Khóa luận Ứng dụng mô hình Binary Logistic trong xếp hạng tín dụng khách hành doanh nghiệp vay vốn tại Ngân Hàng Thương Mại Cổ Phần Công Thương Việt Nam, Chi nhánh Thừa Thiên Huế

n có trái dấu với giả thiết ( X2, X3, X8) và giá trị p-value (giá trị Sig) các biến lớn hơn mức ý nghĩa ∝=0.1. vì vậy có khả năng phải loại một vài biến ra khỏi mô hình nhằm đảm bảo ý nghĩa thông kê. Trư ờng Đạ i họ c K inh tế H uế 46 Bảng 3.4 : Hệ số R2 của từng mô hình phụ ( nguồn tính toán tác giả) Bảng 3.3: Ma trận tương quan giữa các biến trong mô hình ban đầu y d1 d2 X1 X2 X3 X4 X5 X6 X7 X8 X9 x10 x11 y 1 d1 -0.47162 1 d2 -0.21437 0.332721 1 X1 -0.49046 0.19356 0.203533 1 X2 -0.30565 0.258641 0.326609 0.67576 1 X3 -0.32145 0.183639 0.168807 0.365621 0.288879 1 X4 0.459181 -0.23109 -0.32003 -0.25703 -0.23348 -0.39519 1 X5 0.449635 -0.25013 -0.29943 -0.48171 -0.28368 -0.2544 0.464994 1 X6 0.180683 -0.03772 -0.08127 -0.15954 -0.11007 -0.12267 0.171922 0.20409 1 X7 -0.00378 -0.06629 -0.10313 -0.07357 -0.12344 -0.06561 0.184315 0.070471 0.321848 1 X8 -0.05907 -0.04841 0.068814 0.005738 0.082934 0.436828 -0.15447 -0.04036 0.306077 -0.26016 1 X9 -0.38963 0.239573 0.099131 0.236299 0.146013 0.481069 -0.46262 -0.28683 -0.37875 -0.38277 0.391811 1 x10 -0.27003 0.210373 0.204093 0.312222 0.332677 0.399113 -0.2839 -0.20768 -0.15065 -0.20139 0.308132 0.66993 1 x11 -0.22192 0.06718 0.044122 0.04789 0.048334 0.351269 -0.40748 -0.13589 0.083376 0.032312 0.284442 0.325781 0.140699 1 Biến phụ thuộc D1 D2 X1 X2 X3 X4 X5 X6 X7 X8 X9 X10 X11 R- squared 0.270 0.277 0.605 0.558 0.489 0.466 0.408 0.547 0.339 0.602 0.747 0.554 0.309 Trư ờng Đạ i họ c K inh tế H uế 47 3.3. Hiệu chỉnh mô hình Nhìn vào bảng 3.2, ta thấy X3 có P-value= 0.996 > 0.1, X5 có P-value=0.844 >0.1 và X8 có P-value= 0.842 => X3, X5, X8 không có ý nghĩa thống kê với mức ý nghĩa 10%. Điều này cho ta thấy hệ số của hai biến X3, X5, X8 rất có thể bằng 0. Vì vậy ta dùng kiểm định Wald test để kiểm định xem có thể bỏ hai biến này ra khỏi mô hình không? - Kiểm định Wald test loại bỏ biến X3, X5, X8 : H0: 𝜷𝟔 = 0, 𝜷𝟖= 0, 𝜷𝟏𝟏= 0 H1: Có ít nhất một hệ số khác 0 Bảng 3.5: Kiểm định Wald test loại bỏ biến X3, X5, X8 ( chi tiết xem phụ lục – nguồn tính toán của tác giả) Kết quả: Kiểm định F có P- value = 0.1406 > 0.1 Kiểm định 𝜒2 có P- value = 0.1267 > 0.1  Không đủ cơ sở để bác bỏ H0 nên H0 được chấp nhận Hay loại bỏ biến X3, X5, X8 ra khỏi mô hình  Ước lượng mô hình Logistic sau khi loại biến X3, X5, X8 ra khỏi mô hình Wald Test: Equation: Untitled Test Statistic Value df Probability F-statistic 1.902971 (3, 52) 0.1406 Chi-square 5.708913 3 0.1267 Trư ờng Đạ i họ c K inh tế H uế 48 Bảng 3.6: Ước lượng mô hình Logistic sau khi loại biến X3, X5, X8 B S.E. Wald df Sig. Exp(B) Step 1a D1 -4.260 1.583 7.243 1 .007 .014 D2 -.393 1.282 .094 1 .759 .675 x1 -5.067 2.172 5.442 1 .020 .006 x2 .837 1.114 .563 1 .453 2.308 x4 .010 .007 2.070 1 .150 1.011 x6 .101 .097 1.093 1 .296 1.106 x7 -.076 .046 2.771 1 .096 .927 x9 -5.552 11.969 .215 1 .643 .004 x10 -7.818 23.362 .112 1 .738 .000 x11 -.957 .831 1.327 1 .249 .384 Constant 8.224 3.572 5.301 1 .021 3731.214 a. Variable(s) entered on step 1: d1, d2, x1, x2, x4, x6, x7, x9, x10, x11. Nhận xét: Nhìn vào bảng kết quả hồi quy ta thấy D2 có P- value = 0.759, X9 có P- value = 0.643 và X10=0.738 đều lớn hơn 0.1  D2, X9, X10 đều không có ý nghĩa thống kê với mức ý nghĩa 10%. Điều này cho thấy hệ số của ba biến D2, X9, X10 có thể bằng 0. - Kiểm định Wald test loại bỏ biến D2, X9, X10 H0: 𝜷𝟑 = 0, 𝜷𝟏𝟐= 0, 𝜷𝟏𝟑= 0 H1: Có ít nhất một hệ số khác 0 Bảng 3.7: Kiểm định Wald test loại bỏ biến D2, X9, X10 Wald Test: Equation: Untitled Test Statistic Value df Probability F-statistic 0.907193 (3, 52) 0.4440 Chi-square 2.721580 3 0.4366 Trư ờng Đạ i họ c K inh tế H uế 49 Kết quả: Kiểm định F có P- value = 0.444 > 0.1 Kiểm định 𝜒2 có P- value = 0.4366 > 0.1  Không đủ cơ sở để bác bỏ H0 nên H0 được chấp nhận Hay loại bỏ biến D2, X9, X10 ra khỏi mô hình.  