Đề tài Ứng dụng mô hình Logit trong xếp hạng tín dụng tại ngân hàng thương mại cổ phần các doanh nghiệp ngoài quốc doanh VPBANK – Chi nhánh Ngô Quyền

đến biến giả ( với biến giả là biến rời rạc, nó có thể nhận một trong hai giá trị: 0 và 1 ) Mô hình Logistic – Phương pháp Goldberger Trong mô hình này, các được xác định bằng: (1.1) X = (1,X2); Xi = (1, X2i); β = (β1, β2) Ở mô hình trên, pi không phải là hàm tuyến tính của các biến độc lập Phương trình (1.1) được gọi là hàm phân bố Logistic. Trong hàm này khi ( Xβ) nhận các giá trị từ -∞ đến ∞ thì pi nhận các giá trị từ 0-1. pi phi tuyến đối với cả X và các tham số β. Điều này có nghĩa là ta không thể áp dụng trực tiếp phương pháp OLS để ước lượng. Khi đó người ta sẽ dùng ước lượng hợp lý tối đa để ước lượng β. Vì Y chỉ nhận một trong hai giá trị là 0 – 1. Y có phân bố nhị thức, nên hàm hợp lý với mẫu kích thước n có dạng sau đây: Đặt t* = , t* là véc tơ hai chiều ( số hệ số hồi quy ). Ta cần tìm ước lượng hợp lý tối đa của β, ta có: Ln(L) = (1.2) Phương trình trên phi tuyến đối với β, người ta dùng phương pháp Newton-Rapson để giải hệ phương trình này. Nếu như là nghiệm của S(), khai triển Taylor tại β, ta có: Ta có quá trình lặp như sau: Bắt đầu với giá trị ban đầu nào đó của, chẳng hạn , ta tính được S() và I(), sau đó tìm mới bằng công thức sau đây: Quá trình lặp trên sẽ được thực hiện cho đến khi hội tụ. Do là dạng toàn phương xác định dương, nên quá trình trên sẽ cho ước lượng hợp lý cực đại. Tương ứng với , ta có là ma trận hiệp phương sai của . Chúng ta sử dụng ma trânn này để kiểm định giả thiết và suy đoán các thống kê khác. Sau khi ước lượng được , ta có thể tính được ước lượng xác suất Kết hợp với (1.2) ta có Phương trình này dùng để kiểm định lại các Như vậy trong mô hình Logit chúng ta không nghiên cứu ảnh hưởng trực tiếp của biến độc lập Xk đối với Y mà là xem xét ảnh hưởng của Xk đến xác suất Y để nhận giá trị bằng 1 hay kỳ vọng của Y. Ảnh hưởng của Xk đến pi hư sau: CHƯƠNG 2: NGHIỆP VỤ XẾP HẠNG KHÁCH HÀNG DOANH NGHIỆP TẠI NGÂN HÀNG VPBANK – CHI NHÁNH NGÔ QUYỀN 2.1. Một số tổ chức tín dụng 2.1.1. Trên thế giới Từ đầu thế kỷ 20, thì trên thế giới bắt đầu hình thành xếp hạng tín dụng. Ra đời sớm nhất là công ty xếp hạng Moody’s, cho đến nay thì trên thế giới đã có hàng trăm tổ chức xếp hạng tín dụng lớn nhỏ khác nhau, với nhiều phương pháp và công nghệ mới. Trong đó phải kể đến là hai công ty Stanđar $ Poor ( S $ P) và Moody’s. Công ty Moody's được thành lập vào năm 1909, do John Moody - người có công đầu trong sự ra đời của hệ thống xếp hạng tín dụng trên thế giới thành lập nên. Công ty này hoạt động chủ yếu là ở Mỹ nhưng có nhiều các chi nhánh ở trên toàn thế giới. Khi mới được thành lập, công ty chỉ tiến hành xếp hạng các doanh nghiệp phát hành trái phiếu, nhưng hiện nay với sự phát triển lớn mạnh không ngừng thì công ty đã tiến hành xếp hạng nhiều doanh nghiệp khác và nhiều công cụ đầu tư khác, nhưng mạnh nhất vẫn là xếp hạng các doanh nghiệp phát hành trái phiếu. Được thành lập sau công ty Moody's 7 năm nhưng Standard $ Poor cũng chứng tỏ được vị thế của mình ngay lập tức và cùng với Moody's trở thành hai tổ chức xếp hạng tín dụng có uy tín nhất trên thế giới. Với mạng lưới hoạt động rộng khắp, S $ P đã ngày càng tạo được uy tín trong phương pháp cũng như công nghệ được sử dụng để xếp hạng và được nhiều công ty, nhiều tổ chức, nhiều nhà đầu tư tin dùng. So với Moody's thì phạm vi xếp hạng của tổ chức này rộng hơn nhiều, nhất là các loại chứng khoán. Sau Moody's, S $ P thì có hàng loạt các công ty định mức đã ra đời, đặc biệt là sau sự kiện liên tiếp những cuộc khủng hoảng kinh tế, tài chính diễn ra trên toàn thế giới, gây thiệt hại nặng nề đến nền kinh tế toàn cầu. Có thể điểm qua một số tổ chức xếp hạng tín dụng tiêu biểu được hình thành ngay sau sự kiện khủng hoảng kinh tế liên tiếp diễn ra trên thế giới như là: Tổ chức xếp hạng trái phiếu Canada ( Canada Bond Rating ) được thành lập vào năm 1972, tổ chức xếp hạng trái phiếu Nhật Bản ( Japanese Bond Rating Institue ) bắt đầu hoạt động vào năm 1975, tổ chức xếp hạng trái phiếu quốc tế ( International Bond Credit Agency ) thành lập tại London vào năm 1978, công ty xếp hạng tín dụng Duff $ Phelps ra đời và đã trở thành tổ chức xếp hạng lớn thứ tư tại Mỹ và bắt đầu tiến hành xếp hạng cho hàng loạt các công ty lớn… Tóm lại , xét toàn bộ hên thống xếp hạng tín dụng trên thế giới thì các công ty xếp hạng tín dụng của Mỹ vẫn được đánh giá là cao nhất là về chất lượng xếp hạng và phạm vi hoạt động. Các tổ chức xếp hạng của Mỹ đã xếp hạng cho hàng loạt các công cụ được giao dịch trên thị trường tài chính, hàng nghìn các doanh nghiệp phát hành. Các tổ chức này đều hoạt động ở các thị trường tài chính lớn trên khắp thế giới cũng như rất nhiều thị trường tài chính mới nổi. Hiện nay, việc xếp hạng tín dụng không chỉ bó hẹp ở các quốc gia phát triển mà ngay cả tại các quốc gia mới nổi và các quốc gia đang phát triển, các tổ chức xếp hạng cũng được thành lập và từng bước đi vào hoạt động chuyên nghiệp. Hơn thế nữa các công ty xếp hạng tín dụng có tên tuổi cũng đã thiết lập các chi nhánh của mình ở các thị trường mới nổi là những nơi đang rất đang cần đến việc xếp hạng tín dụng để đảm bảo sự hoạt động lành mạnh của thị trường. Những năm gần đây, các nhà hoạch định chính sách ở các nước Công nghiệp mới ( NICS ) và các quốc gia đang phát triển ngày càng nhận thức được tầm quan trọng, vai trò của các cơ quan định mức, xếp hạng tín dụng đối với sự phát triển của toàn bộ nền kinh tế nói chung và đối với thị trường tài chính nói riêng. Đây thực sự là những tín hiệu rất đáng mừng của nền kinh tế toàn cầu. Bảng 2.1. Xếp hạng tín dụng sử dụng cho nợ dài hạn S $ P Moody's Nội dung AAA Aaa Đối tượng đựơc xếp loại này là có chất lượng tín dụng cao nhất, có độ rủi ro thấp nhất vì thế mà có khả năng trả nợ mạnh nhất. AA Aa Đối tượng được xếp loại này là có chất lượng cao, mức độ rủi ro thấp và do đó khả năng trả nợ cao A A Đây là đối tượng đạt trên mức trung bình các nhân tố bảo đảm về khả năng trả nợ ngắn và