0.2 15 7 6 86.5 AA 33 1 0 0 1.7 0.7 0.1 3.3 4.5 9.8 21.69 0.5 0.5 0.2 6 5 5 82.5 AA 34 1 0 0 1.1 0.7 0 4.1 7.2 8 5.87 0.6 0.2 0.1 10 9 6 85.4 AA 35 0 0 1 1 0.7 0.2 4.6 11 9.5 1.62 0.6 0.2 0.1 1 1 1 75.8 B 36 1 0 0 1.9 1.2 0.1 6.4 13 13 154.5 0.5 0.5 0.2 9 10 2 87.8 AA 106