Ước lượng mô hình Logistic sau khi loại biến D2, X9, X10ra khỏi mô hình Bảng 3.8: Ước lượng mô hình Logistic sau khi loại biến D2, X9, X10 B S.E. Wald df Sig. Exp(B) Step 1a d1 -4.262 1.555 7.512 1 .006 .014 x1 -5.664 2.265 6.254 1 .012 .003 x2 1.071 1.142 .880 1 .348 2.919 x4 .012 .007 2.799 1 .094 1.012 x6 .137 .072 3.632 1 .057 1.147 x7 -.066 .043 2.370 1 .124 .936 x11 -1.089 .806 1.827 1 .176 .336 Constant 7.487 3.428 4.769 1 .029 1784.568 a. Variable(s) entered on step 1: d1, x1, x2, x4, x6, x7, x11. Nhận xét: Nhìn vào bảng kết quả hồi quy ta thấy X2 có P- value = 0.348 >0.1  X2 đều không có ý nghĩa thống kê với mức ý nghĩa 10%. Điều này cho thấy hệ số của ba biến X2 có thể bằng 0. - Kiểm định Wald test loại bỏ biến X2 H0: 𝜷𝟓 = 0. H1: 𝜷𝟓 ≠ 0. Trư ờng Đại học Kin h tế Hu ế 50 Bảng 3.9: Kiểm định Wald test loại bỏ biến X2 Wald Test: Equation: Untitled Test Statistic Value df Probability t-statistic 1.025033 52 0.3101 F-statistic 1.050693 (1, 52) 0.3101 Chi-square 1.050693 1 0.3053 Kết quả: Kiểm định F có P- value = 0.3101 > 0.1 Kiểm định 𝜒2 có P- value = 0.3053 > 0.1  Không đủ cơ sở để bác bỏ H0 nên H0 được chấp nhận Hay loại bỏ biến X2ra khỏi mô hình.  Ước lượng mô hình Logistic sau khi loại biến X2ra khỏi mô hình Bảng 3.10: Ước lượng mô hình Logistic sau khi loại biến X2 B S.E. Wald df Sig. Exp(B) Step 1a d1 -4.102 1.555 6.954 1 .008 .017 x1 -4.899 1.807 7.353 1 .007 .007 x4 .012 .007 2.526 1 .112 1.012 x6 .135 .071 3.585 1 .058 1.145 x7 -.074 .043 2.932 1 .087 .929 x11 -1.148 .836 1.885 1 .170 .317 Constant 7.855 3.200 6.024 1 .014 2579.683 a. Variable(s) entered on step 1: d1, x1, x4, x6, x7, x11. Nhận xét: Nhìn vào bảng kết quả hồi quy ta thấy X11 có P- value = 0.170 > 0.1  X11 đều không có ý nghĩa thống kê với mức ý nghĩa 10%. Điều này cho thấy hệ số của ba biến X11 có thể bằng 0. - Kiểm định Wald test loại bỏ biến X11 H0: 𝜷𝟏𝟒 = 0. H1: 𝜷𝟏𝟒 ≠ 0 Trư ờng Đạ i họ c K inh tế H uế 51 Bảng 3.11: Kiểm định Wald test loại bỏ biến X11 Wald Test: Equation: Untitled Test Statistic Value df Probability t-statistic -0.423704 52 0.6735 F-statistic 0.179525 (1, 52) 0.6735 Chi-square 0.179525 1 0.6718 Kết quả: Kiểm định F có P- value = 0.6735 > 0.1 Kiểm định 𝜒2 có P- value = 0.6718 > 0.1  Không đủ cơ sở để bác bỏ H0 nên H0 được chấp nhận Hay loại bỏ biến X11ra khỏi mô hình.  Ước lượng mô hình Logistic sau khi loại biến X11ra khỏi mô hình Bảng 3.12: Ước lượng mô hình Logistic sau khi loại biến X11 Số quan sát : 66 DN có rủi ro tín dụng: 22 DN không có rủi ro tín dụng: 44 -2LL=32.242 B S.E. Wald df Sig. Exp(B) Step 1a d1 -3.524 1.319 7.141 1 .008 .029 x1 -4.136 1.421 8.479 1 .004 .016 x4 .017 .007 5.668 1 .017 1.017 x6 .124 .069 3.203 1 .073 1.132 x7 -.073 .044 2.746 1 .097 .929 Constant 4.947 1.900 6.778 1 .009 140.775 a. Variable(s) entered on step 1: d1, x1, x4, x6, x7. Mô hình mới này có hệ số -2LL= 32.242, không tốt bằng mô hình đầu, nhưng vẫn ở mức khá thấp. Bên cạnh đó các P-value của các biến đều bé hơn mức ∝=0.1, chứng tỏ đã có sự Trư ờng Đạ i họ c K inh tế H uế 52 cải thiện đáng kể về ý nghĩa thống kê của các biến đối với mô hình. Do đó, mô hình là hoàn toàn phù hợp. 3.3.1. Kiểm định sự phù hợp của mô hình Logistic  Kiểm định sự phù hợp của mô hình tổng thể Bảng 3.13: Kiểm định sự phù hợp của mô hình tổng thể Model Summary Step -2 Log likelihood Cox & Snell R Square Nagelkerke R Square 1 32.242a .544 .755 Hệ số -2LL= 32.242 tương đối thấp, cho thấy mô hình phù hợp khá tốt.  