dài hạn chưa thật chắc chắn nhưng vẫn đạt độ tin cậy cao. Do đó được xếp loại có khả năng trả nợ BBB Baa Đây là đối tượng đạt mức trung bình, mức an toàn và rủi ro không cao nhưng cũng không thấp. Khả năng trả nợ gốc và lãi hiện thời không thật chắc chắn nhưng không có dấu hiệu nguy hiểm BB Ba Đối tượng này đạt mức trung bình, khả năng trả nợ và lãi không thật chắc chắn và mức độ an toàn như BBB ( Baa ) B B Đối tượng này thiếu sự hấp dẫn cho đầu tư. Sự đảm bảo về hoàn trả gốc và lãi trong tương lai là rất nhỏ CCC Caa Khả năng trả nợ thấp, dễ xảy ra vỡ nợ CC Ca Rủi ro rất cao, thường là bị vỡ nợ C C Đối tượng trong tình trạng sắp bị phá sản D Khả năng phá sản là gần như chắc chắn Bảng 2.2. Xếp hạng tín dụng sử dụng cho nợ ngắn hạn S $ P Moody's Nội dung P-1 A-1 + Khả năng trả nợ là mạnh nhất A-1 Khả năng trả nợ mạnh P-2 A-2 Khả năng trả nợ đạt ở mức trung bình khá P-3 A-3 Khả năng trả nợ vừa đủ để có thể được xếp hạng đầu tư NP B Khả năng trả nợ yếu C Khả năng trả nợ yếu D Khả năng trả nợ là rất yếu, thể hiện doanh nghiệp hay nhà phát hành có nguy cơ bị phá sản 2.2.2. Tại Việt Nam Do thị trường tài chính phát triển chậm hơn rất nhiều so với với khu vực và trên thế giới nên các tổ chức xếp hạng tín dụng ở Việt Nam cũng được thành lập sau. Năm 1993, tổ chức xếp hạng tín dụng đầu tiên của Việt Nam mới được thành lập, đó là trung tâm thông tin tín dụng – Ngân hàng Nhà nước Việt Nam ( gọi tắt la CIC ). Trung tâm này đã ra đời với chức năng chính là lưu trữ thông tin trong lĩnh vực tín dụng các doanh nghiệp này dựa trên các chỉ tiêu tài chính và phi tài chính. Cho đến nay, trung tâm này đã tiến hành xếp hạng cho khoảng 8000 doanh nghiệp là những khách hàng của các ngân hàng thương mại. Tuy nhiên phương pháp xếp hạng của CIC vẫn còn thiên về lịch sử vay vốn, quan hệ với các tổ chức tín dụng của doanh nghiệp hơn là phân tích chuyên sâu về khả năng cạnh tranh của các ngành, các doanh nghiệp cũng như là những thay đổi, biến động của nền kinh tế. Đến năm 2004, thì Công ty tín nhiệm doanh nghiệp ( C$R ) cũng được thành lập. Công ty này chính thức công bố hoạt động từ năm 2004 nhưng thực tế công ty này đã hoạt động trong thông tin tín dụng từ năm 2000. Thị phần chủ yếu của C$R là các doanh nghiệp trong và ngoài nước có quan tâm đến việc đầu tư tại Việt Nam thông qua việc cung cấp báo cáo tín nhiệm về các doanh nghiệp đang hoạt động tại Việt Nam, trong đó có đưa ra chỉ số tín dụng và thang điểm chung nhất cho các công ty. Bên cạnh đó là trung tâm định mức tín nhiệm ( Vietnamnet Rating ) ra đời với mục tiêu trở thành tổ chức định mức chuyên nghiệp đầu tiên ở Việt Nam, ngay từ khi mới thành lập trung tâm đã tập chung hoàn thiện Quy trình định mức, xếp hạng; tổ chức hội đồng thẩm định và đào tạo đội ngũ nhân viên. Thị trường chủ yếu mà trung tâm này hướng tới đó là xếp hạng các doanh nghiệp có hoạt động kinh doanh liên quan đến thị trường và thị trường chứng khoán. Cùng với xu thế hội nhập vào thị trường tài chính quốc tế của Việt Nam, rất có thể sẽ có một số công ty hay tổ chức xếp hạng tín dụng ở nước ngoài vào hoạt động tại nước ta trong tương lai không xa. Nhìn chung, các tổ chức xếp hạng tín dụng ở Việt Nam hiện nay mới chỉ hoạt động như các tổ chức thông tin tín dụng, chứ chưa phải là các tổ chức xếp hạng tín dụng với vai trò xoá bỏ khoảng tối thông tin trên thị trường. Việc định mức, xếp hạng thường không linh hoạt để có thể đảm bảo thay đổi kịp thời theo diễn biến thị trường và hơn nữa nó chưa phải là một tiêu chí đánh giá chính xác về hoạt động sản xuất kinh doanh của các doanh nghiệp được xếp hạng. Bảng 2.3 . Xếp hạng tín dụng doanh nghiệp tại Việt Nam Kí hiệu xếp loại Nội dung AAA Loại tối ưu: Doanh nghiệp hoạt động có hiệu quả cao. Khả năng tự chủ là rất tốt. Triển vọng phát triển lâu dài, tiềm lực tài chính mạnh. Lịch sử vay nợ tốt. Rủi ro rất thấp. AA Loại ưu: Doanh nghiệp hoạt động có hiệu quả và ổn định. Khả năng tự chủ tài chính tốt, triển vọng phát triển tốt. Lịch sử vay trả nợ tốt. Có rủi ro tương đối thấp. A Loại tốt: Tình hình tài chính là ổn định, hoạt động kinh doanh có hiệu quả. Lịch sử vay trả nợ tốt BBB Loại khá: Hoạt động tương đối hiệu quả, tình hình tài chính ổn định có hạn chế nhất định về tiềm lực tài chính. Rủi ro trung bình. BB Loại trung bình khá: Doanh nghiệp hoạt động tốt trong hiện tại nhưng lại dễ bị ảnh hưởng bởi những biến động lớn trong kinh doanh do sức ép cạnh tranh. Tiềm lực tài chính ở mức trung bình, rủi ro trung bình. B Loại trung bình: Doanh nghiệp hoạt động chưa có hiệu quả, khả năng tự chủ tài chính là thấp. Rủi ro tương đối cao. CCC Loại trung bình yếu: Doanh nghiệp hoạt động có hiệu quả thấp, năng lực quản lý kém, khả năng trả nợ thấp, tự chủ về tài chính yếu. Rủi ro cao. CC Loại yếu: Doanh nghiệp hoạt động kém hiệu quả, tự chủ tài chính yếu kém. Khả năng trả nợ ngân hàng kém và có rủi ro rất cao C Loại yếu kém: Doanh nghiệp hoạt động yếu kém, thua lỗ kéo dài, không tự chủ về tài chính. Năng lực quản lý yếu kém. 2.2. Xếp hạng tín dụng doanh nghiệp tại ngân hàng VPBank – Ngô Quyền 2.2.1. Giới thiệu chung VP bank được thành lập theo Giấy phép hoạt động số 0042/NH-GP của Thống đốc Ngân hàng Nhà nước Việt Nam cấp phép ngày 12 tháng 08 năm 1993 với thời gian hoạt động 99 năm. Ngân hàng bắt đầu đi vào hoạt động từ ngày 04 tháng 09 năm 1993 theo Giấy phéo thành lập số 1535/QĐ-UB ngày 04 tháng 09 năm 1993. Vốn điều lệ khi mới thành lập của NH là 20 tỷ VND. Sau đó, do nhu cầu phát triển, VP bank đã nhiều lần tăng vốn điều lệ. Cho đến tháng 8/2006, vốn điều lệ của VP bank đạt 500 tỷ đồng. Tháng 9/2006, VP bank nhận được chấp thuận của Ngân hàng Nhà nước cho phép bán 10% cổ phần cho cổ đông chiến lược nước ngoài là Ngân hàng OCBC- một Ngân hàng lớn nhất Singapore, theo đó vốn điều lệ sẽ được nâng lên trên 750 tỷ đồng. Đến tháng 7/2007 vốn điều lệ của VP bank tăng lên 1500 tỷ đồng. Đến 31/12/2007 VP bank chính thức tăng vốn điều lệ lên 2000 tỷ đồng. Trong suốt quá trình hình thành và phát triển, thì VP bank luôn chú ý đến việc mở rộng quy mô, tăng cường mạng lưới hoạt động tại các thành phố lớn. Đến cuối năm 1993, Thống đốc Ngân hàng Nhà nước chấp thuận cho VP bank mở Chi nhánh tại Thành phố Hồ Chí Minh. Tháng 11/1994, VPbank được phép mở thêm Chi nhánh Hải Phòng và tháng 7/1995, Chi nhánh Đà Nẵng. Trong năm 2004, Ngân hàng Nhà nước đã có văn bản chấp thuận cho VP bank được mở thêm 3 Chi nhánh mới đó là Chi nhánh Hà Nội trên cơ sở tách bộ phận trực tiếp kinh doanh trên địa bàn Hà Nội ra khỏi Hội sở; Chi nhánh Huế; Chi nhánh Sài Gòn. Trong năm 2005, VP bank tiếp tục được Ngân hàng Nhà nước chấp thuận cho mở một số Chi nhánh nữa là Chi nhánh ở Cần Thơ; Chi nhánh Quảng Ninh; Chi nhánh Vĩnh Phúc; Chi nhánh Thanh Xuân; Chi nhánh Thăng Long; Chi nhánh Tân Phú; Chi nhánh Cầu Giấy; Chi nhánh Bắc Giang.Cũng trong năm 2005, Ngân hàng Nhà nước đã chấp thuận cho VP bank được nâng cấp một số phòng giao dịch thành chi nhánh đó là Phòng giao dịch Cát Linh, Phòng giao dịch Trần Hưng Đạo, Phòng giao dịch Trần Hưng Đạo, Phòng giao dịch Giảng Võ, Phòng giao dịch Hai Bà Trưng, Phòng giao dịch Chương Dương. Năm 2006, VP bank tiếp tụcđược Ngân hàng Nhà nước cho mở thêm Phòng Giao dịch Hồ Gươm( đặt tại Hội sở chính của Ngân hàng ) và Phòng Giao dịch Bách khoa, Phòng Giao dịch Đông Ba( trực thuộc Chi nhánh Huế), Phòng giao dịch Vĩ dạ, Phòng Giao dịch Tràng An( trực thuộc chi nhánh Hà Nội), Phòng giao dịch Tân Bình(Chi nhánh Sài Gòn), Phòng giao dịch Khánh Hội( Thuộc chi nhánh Hồ Chí Minh), phòng giao dịch Cẩm phả( thuộc chi nhánh Quảng Ninh), phòng giao dịch Phạm Văn Đồng( thuộc chi nhánh Thăng Long), phòng giao dịch Hưng lợi( thuộc chi nhánh Cần Thơ). Bên cạnh việc mở rộng mạng lưới giao dịch trên đây, trong năm 2006, VP bank cũng đã mở thêm hai công ty trực thuộc đó là công ty Quản Lý nợ và khai thác tài sản; Công ty Chứng khoán. Cũng trong năm 2006, VP bank mở thêm các chi nhánh mới tại Vinh(Nghệ An); Thanh hoá, Nam định, Nha trang, Bình Dương; Đồng Nai, Kiên giang và các phòng giao dịch, nâng tổng số điểm giao dịch trên toàn hệ thống của VP bank lên 50 chi nhánh và phòng giao dịch. Số lượng nhân viên của VP bank trên toàn hệ thống tính đến nay có trên 2600 người, trong đó phần lớn là các cán bộ, nhân viên có trình độ đại học và trên đại học( chiếm 87%). Nhận thức được chất lượng đội ngũ nhân viên chính là sức mạnh của ngân hàng. Giúp VP bank sẵn sang đương đầu được với cạnh tranh, nhất là trong giai đoạn đầy thử thách sắp tới khi Việt Nam bước vào hội nhập kinh tế quốc tế. Ngày 31/12 VPbank đã chính thức nâng vốn điều lệ của mình từ 1500 tỷ đồng lên 2000 tỷ đồng. Đây là một trong những bước tiến quan trọng trong chiến lược phát triển của VP bank trong thời gian tới nhằm mở rộng quy mô mạng lưới hoạt động, cơ sở hạ tầng… để có thể đưa ra các sản phẩm, dịch vụ mới, đáp ứng được nhu cầu phục vụ khách hàng một cách thuận tiện và hiệu quả hơn. 2.2.2. Định hướng chiến lược hoạt động tín dụng, mục tiêu và đối tượng khách hàng ● Định hướng chiến lược hoạt động tín dụng: VPBank xác định chiến lược kinh doanh chủ đạo trong ngắn hạn và dài hạn của mình là ngân hàng bán lẻ. Vì vậy hoạt động tín dụng của VPBank cũng tập trung nhất quán theo định hướng kinh doanh bán lẻ. Các sản phẩm tín dụng bán lẻ được chú trọng phát triển tại VPBank bao gồm: + Các loại cho vay tiêu dùng + Các sản phẩm cho vay phục vụ doanh nghiệp vừa và nhỏ + Các sản phẩm cho vay thông qua thẻ tín dụng + Các sản phẩm cho vay bán lẻ khác ● Mục tiêu: VPBank chú trọng việc cấp tín dụng cho các khách hàng thuộc đối tượng sau: + Các doanh nghiệp vừa và nhỏ + Các cá nhân, hộ gia đình có hoạt động sản xuất kinh doanh + Các cá nhân có mức thu nhập khá tại các đô thị ● Đối tượng khách hàng: + VPBank xem xét cấp tín dụng đối với khách hàng là tổ chức, cá nhân Việt Nam, nước ngoài có nhu cầu cấp tín dụng để thực hiện các phương án đầu tư, phương án sản xuất kinh doanh, dịch vụ; hoặc dự án đầu tư phương án phục vụ đời sống ở trong nước và nước ngoài. + Việc cấp tín dụng để khách hàng thực hiên dự án đầu tư, phương án sản xuất kinh doanh, dịch vụ ở nước ngoài được thực hiện theo quy định riêng của ngân hàng nhà nước Việt Nam. 2.2.3. Quy trình nghiệp vụ tín dụng doanh nghiệp ● Các bước thực hiện của quy trình Quy trình áp dụng cho các khách hàng là doanh nghiệp có nhu cầu tín dụng phục vụ cho sản xuất kinh doanh bao gồm các bước 1.Tiếp xúc với khách hàng - NV A/O DN tiếp thị, giới thiệu sản phẩm - Khách hàng đến ngân hàng để xin vay vốn Bảng 2.4. Quy trình nghiệp vụ tín dụng doanh nghiệp củaVPBank – Ngô Quyền c (3a). NV A/O DN thẩm định khách hàng về mọi mặt. trừ TSBĐ 2. Tiếp nhận hồ sơ vay - NV A/O DN làm việc với khách hàng, hướng dẫn thủ tục và tiếp nhận hồ sơ từ khách hàng - NV A/O DN chuyển hồ sơ TSBĐ sang phòng thẩm định TSBĐ và xem xét báo cáo tìa chính (3b). Phòng thẩm định TSBĐ thực hiện định giá TSBĐ và lập tờ trình 4. Tập hợ hồ sơ trình ban TD/Hội đồng TD NV A/O DN tập hợp hồ sơ do khách hàng cung cấpvà tờ trình của các bộ phận lập để trình ban TD/Hội đồng TD quyết định. 5. Hoàn thiện hồ sơ TD - Phòng thẩm định TSBĐ lập hợp đồng bảo đảm tiền vay và làm thủ tục công chứng nhận bàn giao tài sản ( nếu có ) - NV A/O DN nhập kho hồ sơ TSBĐ sau đó lập và trình hồ sơ TD để ban Tổng giám đốc hoặc giám đốc chi nhánh ký duyệt. 