Kiểm định ý nghĩa chung của toàn bộ mô hình ( ý nghĩa của các hệ số) Dùng kiểm định Omnibus Test cho cặp giả thiết: H0: Mô hình không phù hợp (𝜷𝟐 =𝜷𝟒 = 𝜷𝟕 = 𝜷𝟗= 𝜷𝟏𝟎=0 ) H1: Mô hình phù hợp Bảng 3.14: Kiểm định ý nghĩa các hệ số Omnibus Tests of Model Coefficients Chi-square df Sig. Step 1 Step 51.778 5 .000 Block 51.778 5 .000 Model 51.778 5 .000 Giá trị Sig. ( tương ứng P-value) =0 <0.1, vậy đủ cơ sở để bác bỏ H0, các biến đều có ý nghĩa, mô hình phù hợp.  Mức độ chính xác của dự báo: Trư ờng Đạ i họ c K i h tế H uế 53 Bảng 3.15: Mức độ chính xác của dự báo Classification Table Tình trạng rủi ro tín dụng của DN Dự đoán y Độ chính xác Không có rủi ro tín dụng Có rủi ro tín dụng Step 1 y Không có rủi ro tín dụng 41 3 93.2 Có rủi ro tín dụng 4 18 81.8 Độ chính xác tổng thể 89.4 Bảng này cho thấy trong 44 trường hợp không có rủi ro tín dụng thì mô hình đã dự đoán đúng 41 trường hợp, tỷ lệ dự đoán đúng là 93.2%. Còn với 22 trường hợp có rủi ro tín dụng thì mô hình lại dự đoán sai 4 trường hợp, tỷ lệ đúng lúc này là 81.8%. Từ đó tính toán được tỷ lệ dự đoán đúng của toàn bộ mô hình là 89.4%. Như vậy mô hình có độ chính xác khá lớn. Nhận xét: Các biến D1, X1, X4, X6, X7 đều có P- value < 0.1 nên các biến này đều có ý nghĩa thống kê với mức ý nghĩa 10%. Hàm hồi quy Binary Logisticđược viết lại thành: 𝑌 = log[ 𝑃(𝑌=1) 𝑃(𝑌=0) ]= 4.947-3.524*D1- 4.136*X1+0.017*X4+0.124*X6- 0.073*X7 (*) Trong đó log[ 𝑃(𝑌=1) 𝑃(𝑌=0) ] chính là xác suất xảy ra rủi ro tín dụng của doanh nghiệp vay vốn tại ngân hàng. Căn cứ vào phương trình (*), ta có thể suy ra phương trình sau: 𝑃(𝑌=1) 𝑃(𝑌=0) = 𝐸𝑥𝑝(4.947-3.524*D1- 4.136*X1+0.017*X4+0.124*X6-0.073*X7) (**) Nhìn vào phương trình hồi quy trên ta thấy rằng hệ số ß0 = 4.947 có nghĩa là khi tất cả các Trư ờng Đạ i họ c K inh tế H uế 54 biến độc lập đều nhận giá trị bằng 0 thì tình trạng rủi ro tín dụng của doanh nghiệp cũng đã chịu sự tác động của các nhân tố khác ngoài các nhân tố nêu trên. Với các hệ số hồi quy trên phương trình đều khác 0 đều cho thấy những tác động nhất định của mỗi yếu tố tham gia vào phương trình. Vậy là ta đã xác định được những yếu tố tài chính có ảnh hưởng lớn nhất đến tình trạng rủi ro tín dụng của DN, đó là:  Thương hiệu thị trường (D1) Đây là chỉ tiêu phi tài chính tác động đến rủi ro tín dụng của doanh nghiệp. Doanh nghiệp có thương hiệu lớn, được nhiều người biết đến chứng tỏ doanh nghiệp có vị thế trên thị trườngnên rủi ro tín dụng sẽ thấp9. Biến này có hệ số hồi quy ß1 =-3.524. Chỉ tiêu này mang dấu âm tác động ngược chiều đến rủi ro tín dụng. Nghĩa là, khi thương hiệu thị trường ngày càng cao, nếu nó tăng lên 1 đơn vị, với điều kiện các nhân tố còn lại không thay đổi thì log giữa P(Y=1) và P(Y=0) giảm xuống 3.524 đơn vị (lần). Nói cách khác, căn cứ vào phương trình (**), nếu thương hiệu thị trường tăng lên 1 đơn vị với điều kiện Tỷ số thanh ngắn hạn, Kỳ thu tiền bình quân, NPT/VCSH, vòng quay HTK không đổi thì tỷ số giữa P(Y=1) với P(Y=0) giảm xuống 33.92 lần ( e3.524=33.92), hay xác suất có rủi ro tín dụng so với xác suất không có rủi ro tín dụng sẽ giảm 33.92 lần.  Tỷ số thanh toán ngắn hạn (X1) Đây là một trong những thước đo khả năng thanh toán được sử dụng rộng rãi nhất. Chỉ số này cao thì rủi ro thanh toán các khoản nợ ngắn hạn của DN càng thấp, giảm nguy cơ phá sản. tuy nhiên, nếu chỉ số này quá cao sẽ làm giảm hiệu quả hoạt động vì DN đã đầu tư quá nhiều vào tài sản lưu động, hay nói các khác việc quản lý tài sản lưu động không hiệu quả.Khả năng thanh toán ngắn hạn có hệ số hồi quy ß3=-4.136. Nghĩa là, khi tỷ số thanh toán ngắn hạn càng cao, nếu nó tăng lên 1 đơn vị, với điều kiện các nhân tố còn lại không thay đổi, thì log giữa P(Y=1) và P(Y=0) giảm xuống 4.136 đơn vị (lần). Nói cách khác, 9 Trư ờng Đạ i họ c K inh tế H uế 55 căn cứ vào phương trình (**), nếu tỷ số thanh toán ngắn hạn tăng lên 1 đơn vị với điều kiện thương hiệu thị trường , Kỳ thu tiền bình quân, NPT/VCSH, vòng quay HTK không đổi thì tỷ số giữa P(Y=1) với P(Y=0) giảm xuống 62.552 lần ( e4.136=62.552), hay xác suất có rủi ro tín dụng so với xác suất không có rủi ro tín dụng sẽ giảm 62.552 lần.Kết quả này tương đồng với nghiên cứu của các tác giả Đỗ Văn Lộc và Lâm Thị Mỹ Dung (2011). Điều này làm tăng tính thuyết phục cho kết quả của bài nghiên cứu.  