6. Thực hiện quyết định cấp TD Giải ngân / phát hành BL M ở L/C 7. Kiểm tra và sử lý nợ vay - NV A/O DN chịu trách nhiệm kiểm trấu cho vay về mục đích sử dụng vốnvà tình hình tài chính, hoạt động của khách hàng. -Phòng thẩm định TSBĐ kiểm tra về TSBĐ. - A/O DN theo dõi thu gốc, lãi, phân tích rủi ro theo từng đối tượng, khu vực khách hàng. - Kiểm tra lại việc thu lãi ( Số tiền, thời hạn, giao PKTKT nội bộ. 8. Tất toán HĐTD ● Các chỉ tiêu và nghiệp vụ xếp hạng khách hàng doanh nghiệp của VPBank – Ngô Quyền Bảng 2.5. Các chỉ tiêu xếp hạng doanh nghiệp Chỉ tiêu Yếu tố tài chính Chỉ tiêu thanh khoản 1. Khả năng thanh toán yếu tố tài chính Chỉ têu hoạt động 3. Vòng quay hàng tồn kho ( vòng / năm ) 4. Kỳ thu tiền bình quân 5. Doanh thu / Tổng tài sản Chỉ tiêu đòn cân nợ 6. Nợ phải trả / Tổng tài sản ( % ) 7. Nợ phải trả / VCSH ( % ) 8. Nợ quá hạn / Tổng dư nợ ( % ) 9. Thu nhập trước thuế / Doanh thu ( % ) 10. Thu nhập trước thuế / Tài sản có ( % ) Thu nhập trước thuế / VCSH (% ) Các yếu tố khác Trình độ quản lý 1. Kinh nghiệm trong ngành của ban giám đốc 2. Tính khả thi của phương án kinh doanh Tình hình giao dịch ( với VPB hoặc Ngân hàng khác ) 3. Trả nợ đúng hạn 4. Số lần giãn nợ hoặc gia hạn nợ 5. Nợ quá hạn trong quá khứ ( Kể cả bảo lãnh / LC quá hạn ) 6. Số lần chậm trả lãi vay Các yếu tố bên ngoài 7. Triển vọng ngành 8. Vị thế cạnh tranh 9. Số lượng đối thủ cạnh tranh Cách tính đối với một số chỉ tiêu: • Chỉ tiêu thanh toán nhanh hay tức thời ( Quick ratio ) Các TSLĐ chuyển thanh tiền tức thời Chỉ tiêu thanh toán nhanh = ---------------------------------------------- (tức thời) Nợ ngắn hạn • Chỉ tiêu thanh toán ngắn hạn ( Curent ratio ) Tài sản lưu động Chỉ tiêu thanh toán ngắn hạn =-------------------------- Nợ ngắn hạn) • Vòng quay hàng tồn kho ( Inventory ratios ) Doanh thu hàng năm Vòng quay hàng tồn kho = ----------------------------- Hàng tồn kho bình quân • Kỳ thu nợ bình quân ( Average collection period ) Tài khoản phải thu bình quân Kỳ thu nợ bình quân = -------------------------------------------------- Doanh số bán chịu hàng ngày bình quân • Tỷ lệ nợ trên tổng tài sản ( Debt to total assets ) Tổng dư nợ Tỷ lệ nợ = ----------------- Tổng tài sản • Khả năng trả lãi tiền vay ( Interest coverage ratios ) Lợi nhuận trước thuế và lãi vay Khả năng trả lãi vay = ---------------------------------------- Chi phí lãi tiền vay Với cách đánh giá như sau: Bảng 2.6. Bảng đánh giá theo các chỉ tiêu tài chính Chỉ tiêu Xếp loại Đánh giá Nhóm rủi ro 87 - 100 A+ Xuất xắc Thấp 74 - 86 A Tốt Thấp 61 - 73 B+ Trung bình Trung bình 48 - 60 B Dưới trung bình Trung bình 35 - 47 C+ Rủi ro không thu hồi cao Cao 0 - 34 C Rủi ro không thu hồi cao Cao Tuy nhiên đây không phải là kết quả cuối cùng về chất lượng của khoản tín dụng cụ thể đang xét. Muốn xét chất lượng của khoản tín dụng để làm căn cứ đề xuất ý kiến lên ban TD/Hội đồng tín dụng, A/O còn phải tiến hành đánh giá TSBĐ, sau đó kết hợp giữa kết quả xếp hạng rủi ro với kết quả đánh giá TSBĐ để rút ra kết luận cuối cùng về chất lượng khoản tín dụng. Tuỳ theo chủng loại TSBĐ và tỉ lệ tiền vay trên của giá trị tài sản, TSBĐ được đánh giá theo ba mức: Mạnh – Trung bình ( TB ) - Yếu. Bảng 2.7. Bảng đánh giá theo tài sản đảm bảo (TSĐB) tt Loại TSBĐ Tỉ lệ tiền vay trên giá trị TSBĐ 30% 30 - 50% 50 -65% 65 85% 85-100% 1 Bảo lãnh tín chấp của chính phủ hoặc NHNN, NH ngoài quốc doanh. Mạnh 2 Tiền gửi thẻ FK tại VPB 3 Giấy tờ có giá do chính phủ hoặc các NHTM quốc doanh phát hành TB 4 Bất động sản tại các quận của đô thị lớn trực thuộc trung ương Mạnh TB Yếu 5 Ôtô mới 100% 6 Hàng hoá thông dụng, dễ chuyển nhượng 7 Bất động sản ở các huyện ngoại thành ven đô thị lớn thuộc trung ương hoặc tại các quận của đô thị thộc tỉnh Mạnh TB Yếu 8 Các phương tiện vận chuyển đã qua sử dụng 9 Bảo đảm bằng khoản phải thu hoặc TSBĐ khác được VPB chấp nhận TB yếu 10 Máy móc, thiết bị sản xuất mới nhập khẩu ( dưới 1 năm ), công nghệ hiện đại 11 Bất động sản ở ven đô thị thuộc tỉnh hoặc bất động sản khác ở nông thôn TB Yếu 12 Máy móc thiết bị sản xuất cũ hoặc mua lại của đơn vị khác, hoặc mới nhưng công nghệ lạc hậu yếu 13 Hàng hoá không thông dụng hoặc tồn kho lâu ngày Bảng 2.8. Bảng đánh giá tín dụng kết hợp: Xếp loại rủi ro a+ a b+ b c+ c Rủi ro thấp Rủi ro trung bình Rủi ro cao Xếp hạng TSBĐ Mạnh Xuất xắc Tốt TB Trung bình Tốt TB Từ chối Yếu TB Tốt A/O sử dụng bảng “Đánh giá tín dụng kết hợp “để tiến hành đánh giá. Trong bảng này theo hàng ngang là các mức xếp hạng rủi ro của khách hàng, chia làm 3 nhóm: - Nhóm rủi ro thấp gồm các loại A+ và A - Nhóm rủi ro trung bình gồm các loại B+ và B - Nhóm rủi ro cao bao gồm các loại C+ và C Theo hàng dọc là các mức xếp hạng đánh giá TSBĐ, cũng chia làm 3 nhóm: - Nhóm TSBĐ “ Mạnh “ - Nhóm TSBĐ “ Trung bình” - Nhóm TSBĐ “ Yếu” Kết quả đánh giá TD kết hợp là nằm ở ô giao điểm giữa mức xếp hạng rủi ro và mức xếp hạng TSBĐ của khách hàng đó. Kết quả đánh giá TD kết hợp sẽ là một trong những căn cứ để ban TD/Hội đồng tín dụng xét duyệt khoản tín dụng. Dựa vào kết quả cụ thể của mỗi khách hàng, A/O sẽ đề xuất ý kiến giải quyết theo: - Phê duyệt những khoản tín dụng đạt kết quả đánh giá tín dụng kết hợp từ “TB” trở lên, ưu tiên những khoản tín dụng có mức đánh giá “Tốt” và “Xuất xắc” - Áp dụng mức lãi suất và phí bồi thường theo quy định hiện hành của VPB đối với các khách hàng loại “TB”, áp dụng lãi suất và phí giảm dần theo thứ tư ưu tiên đối với khách hàng thuộc các loại: TBè Tốtè Xuất xắc CHƯƠNG 3: ỨNG DỤNG MÔ HÌNH LOGISTIC ĐỂ XẾP HẠNG KHÁCH HÀNG DOANH NGHIỆP TẠI NGÂN HÀNG VPBANK - NGÔ QUYỀN Có rất nhiều phương pháp để xếp hạng tín dụng đối với khách hàng doanh nghiệp. Tuỳ từng ngân hàng thì có những phương pháp xếp hạng khác nhau. Đối với ngân hàng VPBank – chi nhánh Ngô Quyền, bên cạnh phương pháp xếp hạng nói trên, sau đây em sẽ đưa ra một phương pháp khác - ứng dụng mô hình LOGISTIC để xếp hạng khách hàng doanh nghiệp tại ngân hàng VPBank – Ngô Quyền. 3.1. Ứng dụng mô hình LOGIT với đầy đủ các biến số vào một số khách hàng của ngân hàng VPBank – Ngô Quyền Sử dụng số liệu là 11 chỉ tiêu định lượng để xếp hạng doanh nghiệp của 50 doanh nghiệp hiện đang có quan hệ tín dụng với VPBank – chi nhánh Ngô Quyền Kí hiệu: Biến phụ thuộc Y: Tình trạng nợ của khách hàng ( doanh nghiệp ) Việc phân chia dựa trên tình trạng chiếm dụng vốn của các doanh nghiệp Y = 0: Doanh nghiệp không có nợ không đủ tiêu chuẩn Y = 1: Doanh nghiệp có nợ không đủ tiêu chuẩn Các biến độc lập X: Quy mô của doanh nghiệp Việc phân chia phụ thuộc vào tổng tài sản ( <10 tỷ quy mô doanh nghiệp nhỏ ), số lao động, doanh thu thuần, nộp ngân sách nhà nước. D = 0: Khi quy mô của doanh nghiệp nhỏ D = 1: Khi quy mô của doanh nghiệp không phải là nhỏ X1: Khả năng thanh toán ngắn hạn X2: Khả năng thanh toán nhanh X3: Kỳ thu tiền bình quân X4: Nợ phải trả trên tổng tài sản X5: Nợ phải trả trên nguồn vốn chủ sở hữu X6: Vòng quay hàng tồn kho X7: Lợi nhuận sau thuế trên doanh thu X8: Tổng lợi tức sau thuế trên nguồn vốn chủ sở hữu( ROE) X9: Tổng lợi tức sau thuế trên tổng tài sản X10: Hiệu quả sử dụng tài sản (Doanh thu thuần trên tổng tài sản ) Bảng 3.1. Bảng ma trận hệ số tương quan của các biến Y D1 X1 X2 X3 X4 X5 X6 X7 X8 X9 X10 Y 1 0.267261 0.204291 0.141298 -0.1659 0.231691 -0.25483 0.184575 0.139056 0.016045 0.202366 0.214558 D1 0.267261 1 0.196619 0.227209 -0.10473 0.16999 -0.18106 0.141874 0.427664 0.220551 0.311305 -0.07015 X1 0.204291 0.196619 1 0.951223 -0.10783 0.691047 -0.3829 0.339899 0.215727 0.072238 0.449896 0.138153 X2 0.141298 0.227209 0.951223 1 -0.04587 0.62336 -0.31371 0.35137 0.32184 0.13095 0.459306 0.114406 X3 -0.1659 -0.10473 -0.10783 -0.04587 1 -0.33658 0.762368 -0.09747 0.335904 0.143418 -0.13494 -0.25551 X4 0.231691 0.16999 0.691047 0.62336 -0.33658 1 -0.7412 0.241102 0.10207 -0.13374 0.429471 0.230329 X5 -0.25483 -0.18106 -0.3829 -0.31371 0.762368 -0.7412 1 -0.15945 0.096095 0.183279 -0.31634 -0.23163 X6 0.184575 0.141874 0.339899 0.35137 -0.09747 0.241102 -0.15945 1 0.20231 0.335274 0.56971 -0.00535 Ta thấy hệ số tương quan của một số cặp biến số là rất lớn, như: r(X1,X2) = 0.951223 r(X3,X5) = 0.762368 r(X1,X4) = 0.691047 r(X2,X4) = 0.62336 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. Vì vậy dựa vào bảng ma trận hệ số tương quan của các biến xác định các cặp biến có quan hệ tương quan chặt để loại một hoặc cả hai biến trong mỗi cặp đó. Ngoài ra ta có thể kết hợp các kiểm định sau để việc loại biến được chính xác: Ước lượng mô hình Logit với đầy đủ các biến số, ta thu được kết quả sau: Variable Coefficient Std. Error z-Statistic Prob. D1 1.192121 0.974617 1.223169 0.2213 X1 1.896150 1.004133 1.888345 0.0590 X2 -1.878610 1.033080 -1.818456 0.0690 X3 215.7457 625.2673 0.345046 0.7301 X4 -12.52131 7.043104 -1.777811 0.0754 X5 -0.674376 0.885391 -0.761670 0.4463 X6 0.025879 0.025619 1.010161 0.3124 X7 13.70830 7.355708 1.863627 0.0624 X8 -31.03930 17.78750 -1.745007 0.0810 X9 39.60053 27.96949 1.415847 0.1568 X10 1.873597 1.009471 1.856019 0.0635 C 3.542004 3.714154 0.953650 0.3403 Từ bảng trên ta thấy hệ số của các biến khả năng thanh toán nhanh, nợ phải trả trên tổng tài sản, nợ phải trả trên nguồn vốn chủ sở hữu, ROE đều mang dấu âm, điều này là bất hợp lý về mặt kinh tế. Nguyên nhân là do tương quan giữa các biến với nhau. Giá trị p-value của X3 = 0.7301 chứng tỏ rằng hệ số của biến này rất có khả năng = 0, ta sẽ tiến hành bỏ biến X3 ra khỏi mô hình. Để kiểm tra xem có thể bỏ biến X3 ra khỏi mô hình không ta sử dụng kiểm định Wald Test: Ho: C(4) = 0 H1: C(4) ≠ 0 Wald Test: Equation: Untitled Null Hypothesis: C(4)=0 F-statistic 0.119056403194 Probability 0.73196 Chi-square 0.119056403194 Probability 0.73006 Kết quả kiểm định cho thấy C(4) = 0 do kiểm định F có P = 0.73196 > 0.05 và kiểm định χ2 có P = 0.73006 > 0.05. Chấp nhận giả thiết Ho. Vậy ta có thể bỏ biến X3 ra khỏi mô hình. Thử hồi quy lại các biến trên khi không có X3. Ta có được kết quả sau: Variable Coefficient Std. Error z-Statistic Prob. D1 1.123395 0.943822 1.190261 0.2339 X1 1.840920 0.977601 1.883100 0.0597 X2 -1.816673 1.004981 -1.807669 0.0707 X4 -12.14723 7.275309 -1.669651 0.0950 X5 -0.568638 0.855819 -0.664437 0.5064 X6 0.024617 0.025028 0.983616 0.3253 X7 13.65584 7.256692 1.881827 0.0599 X8 -30.78391 17.67848 -1.741321 0.0816 X9 39.92666 28.15955 1.417873 0.1562 X10 1.776629 0.940602 1.888821 0.0589 C 3.475079 4.172130 0.832927 0.4049 Từ bảng trên thống kê t của X5 = -0.568638, giá trị p-value của X5 = 0.5064, chứng tỏ hệ số của biến này có thể = 0. Kiểm định: Ho: C(5) = 0 H1: C(5) ≠ 0 Wald Test: Equation: Untitled Null Hypothesis: C(5)=0 F-statistic 0.4414765551 Probability 0.51032 Chi-square 0.4414765551 Probability 0.50641 Kết quả kiểm định cho thấy C(5) = 0 do kiểm định F có P = 0.51032 > 0.05 và kiểm định χ2 có P = 0.50641 > 0.05. Chấp nhận giả thiết Ho. Vậy ta có thể bỏ biến X5 ra khỏi mô hình. Thử hồi quy lại các biến trên khi không có X5. Ta có được kết quả sau: Variable Coefficient Std. Error z-Statistic Prob. D1 1.171353 0.929718 1.259902 0.2077 X1 1.746575 0.961692 1.816148 0.0693 X2 -1.763154 0.996877 -1.768678 0.0769 X4 -9.446807 5.276317 -1.790417 0.0734 X6 0.024037 0.025884 0.928635 0.3531 X7 12.99455 6.778930 1.916903 0.0553 X8 -32.30504 16.54775 -1.952231 0.0509 X9 43.07412 25.92424 1.661539 0.0966 X10 1.803707 0.942358 1.914037 0.0556 C 1.447431 2.353546 0.615000 0.5386 Ta thấy p-value của biến X6 = 0.3531 > 0.05 và p-value của biến C = 0.5386 > 0.05, chứng tỏ rằng hệ số của các biến này có thể bằng 0. Kiểm định: Ho: C(5) = 0, C(10) = 0 H1: C(5) ≠ 0, C(10) ≠ 0 Wald Test: Equation: Untitled Null Hypothesis: C(5)=0 C(10)=0 F-statistic 0.703862 Probability 0.500695 Chi-square 1.407723 Probability 0.494671 Ta thấy kiểm đinh F có P = 0.500695 > 0.05 và kiểm định χ2 có P = 0.494671 > 0.05, vậy chấp nhận giả thiết Ho. Tiến hành hồi quy các biến còn lại khi không có biến X6 và C. Variable Coefficient Std. Error z-Statistic Prob. D1 0.973696 0.874424 1.113529 0.2655 X1 1.551583 0.868897 1.785691 0.0741 X2 -1.573429 0.908512 -1.731875 0.0833 X4 -6.062617 2.691582 -2.252436 0.0243 X7 11.10615 5.981732 1.856677 0.0634 X8 -22.83146 8.879521 -2.571249 0.0101 X9 29.41683 12.89567 2.281141 0.0225 X10 1.707614 0.886749 1.925702 0.0541 Ta thấy biến D1 có p-value = 0.2655 > 0.05, chứng tỏ hệ số của biếnnày rất có thể bằng 0. Kiểm định : Ho: C(1) = 0 H1: C(1) ≠ 0 Wald Test: Equation: Untitled Null Hypothesis: C(1)=0 F-statistic 1.239947 Probability 0.271814 Chi-square 1.239947 Probability 0.265481 Kết quả kiểm định cho thấy C(1) = 0 do kiểm định F có P = 0.271814 và kiểm định χ2 có P = 0.265481 > 0.05, vậy chấp nhận giả thiết Ho. Hồi quy lại các biến khi không có biến D1. Variable Coefficient Std. Error z-Statistic Prob. X1 1.434456 0.802578 1.787309 0.0739 X2 -1.449024 0.866151 -1.672945 0.0943 X4 -5.980214 2.609746 -2.291493 0.0219 X7 12.32075 5.632256 2.187533 0.0287 X8 -22.86419 8.435738 -2.710396 0.0067 X9 