Kỳ thu tiền bình quân (X4) Theo phường trình (*), hệ số của biến kỳ thu tiền bình quân mang dấu dương, hợp với giả thiết. Điều đó cho thấy chỉ số này tác đồng cùng chiều đến rủi ro tín dụng của DN. Kỳ thu tiền càng cao chứng tỏ hiệu quả thu hồi nợ của DN thấp, khả năng nợ khó đòi lớn từ đó rủi ro tín dụng cao. Biến kỳ thu tiền bình quân có hệ số hồi quy ß6=0.017. Nghĩa là khi kỳ thu tiền bình quân càng cao , nếu nó tăng lên 1 đơn vị, với điều kiện các nhân tố còn lại không đổi, thì thì log giữa P(Y=1) và P(Y=0) tăng lên 0.017 đơn vị (lần). Nói cách khác, căn cứ vào phương trình (**), nếu kỳ thu tiền bình quân tăng lên 1 đơn vị với điều kiện thương hiệu thị trường , khả năng thanh toán ngắn hạn , NPT/VCSH, vòng quay HTK không đổi thì tỷ số giữa P(Y=1) với P(Y=0) tăng lên 1.017 lần ( e0.017=1.017), hay xác suất có rủi ro tín dụng so với xác suất không có rủi ro tín dụng sẽ tăng 1.017 lần.  Nợ phải trả / vốn chủ sở hữu (X6) Theo phường trình (*), hệ số của NPT/VCSH mang dấu dương, hợp với giả thiết. Điều đó cho thấy chỉ số này tác đồng cùng chiều đến rủi ro tín dụng của DN. NPT chiếm quá nhiều so với VCSH, chứng tỏ DN ưu tiên vay nợ hơn là sử dụng VCSH, nên rủi ro không trả được nợ sẽ cao hơn sử dụng VCSH, đặc biệt trong trường hợp lãi suất ngân hàng tăng cao. Chỉ tiêu này tác động lớn nhất trong hàm hồi quy. Biến NPT/VCSH có hệ số hồi quy ß8=0.124. Nghĩa là khi chỉ số này càng cao, nếu nó tăng 1 đơn vị, với điều kiện các nhân tố còn lại không đổi, thì log giữa P(Y=1) và P(Y=0) tăng lên 0.124 đơn vị (lần). Nói cách khác, căn cứ vào phương trình(**), nếu NPT/VCSH tăng lên 1 đơn vị với điều kiện Trư ờng Đại học Kin h tế Hu ế 56 thương hiệu thị trường, khả năng thanh toán, Kỳ thu tiền bình quân, Vòng quay HTK không đổi thì tỷ số giữa P(Y=1) với P(Y=0) tăng lên 1.132 lần ( e0.124= 1.132), hay xác suất có rủi ro tín dụng so với xác suất không có rủi ro tín dụng sẽ tăng 1.132 lần. Như vậy có thể thấy nhân tố NPT/VCSH là nhân tố chính quyết định rủi ro tín dung của DN. Kết quả này tương đồng với nghiên cứu của các tác giả Hoàng Tùng(2011), Đỗ Văn Lộc và Lâm Thị Mỹ Dung (2011). Điều này làm tăng tính thuyết phục cho kết quả của bài nghiên cứu.  Vòng quay hàng tồn kho (X7) Theo phường trình (*), hệ số của biến vòng quay HTK mang dấu âm, hợp với giả thiết. Điều đó cho thấy chỉ số này tác đồng ngược chiều đến rủi ro tín dụng của DN. Vòng quay HTK cao chứng tỏ hàng hóa được bán nhanh, không có hàng hóa tồn đọng, doanh thu cao nên rủi ro tín dụng thấp. Biến vòng quay hàng tồn kho có hệ số hồi quy ß9=-0.073. Nghĩa là khi chỉ số này càng cao, nếu nó tăng 1 đơn vị, với điều kiện các nhân tố còn lại không đổi, thì log giữa P(Y=1) và P(Y=0) giảm xuống 0.073 đơn vị (lần). Nói cách khác, căn cứ vào phương trình(**), nếu vòng quay hàng tồn kho tăng lên 1 đơn vị với điều kiện thương hiệu thị trường, khả năng thanh toán, Kỳ thu tiền bình quân, NPT/VCSH không đổi thì tỷ số giữa P(Y=1) với P(Y=0) giảm xuống lần ( e0.073=1.076 ), hay xác suất có rủi ro tín dụng so với xác suất không có rủi ro tín dụng sẽ giảm 1.076 lần. 3.3.2. Kêt quả xếp hạng tín dụng các doanh nghiệp Bảng 3.16 : Kết quả tính xác suất gặp rủi ro tín dụng của các doanh nghiệp Ta tính được xác suất rủi ro tín dụng của doanh nghiệp. Nhờ đó, ta có thể xếp hạng tín dụng doanh nghiệp theo mức xác suất như sau: Trư ờng Đạ i họ c K inh tế H uế 57 Bảng3.16 : Xếp hạng tín dụng theo xác suất rủi ro tín dụng