30.37381 12.68636 2.394209 0.0167 X10 1.792656 0.872332 2.055014 0.0399 Như vậy có thể mô tả xác suất có nợ không đủ tiêu chuẩn của doanh nghiệp như sau: P-value của các hệ số phương trình trên có ý nghĩa với mức ý nghĩa 15%. Các biến số tác động đến xác suất xảy ra nợ không đủ tiêu chuẩn bao gồm: X1: Khả năng thanh toán ngắn hạn X2: Khả năng thanh toán nhanh X4: Nợ phải trả trên tổng tài sản X7: Lợi nhuận sau thuế trên doanh thu X8: Tổng lợi tức sau thuế trên nguồn vốn chủ sở hữu ( ROE) X9: Tổng lợi tức sau thuế trên tổng tài sản X10: Hiệu quả sử dụng tài sản (Doanh thu thuần trên tổng tài sản) Tình trạng nợ của doanh nghiệp phụ thuộc 1.434456 vào khả năng thanh toán ngắn hạn, -1.449024 vào khả năng thanh toán nhanh, -5.980214 vào nợ phải trả trên tổng tài sản, 12.32075 vào lợi nhuận sau thuế trên doanh thu, -22.86419 vào ROE, 30.37381 vào ROA, 1.792656 vào hiệu quả sử dụng tài sản. Trong đó Khả năng thanh toán nhanh, Nợ phải trả trên tổng tài sản ,ROE tác động âm tới tình trạng nợ của doanh nghiệp và Khả năng thanh toán ngắn hạn, lợi nhuận sau thuế trên doanh thu, ROA, hiệu quả sử dụng tài sản tác động dương tới tình trạng nợ của doanh nghiệp. Bảng 3.7. Bảng so sánh kết quả hạng và xác suất nợ không đủ tiêu chuẩn ( KĐTC ) của 50 DN STT các công ty Xác suất nợ KĐTC Xếp hạng tại VPB - Ngô Quyền 1 0.0164803 A+ 2 0.0426518 A+ 3 0.0640561 A+ 4 0.0815994 A+ 5 0.0863142 A+ 6 0.1024201 A 7 0.1995222 A 8 0.2018065 B+ 9 0.2299520 B+ 10 0.2648686 B+ 11 0.2843790 B+ 12 0.2847372 B+ 13 0.2930685 B+ 14 0.3410943 B+ 15 0.3523912 B+ 16 0.3539158 B+ 17 0.3539353 B+ 18 0.3635200 B+ 19 0.3960667 B+ 20 0.4050807 B 21 0.4186262 B 22 0.4207671 B 23 0.4229262 B 24 0.4257238 B 25 0.4498142 B 26 0.4640752 B 27 0.4667833 B 28 0.4738493 B 29 0.5170286 B 30 0.517168 B 31 0.5175199 B 32 0.5483944 B 33 0.5615608 B 34 0.5764677 B 35 0.6443461 C+ 36 0.68602 C+ 37 0.6976173 C+ 38 0.7143504 C+ 39 0.7415317 C+ 40 0.7572428 C+ 41 0.7661409 C+ 42 0.7730426 C+ 43 0.8200051 C 44 0.8288022 C 45 0.8773489 C 46 0.9138767 C 47 0.9409918 C 48 0.952017 C 49 0.9836214 C 50 0.999171 C Từ kết quả trên ta có thể rút ra mối quan hệ giữa hai cách xếp hạng được mô tả bằng bảng sau: Bảng 3.8. Bảng mô tả xếp loại dựa vào xác suất nợ KĐTC và hạng của KH STT Hạng của khách hàng Xác suất có nợ không đủ tiêu chuẩn 1 A+ 0 → 0.1 2 A 0.1 → 0.2 3 B+ 0.2 → 0.4 4 B 0.4 → 0.6 5 C+ 0.6 → 0.8 6 C 0.8 → 1 3.2. Một số giải pháp nhằm phòng ngừa và hạn chế rủi ro tín dụng Hoạt động tín dụng luôn là một hoạt động cơ bản và quan trọng nhất của NHTM. Vì vậy việc phòng ngừa và hạn chế rủi ro tín dụng là rất quan trọng đối với hoạt động tín dụng của ngân hàng. 3.2.1. Nâng cao chất lượng công tác thẩm định và phân tích tín dụng • Rà soát, chỉnh sửa và hoàn thiện các quy trình nội bộ, ứng dụng thông tin phù hợp với các thông tin của pháp luật có liên quan. • Thu thập thông tin về các khách hàng cần kịp thời và chính xác Đối với khách hàng cá nhân: Cần theo dõi, nắm bắt được thông tin cá nhân của khách hàng một cách kịp thời, chính xác về: Tuổi tác, trình độ học vấn, công việc đang làm…để có được đánh giá chính xác về tình hình tài chính và khả năng trả nợ của khách hàng thông qua mô hình điểm số tín dụng đối với khách hàng cá nhân. Đối với khách hàng doanh nghiệp: Cần thu thập kịp thời về tình hình sản xuất kinh doanh, tình hình tài chính của khách hàng ….Để từ đó có chính sách cấp tín dụng và quản lý tín dụng một cách có hiệu quả, tránh được những rủi ro tiềm ẩn trong hoạt động tín dụng. Cần chú trọng đến công tác đào tạo và bồi dưỡng nguồn nhân lực có đủ năng lực, trình độ, đạo đức nghề nghiệp để thực hiện các hoạt động nghiệp vụ, có cơ chế ủy quyền, quy định trách nhiệm đối cán bộ phụ trách và tác nghiệp. Cần tăng cường công tác kiểm tra, kiểm soát, kiểm toán nội bộ và ứng dụng công nghệ mới để kịp thời phát hiện, ngăn ngừa sai phạm, rủi ro 3.2.2. Sử dụng các bảo đảm tín dụng NH cần quan tâm tới khâu định giá tài sản một cách chuẩn xác và đảm bảo đầy đủ tính pháp lý của những tài sản này. Với tài sản thế chấp, NH cũng cần kiểm tra xem việc sử dụng tài sản có hợp lý, đúng như cam kết hay không. Với các đảm bảo bằng bảo lãnh, những nội dung giám sát người bảo lãnh cũng giống như đối với khách hàng đi vay ( tuy nhiên phần lớn là giám sát gián tiếp thông qua thông tin thu thập được ). 3.2.3. Chú trọng công tác thu thập thông tin tín dụng - Thực hiện việc quản lý dữ liệu tập trung, đảm bảo có sẵn thông tin cho các nhà quản trị khi đưa ra quyết định cho vay. - Triển khai việc xếp hạng tín dụng đối với khách hàng vay, nâng cấp đảm bảo chính xác và kịp thời hệ thống thông tin báo cáo và quản trị rủi ro. - Tăng cường việc sử dụng các thông tin liên bộ, liên ngành góp phần hỗ trợ trong việc đưa ra các quyết định tín dụng một cách chính xác. 3.2.4.Tuân thu nghiêm ngặt quy trình tín dụng Quy trình tín dụng là quá trình cấp tín dụng của ngân hàng bao gồm nhiều giai đoạn và có quan hệ chặt chẽ với nhau: mang tính chất liên hoàn, theo một trật tự nhất định, kết quả của giai đoạn trước là cơ sở thực hiện giai đoạn tiếp theo và tác động đến chất lượng của giai đoạn sau; trong mỗi giai đoạn lại bao gồm nhiều công việc được thực hiện theo hệ thống những nguyên tắc và những quy định. Hiện nay, các NHTM đều có thiết lập quy trình tín dụng, giúp cho các nhà quản trị tín dụng có thông tin đầy đủ trước khi quyết định cấp tín dụng, bao gồm: Lập hồ sơ đề nghị cấp tín dụng Phân tích tín dụng Ra quyết định tín dụng Giải ngân Giám sát và thu hồi nợ Thanh lý hợp đồng tín dụng 3.2.5. Sử dụng các nghiệp vụ phái sinh tín dụng để phòng ngừa rủi ro Ngày nay các nhà quản lý rủi ro đang được tập trung vào hai lĩnh vực. Thứ nhất, phát triển các mô hình để đo lường rủi ro tín dụng. Thứ hai, đưa ra các hợp đồng phái sinh để có thể chuyển giao rủi ro tín dụng. Phái sinh tín dụng là một nghiệp vụ cho phép các NH và các tổ chức tín dụng chuyển rủi ro tín dụng sang những tổ chức sẵn sang chấp nhận rủi ro khác. Gần đây, sự chú ý đã tập trung và việc chuyển giao rủi ro tín dụng từ một NH sang một đối tác khác bằng cách sử dụng các hợp đồng phái sinh tín dụng. Đặc điểm chung của những công cụ quản lý rủi ro này chính là chúng giữ nguyên các tài sản có trên sổ sách kế toán của những tổ chức khởi tạo ra những tài sản đó, đồng thời sẽ chuyển giao một phần rủi ro tín dụng có sẵn trong những tài sản này sang các đối tác khác, thông qua đó sẽ đạt được một số mục tiêu: Các tổ chức khởi tạo có một phương tiện để chuyển giao rủi ro tín dụng mà không cần bán tài sản đó đi; khi việc bán tài sản có làm suy yếu mối quan hệ của NH với khách hàng, thì chuyển giao rủi ro tín dụng sẽ cho phép NH này duy trì được các mối quan hệ sẵn có. Các công cụ phái sinh tín dụng bao gồm: Hoán đổi tổng thu nhập Hoán đổi tín dụng Hợp đồng quyền chọn tín dụng Hợp đồng trao đổi các khoản tín dụng rủi ro Tuy nhiên, chính sách quản lý hiện nay đối với các công cụ phái sinh tín dụng là không thừa nhận tiềm năng làm giảm rủi ro của chúng. Các ngân hàng Trung ương chỉ tin rằng các công cụ phái sinh là đáp ứng được các yêu cầu về vốn dự phòng khi chúng được sử dụng để bảo vệ các tài sản có trong các hoạt động đầu tư của NH, nhưng đối với các tài sản có trên các sổ sách về hoạt động cho vay thì không. Từ góc độ tiềm năng, trong nhiều trường hợp, việc quản lý rủi ro tín dụng bằng các công cụ phái sinh hiệu quả hơn chính sách hiện nay về vốn dự phòng bắt buộc. Vì thế việc sử dụng các công cụ phái sinh tín dụng cần phải được xem xét kỹ lưỡng nhằm góp phần hạn chế rủi ro tín dụng cho NH. KẾT LUẬN Ngân hàng có thể được coi là trái tim của nền kinh tế. Nội dung các mặt hoạt động của ngân hàng bao quát đến toàn bộ hoạt động của nền kinh tế, đến mọi đối tượng, tổ chức, cá nhân liên quan đến lĩnh vực tiền tệ, tín dụng, thanh toán, ngoại hối và ngân hàng ở trong nước và các quan hệ giao dịch với nước ngoài . Cũng như mọi hoạt động kinh doanh khác, hoạt động tín dụng của NHTM Việt Nam hiện nay đang phát triển mạnh mẽ và nó đã trở thành một yếu tố không thể thiếu được đối với nền kinh tế. Tuy nhiên trong hoạt động tín dụng thì rủi ro tín dụng là điều không thể tránh khỏi đối với mỗi Ngân hàng. Chính vì vậy việc xếp hạng khách hàng là rất cần thiết, giúp các Ngân hàng hạn chế được phần nào rủi ro, quản lý được khách hàng…Vì vậy, hiện nay việc đổi mới hoạt động theo hướng nâng cao hiệu quả tín dụng phải được coi là khâu then chốt trong tiến trình đổi mới chung của ngành ngân hàng. Qua thời gian nghiên cứu đề tài và thực tập giúp em hiểu thêm kiến thức thực tế về tín dụng, rủi ro tín dụng, hiệu quả hoạt động tín dụng, xếp hạng tín dụng trong hoạt động chi vay của ngân hàng và hiểu sâu thêm về kiến thức chuyên ngành mà mình đã học. Tuy nhiên, do vấn đề nghiên cứu phức tạp, thời gian và kinh nghiệm còn hạn chế nên chuyên đề không thể tránh khỏi những sai sót. Em rất mong được sự đóng góp chỉ bảo của các thầy cô, các anh chị trong phòng cũng như của các bạn học sẽ giúp cho em củng cố lại kiến thức cũng như kinh nghiệm thực tế để phát triển trong các nghiên cứu sau này tốt hơn. Xin chân thành cám ơn! DANH MỤC TÀI LIỆU THAM KHẢO 1. Nguyễn Quang Dong, Kinh tế lượng chương trình nâng cao, NXB Khoa học kỹ thuật, 2007, Hà Nội. 2. Phạm Thị Thu Hà, Giáo trình ngân hàng thương mại. NXB Thống kê, 2006. 3. Tạp chí Ngân hàng và Tạp chí Tài chính tiền tệ các năm 2007, 2008. 4. Rủi ro tín dụng và quản trị rủi ro tín dụng , Ngân hàng TMCP các doanh nghiệp ngoài quốc doanh – chi nhánh Ngô Quyền. 5. Nguyễn Văn Tiến, Đánh giá và phòng ngừa rủi ro, NXB Thống kê 2002. 6. Nguyễn Văn Tiến, Quản trị rủi ro trong kinh doanh ngân hàng, Học viện ngân hàng. 7. Website: PHỤ LỤC Bảng 3.2 Mô hình với đầy đủ biến số Dependent Variable: Y Method: ML - Binary Logit (Quadratic hill climbing) Date: 04/15/09 Time: 02:55 Sample: 1 50 Included observations: 50 Convergence achieved after 6 iterations Covariance matrix computed using second derivatives Variable Coefficient Std. Error z-Statistic Prob. D1 1.192121 0.974617 1.223169 0.2213 X1 1.896150 1.004133 1.888345 0.0590 X2 -1.878610 1.033080 -1.818456 0.0690 X3 215.7457 625.2673 0.345046 0.7301 X4 -12.52131 7.043104 -1.777811 0.0754 X5 -0.674376 0.885391 -0.761670 0.4463 X6 0.025879 0.025619 1.010161 0.3124 X7 13.70830 7.355708 1.863627 0.0624 X8 -31.03930 17.78750 -1.745007 0.0810 X9 39.60053 27.96949 1.415847 0.1568 X10 1.873597 1.009471 1.856019 0.0635 C 3.542004 3.714154 0.953650 0.3403 Mean dependent var 0.500000 S.D. dependent var 0.505076 S.E. of regression 0.466516 Akaike info criterion 1.457668 Sum squared resid 8.270226 Schwarz criterion 1.916553 Log likelihood -24.44170 Hannan-Quinn criter. 1.632414 Restr. log likelihood -34.65736 Avg. log likelihood -0.488834 LR statistic (11 df) 20.43132 McFadden R-squared 0.294762 Probability(LR stat) 0.039765 Obs with Dep=0 25 Total obs 50 Obs with Dep=1 25 Estimation Command: ===================== BINARY(D=L) Y D1 X1 X2 X3 X4 X5 X6 X7 X8 X9 X10 C Estimation Equation: ===================== Y = 1-@LOGIT(-(C(1)*D1 + C(2)*X1 + C(3)*X2 + C(4)*X3 + C(5)*X4 + C(6)*X5 + C(7)*X6 + C(8)*X7 + C(9)*X8 + C(10)*X9 + C(11)*X10 + C(12))) Substituted Coefficients: ===================== Y = 1-@LOGIT(-(1.192120817*D1 + 1.896149661*X1 - 1.878610069*X2 + 215.7456648*X3 - 12.52130606*X4 - 0.6743757933*X5 + 0.02587883284*X6 + 13.70829549*X7 - 31.03929847*X8 + 39.60052531*X9 + 1.873596795*X10 + 3.542003601)) Bảng 3.3 Mô hình đã bỏ biến X3 Dependent Variable: Y Method: ML - Binary Logit (Quadratic hill climbing) Date: 04/15/09 Time: 02:57 Sample: 1 50 Included observations: 50 Convergence achieved after 7 iterations Covariance matrix computed using second derivatives Variable Coefficient Std. Error z-Statistic Prob. D1 1.123395 0.943822 1.190261 0.2339 X1 1.840920 0.977601 1.883100 0.0597 X2 -1.816673 1.004981 -1.807669 0.0707 X4 -12.14723 7.275309 -1.669651 0.0950 X5 -0.568638 0.855819 -0.664437 0.5064 X6 0.024617 0.025028 0.983616 0.3253 X7 13.65584 7.256692 1.881827 0.0599 X8 -30.78391 17.67848 -1.741321 0.0816 X9 39.92666 28.15955 1.417873 0.1562 X10 1.776629 0.940602 1.888821 0.0589 C 3.475079 4.172130 0.832927 0.4049 Mean dependent var 0.500000 S.D. dependent var 0.505076 S.E. of regression 0.461045 Akaike info criterion 1.419473 Sum squared resid 8.289945 Schwarz criterion 1.840119 Log likelihood -24.48684 Hannan-Quinn criter. 