Pi Hạng tín dụng 0 - 0.1 AA+ 0.1 - 0.2 AA 0.2 - 0.3 AA- 0.3 - 0.4 BB+ 0.4 - 0.5 BB 0.5 - 0.6 BB- 0.6 - 0.7 CC+ 0.7 - 0.8 CC 0.8 - 0.9 CC- 0.9 - 1 C Áp dụng mô hình ước lượng tính xác suất rủi ro tín dụng ở trên, ta tính xác suất gặp rủi ro tín dụng của khách hành doanh nghiệp vay vốn tại Vietinbank sau đó quy đổi hạng theo bảng 3.16. Khi đó, ta có bảng xếp hạng tín dụng khách hàng doanh nghiệp theo mô hình logistic như sau: Bảng 3.17: Kết quả xếp hạng tín dụng khách hàng doanh nghiệp theo mô hình logistic và theo quy trình của Vietinbank Kí hiệu DN Mô hình logistic Ngân hàng Kí hiệu DN Mô hình logistic Ngân hàng 1 AA+ AA+ 15 AA+ AA+ 2 AA+ AA 16 CC CC 3 BB BB 17 CC- CC- 4 AA+ AA+ 18 AA+ AA+ 5 AA+ AA+ 19 AA+ AA+ 6 C C 20 AA+ AA+ 7 CC- CC- 21 AA+ AA+ 8 CC CC 22 AA+ AA+ 9 AA+ AA+ 23 AA+ BB 10 AA+ AA+ 24 AA- AA- 11 AA+ AA 25 AA+ AA+ 12 AA+ AA+ 26 B B 13 C C 27 AA+ AA+ 14 BB BB 28 BB+ BB Trư ờng Đạ i họ c K inh tế H uế 58 34 AA+ AA 29 BB+ BB+ 35 C C 30 CC- CC- 36 AA+ AA+ 31 AA+ AA+ 37 C C 32 BB BB 38 CC- CC- 33 AA+ AA+ 39 AA+ AA 53 AA+ AA+ 40 AA+ AA+ 54 AA+ AA+ 41 CC+ CC+ 55 CC- CC- 42 CC+ CC 56 CC- CC- 43 AA+ AA+ 57 AA AA 44 AA+ AA+ 58 AA+ AA+ 45 AA+ AA+ 59 CC- CC 46 BB BB 60 AA+ AA+ 47 C C 61 AA+ AA+ 34 AA+ AA 62 CC CC 35 C C 63 BB BB 36 AA+ AA+ 64 AA+ AA+ 37 C C 65 AA+ AA+ 38 CC- CC- 66 C C ( Nguồn tính toán của tác giả) Nhận xét: Nhìn vào bảng kết quả xếp hạng tín dụng doanh nghiệp theo quy trình xếp hạng của Vietinbank xây dựng và theo mô hình logistic ta thấy trong 66 doanh nghiệp thì có 58 doanh nghiệp cho kết quả giống nhau và 8 doanh nghiệp có kết quả xếp hạng khác nhau và mức xếp hạng theo hai phương pháp này của 8 doanh nghiệp này chênh nhau 1-2 mức. Vì vậy, xếp hạng tín dụng khách hàng doanh nghiệp theo hai phương pháp trên có sự sai khác không đáng kể và nguyên nhân có sự sai khác đó một phần do các chỉ tiêu phi tài chính tác động. Từ sự sai khác này ta có thể đánh giá khả năng chuyển đổi hạng của doanh nghiệp. Trư ờ g Đại học Kin h tế Hu ế 59 3.4. Đánh giá khả năng chuyển đổi hạng của các doanh nghiệp Thông qua bài chuyên đề này đã cho ta thấy hai phương pháp XHTD theo mô hình Logistic và theo quy trình XHTD do Ngân hàng cổ phần Công thương Việt Nam xây dựng đều tồn tại những ưu nhược điểm khác nhau. Cụ thể : Mô hình logistic chỉ sử dụng một vài tham số định lượng và đưa được dữ liệu định tính vào xem xét nên đảm bảo độ chính xác. Tuy nhiên, trên cơ sở bộ số liệu thực tế, mô hình này đã lượng hóa được rủi ro tín dụng của các doanh nghiệp chính là tính được xác suất vỡ nợ. Mô hình chấm điểm tín dụng do Ngân hàng cổ phần Công thương Việt Nam xây dựng không tính được xác suất vỡ nợ một cách trực tiếp nhưng nó đã sử dụng cả các chỉ tiêu định tính và các chỉ tiêu định lượng. Mặc dù, thông tin thu thập được chưa bao quát tất cả các thuộc tính liên quan đến việc xếp hạng này. Vì vậy, từ những ưu nhược điểm và kết quả XHTD của hai phương pháp trên cho ta thấy, hai mô hình này có thể bổ trợ cho nhau trong việc đưa ra quyết định cấp tín dụng đối với các doanh nghiệp. Ngoài ra, bảng xếp hạng tín dụng bằng mô hình logistic ở trên được ước lượng bởi một số chỉ tiêu tài chính có ảnh hưởng lớn nhất đến khả năng trả nợ của tất cả các khách hàng vay vốn tại Vietinbank nên bên cạnh những chỉ tiêu này thì mỗi doanh nghiệp hoạt động trên một lĩnh vực khác nhau sẽ chịu ảnh hưởng bởi những chỉ tiêu khác nhau. Vì vậy, đối với từng loại hình doanh nghiệp thì chúng ta có thể dự vào kết quả xếp hạng tín dụng của mô hình logistic và các chỉ số đặc trưng cho loại hình doanh nghiệp để dự đoán khả năng có thể chuyển đổi hạng của doanh nghiệp đó trong thời gian tới. Cụ thể như sau: Đối với những doanh nghiệp hoạt động trong lĩnh vực nông lâm ngư nghiệp thì hầu như quy mô khoản vay, quy mô doanh nghiệp đều nhỏ và