1.579658 Restr. log likelihood -34.65736 Avg. log likelihood -0.489737 LR statistic (10 df) 20.34104 McFadden R-squared 0.293459 Probability(LR stat) 0.026187 Obs with Dep=0 25 Total obs 50 Obs with Dep=1 25 Estimation Command: ===================== BINARY(D=L) Y D1 X1 X2 X4 X5 X6 X7 X8 X9 X10 C Estimation Equation: ===================== Y = 1-@LOGIT(-(C(1)*D1 + C(2)*X1 + C(3)*X2 + C(4)*X4 + C(5)*X5 + C(6)*X6 + C(7)*X7 + C(8)*X8 + C(9)*X9 + C(10)*X10 + C(11))) Substituted Coefficients: ===================== Y = 1-@LOGIT(-(1.123394522*D1 + 1.840919775*X1 - 1.81667334*X2 - 12.14722762*X4 - 0.5686377381*X5 + 0.02461747423*X6 + 13.65584081*X7 - 30.78390632*X8 + 39.92665824*X9 + 1.776628789*X10 + 3.475078745)) Bảng 3.4.Mô hình đã bỏ biến X5 Dependent Variable: Y Method: ML - Binary Logit (Quadratic hill climbing) Date: 04/15/09 Time: 03:02 Sample: 1 50 Included observations: 50 Convergence achieved after 6 iterations Covariance matrix computed using second derivatives Variable Coefficient Std. Error z-Statistic Prob. D1 1.171353 0.929718 1.259902 0.2077 X1 1.746575 0.961692 1.816148 0.0693 X2 -1.763154 0.996877 -1.768678 0.0769 X4 -9.446807 5.276317 -1.790417 0.0734 X6 0.024037 0.025884 0.928635 0.3531 X7 12.99455 6.778930 1.916903 0.0553 X8 -32.30504 16.54775 -1.952231 0.0509 X9 43.07412 25.92424 1.661539 0.0966 X10 1.803707 0.942358 1.914037 0.0556 C 1.447431 2.353546 0.615000 0.5386 Mean dependent var 0.500000 S.D. dependent var 0.505076 S.E. of regression 0.457381 Akaike info criterion 1.393532 Sum squared resid 8.367913 Schwarz criterion 1.775937 Log likelihood -24.83830 Hannan-Quinn criter. 1.539154 Restr. log likelihood -34.65736 Avg. log likelihood -0.496766 LR statistic (9 df) 19.63812 McFadden R-squared 0.283318 Probability(LR stat) 0.020282 Obs with Dep=0 25 Total obs 50 Obs with Dep=1 25 Estimation Command: ===================== BINARY(D=L) Y D1 X1 X2 X4 X6 X7 X8 X9 X10 C Estimation Equation: ===================== Y = 1-@LOGIT(-(C(1)*D1 + C(2)*X1 + C(3)*X2 + C(4)*X4 + C(5)*X6 + C(6)*X7 + C(7)*X8 + C(8)*X9 + C(9)*X10 + C(10))) Substituted Coefficients: ===================== Y = 1-@LOGIT(-(1.171352628*D1 + 1.746574717*X1 - 1.763154091*X2 - 9.446807356*X4 + 0.02403656361*X6 + 12.99455068*X7 - 32.30503684*X8 + 43.07412104*X9 + 1.803707306*X10 + 1.447431124)) Bảng 3.5 Mô hình đã bỏ biến X6 và C Dependent Variable: Y Method: ML - Binary Logit (Quadratic hill climbing) Date: 04/15/09 Time: 03:07 Sample: 1 50 Included observations: 50 Convergence achieved after 5 iterations Covariance matrix computed using second derivatives Variable Coefficient Std. Error z-Statistic Prob. D1 0.973696 0.874424 1.113529 0.2655 X1 1.551583 0.868897 1.785691 0.0741 X2 -1.573429 0.908512 -1.731875 0.0833 X4 -6.062617 2.691582 -2.252436 0.0243 X7 11.10615 5.981732 1.856677 0.0634 X8 -22.83146 8.879521 -2.571249 0.0101 X9 29.41683 12.89567 2.281141 0.0225 X10 1.707614 0.886749 1.925702 0.0541 Mean dependent var 0.500000 S.D. dependent var 0.505076 S.E. of regression 0.448881 Akaike info criterion 1.346540 Sum squared resid 8.462753 Schwarz criterion 1.652464 Log likelihood -25.66350 Hannan-Quinn criter. 1.463038 Avg. log likelihood -0.513270 Obs with Dep=0 25 Total obs 50 Obs with Dep=1 25 Estimation Command: ===================== BINARY(D=L) Y D1 X1 X2 X4 X7 X8 X9 X10 Estimation Equation: ===================== Y = 1-@LOGIT(-(C(1)*D1 + C(2)*X1 + C(3)*X2 + C(4)*X4 + C(5)*X7 + C(6)*X8 + C(7)*X9 + C(8)*X10)) Substituted Coefficients: ===================== Y = 1-@LOGIT(-(0.9736960541*D1 + 1.551582763*X1 - 1.573429241*X2 - 6.062617181*X4 + 11.10614515*X7 - 22.83145986*X8 + 29.41683461*X9 + 1.707614107*X10)) Bảng 3.6 Mô hình đã bỏ biến D1 Dependent Variable: Y Method: ML - Binary Logit (Quadratic hill climbing) Date: 04/15/09 Time: 03:09 Sample: 1 50 Included observations: 50 Convergence achieved after 5 iterations Covariance matrix computed using second derivatives Variable Coefficient Std. Error z-Statistic Prob. X1 1.434456 0.802578 1.787309 0.0739 X2 -1.449024 0.866151 -1.672945 0.0943 X4 -5.980214 2.609746 -2.291493 0.0219 X7 12.32075 5.632256 2.187533 0.0287 X8 -22.86419 8.435738 -2.710396 0.0067 X9 30.37381 12.68636 2.394209 0.0167 X10 1.792656 0.872332 2.055014 0.0399 Mean dependent var 0.500000 S.D. dependent var 0.505076 S.E. of regression 0.445245 Akaike info criterion 1.332570 Sum squared resid 8.524444 Schwarz criterion 1.600254 Log likelihood -26.31426 Hannan-Quinn criter. 1.434506 Avg. log likelihood -0.526285 Obs with Dep=0 25 Total obs 50 Obs with Dep=1 25 Estimation Command: ===================== BINARY(D=L) Y X1 X2 X4 X7 X8 X9 X10 Estimation Equation: ===================== Y = 1-@LOGIT(-(C(1)*X1 + C(2)*X2 + C(3)*X4 + C(4)*X7 + C(5)*X8 + C(6)*X9 + C(7)*X10)) Substituted Coefficients: ===================== Y = 1-@LOGIT(-(1.43445611*X1 - 1.449023655*X2 - 5.980214152*X4 + 12.3207479*X7 - 22.86419197*X8 + 30.3738105*X9 + 1.792655565*X10)) DANH MỤC CÁC TỪ VIẾT TẮT NH: Ngân hàng NHTM: Ngân hàng thương mại VPB: Ngân hàng thương mại cổ phần các doanh nghiệp ngoài quốc doanh NV A/O DN: Nhân viên phòng phục vụ khách hàng doanh nghiệp TSBĐ: Tài sản bảo đảm TD: Tín dụng HĐTD: Hợp đồng tín dụng KH: Khách hàng MỤC LỤC DANH MỤC BẢNG BIỂU Bảng 2.1. Xếp hạng tín dụng sử dụng cho nợ dài hạn 37 Bảng 2.2. Xếp hạng tín dụng sử dụng cho nợ ngắn hạn 38 Bảng 2.5. Các chỉ tiêu xếp hạng doanh nghiệp 46 Bảng 2.6. Bảng đánh giá theo các chỉ tiêu tài chính 48 Bảng 2.7. Bảng đánh giá theo tài sản đảm bảo (TSĐB) 48 Bảng 2.8. Bảng đánh giá tín dụng kết hợp: 50 Bảng 2.4. Quy trình nghiệp vụ tín dụng doanh nghiệp củaVPBank – Ngô Quyền 45 Bảng 2.3 . Xếp hạng tín dụng doanh nghiệp tại Việt Nam 40 Bảng 3.1. Bảng ma trận hệ số tương quan của các biến 54 Bảng 3.8. Bảng so sánh kết quả hạng và xác suất nợ không đủ tiêu chuẩn ( KĐTC ) của 50 DN 61