kết quả hoạt động kinh doanh của những doanh nghiệp hoạt động trong lĩnh vực này phụ thuộc vào rất nhiều yếu tố khách quan như thời tiết, giá cả đầu vào và đầu ra biến động, dịch bệnh điều này cho ta thấy mặc dù xác suất khả năng trả nợ của doanh nghiệp không cao (hạng tín dụng ở mức độ rủi ro) nhưng mục đích vay vốn của doanh nghiệp tốt ví dụ như để mở rộng sản xuất, Trư ờng Đạ i họ c K inh tế H uế 60 kinh doanh, tạo công ăn việc làm và tăng thu nhập cho người dân ở vùng nông thônngân hàng sẽ xem xét để đánh giá, dự báo khả năng nâng mức xếp hạng của doanh nghiệp lên và đưa ra quyết đinh cấp vốn. Đối với những doanh nghiệp hoạt động trong lĩnh vực xây dựng, công nghiệp và thương mại dịch vụ thì do đặc thù của ngành nên thường thì quy mô khoản vay rất lớn, quy mô của doanh nghiệp chủ yếu là vừa và lớn, xác suất đánh giá khả năng trả nợ của doanh nghiệp cao. Mặc dù xác suất trả nợ của doanh nghiệp cao nhưng nếu xảy ra rủi ro thì ngân hàng sẽ bị tổn thất nặng nề hơn so với việc cho các doanh nghiệp khác vay những khoản vay nhỏ. Vì vậy, ngân hàng cần xem xét, tính toán để đưa ra quyết định nên cho các doanh nghiệp nào vay vốn để khi xảy ra rủi ro thì tổn thất của ngân hàng là nhỏ nhất. Tức là nên cho doanh nghiệp có quy mô vay ít nhưng rủi ro vỡ nợ cao hơn những doanh nghiệp có quy mô vay cao nhưng rủi ro vỡ nợ thấp. Tóm lại, ngân hàng đưa ra quyết định có cấp tín dụng đối với doanh nghiệp hay không, nếu cấp thì cấp bao nhiêu, cấp như thế nào, lãi suất như thế nào, thời hạn vay ra sao? Như vậy, từ bảng xếp hạng tín dụng bằng mô hình logistic thì chúng ta cũng cần xem xét các yếu tố khách quan và các chỉ tiêu tài chính có ảnh hưởng trực tiếp đến lĩnh vực hoạt động của doanh nghiệp nói chung và doanh nghiệp nói riêng, chúng sẽ tác động như thế nào đến doanh nghiệp và dự đoán mức độ ảnh hưởng của các yếu tố đó đến khả năng chuyển đổi hạng của doanh nghiệp trong thời gian tới để đưa ra quyết đinh cấp tín dụng. Ví dụ như một doanh nghiệp bị xếp hạng BB nhưng xét về bản kế hoạch vay vốn của doanh nghiệp cho ta thấy rất tốt và nếu được vay vốn của ngân hàng thì doanh nghiệp có tiềm năng phát triển rất tốt thì ngân hàng cần suy tính để đưa ra quyết định cho vay; hoặc một doanh nghiệp được xếp hạng loại AA nhưng kế hoạch vay vốn không khả thi thì ngân hàng cũng cần xem xét để đưa ra quyết định không cho vay hay cho vay ít hơn hoặc cho vay với lãi suất cao hơn. Trư ờ g Đạ i ọ c K inh tế H uế 61 PHẦN III: KẾT LUẬN 1. Kết luận – Đóng góp của nghiên cứu Hệ thống hóa những vấn đề cơ bản về rủi ro tín dụng, xếp hạng tín dụng trong hoạt động kinh doanh ngân hàng. Trong đề tài nghiên cứu đã chỉ ra được những nhân tố tác động đến rủi ro tín dụng của doanh nghiệp. Đặc biệt là biến phi tài chính tác động đến rủi ro tín dụng của doanh nghiệp mà các nghiên cứu đi trước chưa đề cập. Kết quả xếp hạng tín dụng của mô hình so sánh với kết quả xếp hạng tín dụng của ngân hàng vietinbank không sai lệch nhiều. CBTD nên kết hợp sử dụng mô hình Binary Logisticvà thực hiện chấm điểm tín dụng để xếp hạng doanh nghiệp nhằm đảm bảo hơn cho việc đánh giá xếp hạng phía Ngân hàng. Từ đó, làm căn cứ đưa ra các quyết định cấp tín dụng đối với doanh nghiệp. Phương pháp XHTD của các Ngân hàng dựa trên việc chấm điểm các chỉ tiêu tài chính và các chỉ tiêu phi tài chính nên không dự báo, và không tìm được những nhân tố nào ảnh hưởng nhiều hay ít tới vị trí xếp hạng. Để khắc phục được điều này ta dùng mô hình Binary Logistic ước lượng xác suất rủi ro tín dụng, mô hình có thể thường xuyên được cập nhật và ước lượng khá đơn giản. 4. Kiến nghị Xuất phát từ quan sát và tìm hiểu thực tế, cũng như tham khảo một số công trình nghiên cứu uy tín trước đây, tác giả xin đưa và một vài kiến nghị để XHTD : Một là, ngân hàng nên sử dụng các mô hình thông kê một cách phổ biến để dự đoán. Khi so sánh với phương pháp XHTD truyền thống với phương pháp sử dụng mô hình thống kê như Binary Logistic đơn giản, dễ thực hiện hơn, không sử dụng quá nhiều chỉ tiêu tài chính và chỉ tiêu phi tài chính, kết quả vẫn đảm bảo tính khách quan và chính xác. Hai là, xây dựng hệ thống thông tin riêng Vietinbank. Cũng giống như các tổ chức khác, Vietinbank cũng gặp phải khó khăn trong việc tiếp cận các nguồn thông tin để phục vụ cho việc xếp hạng khách hàng. Tuy nhiên Vietinbank có lợi thế là có một hệ thống các chi nhánh hoạt động khắp cả nước, phục vụ nhiều khách Trư ờ g Đạ i họ c K inh tế H uế 62 hàng điều này sẽ là lợi thế cho Vietinbank thu thập thông tin và tạo cơ sở dữ liệu của riêng Vietinbank. Ba là, thiết lập chương trình phần mềm để thực hiện xếp hạng. Để việc tính toán và xếp hạng được thực hiện nhanh chóng và chính xác, Vietinbank cần phải xây dựng hệ thống phần mềm điện toán. Người thực hiện chỉ cần vào chương trình, cập nhật các dữ liệu vào hệ thống là sẽ có được kết quả xếp hạng. Bốn là, nâng cao chất lượng thông tin tín nhiệm của CIC 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 CIC cung cấp chưa đầy đủ và độ chính xác chưa cao. Để nâng cao chất lượng thông tin CIC cung cấp cho các tổ chức, đòi hỏi CIC trong thời gian tới phải cải tiến theo nhiều hương như: cung cấp thông tin phải nhanh chóng, nguồn thông tin cập nhật chính xác. 2. Hạn chế đề tài - Công đoạn thu thập số liệu để sử dụng trong mô hình được coi là bước có vai trò rất quan trọng, nó tác động trực tiếp đến các kết quả phân tích, dự báo trong mô hình. Tuy nhiên, việc thu thập số liệu gặp rất nhiều khó khăn do bảo mật của Ngân hàng đối với dữ liệu khách hàng. Bên cạnh đó, các doanh nghiệp có thể cung cấp các báo cáo tài chính không chính xác, có sự sai lệnh giữa báo cáo tài chính nộp cho cơ quan thuế và báo cáo đưa cho ngân hàng. Vì thế, để có được bộ số liệu chuẩn xác về tình hình doanh nghiệp cần phải xem xét, thẩm định các số liệu cẩn thận. - Hạn chế trong phạm vi nghiên cứu: mẫu nghiên cứu chỉ có 66 quan sát, đạt yêu cầu về cỡ mẫu lớn hơn 65. Tuy nhiên chưa đủ lớn, ít nhiều ảnh hưởng đến tính đại diện của cỡ mẫu. Đây là nguyên nhân khách quan không tránh khỏi bởi tính bảo mật thông tin khách hàng của ngân hàng. - Hạn chế trong đối tượng nghiên cứu: Bài nghiên cứu chỉ mới đề xuất được 2 biến phi tài chính. Trong khi tác động của biến phi tài chính đến rủi ro tín dụng của doanh nghiệp cũng tương đối cao. Trư ờn Đạ i họ c K inh tế H uế 63 - Điều kiện thời gian thực tập ngắn và những hạn chế về mặt chuyên môn, và chưa có kinh nghiệm thực tiễn, kiến thức còn hạn chế nên việc tiếp cận một số nội dung, số liệu nghiên cứu gặp một số khó khăn nhất định. 5. Hướng phát triển của đề tài Kết quả nghiên cứu cho thấy rủi ro tín dụng của doanh nghiệp không chỉ chịu ảnh hưởng của các nhân tố tài chính. Vì vậy các nghiên cứu tương lai có thể phát triển thêm bằng cách đưa thêm nhiều nhân tố phi tài chính vào mô hình. Khi đó độ chính xác của mô hình nghiên cứu sẽ cao hơn và hỗ trợ nhiều đến quá trình xếp hạn tín dụng DN của ngân hàng Vietinbank. Kết quả nghiên cứu với cỡ mẫu tương đối nhỏ nên các nghiên cứu tương lai có thể phát triển bằng cách tăng thêm cỡ mẫu giúp độ chính xác của mô hình cao hơn. Kết quả nghiên cứu chỉ dừng lại ở việc so sánh kết quả của mô hình với kết quả xếp hạng tín dụng của ngân hàng vietinbank. Do đó các nghiên cứu tương lai nên so sánh kết quả mô hình xếp hạng Binary logistic với kết quả của mô hình Z-score. Các nghiên cứu tương lai nên làm thêm Marginal effect của mô hình binary logistic để đánh giá mức độ tác động của từng biến vào biến phụ thuộc. Dù mô hình Logistic có nhiều ưu điểm nhưng vẫn không thể phủ nhận còn có những mô hình thống kê ưu việt và mang lại tính chính xác cao hơn. Do đó, trong điều kiện thu thập được đầy đủ thông tin và mở rộng kích thước mẫu với số lượng lớn, tác giả mong muốn ứng dụng mô hình mạng nơron thần kinh để XHTD. Mặc dù đã có nhiều cố gắng để khắc phục những khó khăn trong nghiên cứu, song do còn thiếu kinh nghiệm và kiến thức chưa hoàn thiện, nên đề tài khó tránh khỏi những sai sót, khiến các kết quả thu được có thể chưa thực sự đầy đủ và hoàn chỉnh. Vì vậy, tác giả rất mong nhận được sự đóng góp ý kiến của quý thầy cô và bạn bè, nhằm hoàn thiện hơn đề tài mình. Xin chân thành cám ơn. Trư ờng Đạ i họ c K in tế H uế 64 DANH MỤC TÀI LIỆU THAM KHẢO a. Sách: [1] Nguyễn Quang Dong (2005), Giáo trình Kinh tế lượng, Nhà xuất bản Thống kế [2] Trần Bình Thám (2012), Giáo trình Kinh tế lượng, Đại học Kinh Tế Huế [3] Phạm Cảnh Huy (2010), Bài giảng Kinh tế lượng, Đại học Bách khoa Hà Nội [4] PGS.TS. Nguyễn Văn Tiến, Giáo trình Tài chính – Tiền tệ - Ngân hàng, Học viện Ngân hàng. [5] Eugene F.Brigham và Joel F.Houston, Giáo trình Quản trị Tài chính, Đại học Florida. Đại học Quốc gia TP Hồ Chí Minh biên dịch. [ 6 ] Vietinbank, Sổ tay tín dụng của Ngân hàng cổ phần Công thương Việt Nam. b. Nghiên cứu: [1] Lâm Thị Mỹ Dung và Đỗ Văn Lộc: “Xây dựng mô hình xếp hạng tín dụng doanh nghiệp trong mô hình ngân hàng thực hành”, Trường Đại Học Lạc Hồng. [2] Hoàng Tùng (2011) : “Phân tích rủi ro doanh nghiệp bằng mô hình Logistic” tạp chí khoa học và công nghệ, Đại học đà nẵng–số 2(43). [3] Tôn Nữ Xuân Thi (2013): “ Ứng dụng mô hình Logistic trong xếp hạng doanh nghiệp kinh doanh bất động sản niêm yết trên sàn GDCK TP.HCM” Trường Đại Học Kinh Tế Huế. [4] Nguyễn Đức Quân (2011) “Ứng dụng mô hình Logistic trong xếp hạng khách hàng doanh nghiệp tại ngân hàng thương mại cổ phần Techcombank”trường Đại học kinh tế TP.HCM. Trư ờng Đạ i họ c K in tế H uế 65 PHỤ LỤC Phụ lục 1: Kết quả ước lượng mô hình logistic với đầy đủ 11 biến độc lập Model Summary Step -2 Log likelihood Cox & Snell R Square Nagelkerke R Square 1 27.257 a .577 .801 a. Estimation terminated at iteration number 10 because parameter estimates changed by less than .001. Classification Table a Observed Predicted y Percentage Correct Không có rủi ro tín dụng Có rủi ro tín dụng Step 1 y Không có rủi ro tín dụng 41 3 93.2 Có rủi ro tín dụng 2 20 90.9 Overall Percentage 92.4 a. The cut value is .500 Variables in the Equation B S.E. Wald df Sig. Exp(B) Step 1 a d1 -4.373 1.759 6.184 1 .013 .013 d2 -.429 1.580 .074 1 .786 .651 x1 -5.228 2.438 4.599 1 .032 .005 x2 .842 1.202 .490 1 .484 2.320 x3 .001 .122 .000 1 .996 1.001 x4 .009 .009 1.051 1 .305 1.009 x5 .359 1.822 .039 1 .844 1.432 x6 .105 .101 1.090 1 .297 1.111 x7 -.077 .047 2.720 1 .099 .926 Trư ờng Đạ i họ c K inh tế H uế 66 x8 2.864 14.384 .040 1 .842 17.525 x9 -5.564 13.131 .180 1 .672 .004 x10 -11.628 28.853 .162 1 .687 .000 x11 -.980 .845 1.344 1 .246 .375 Constant 8.319 4.071 4.177 1 .041 4102.752 a. Variable(s) entered on step 1: d1, d2, x1, x2, x3, x4, x5, x6, x7, x8, x9, x10, x11. Phụ lục 2 : kết quả ước lượng mô hình logistic với 5 biến còn lại Model Summary Step -2 Log likelihood Cox & Snell R Square Nagelkerke R Square 1 32.242 a .544 .755 a. Estimation terminated at iteration number 8 because parameter estimates changed by less than .001. Classification Table a Observed Predicted y Percentage Correct ko co no xau co no xau Step 1 Y ko co no xau 41 3 93.2 co no xau 4 18 81.8 Overall Percentage 89.4 a. The cut value is .500 Variables in the Equation B S.E. Wald df Sig. Exp(B) Step 1 a d1 -3.524 1.319 7.141 1 .008 .029 x1 -4.136 1.421 8.479 1 .004 .016 x4 .017 .007 5.668 1 .017 1.017 Trư ờng Đạ i họ c K inh tế H uế 67 x6 .124 .069 3.203 1 .073 1.132 x7 -.073 .044 2.746 1 .097 .929 Constant 4.947 1.900 6.778 1 .009 140.775 a. Variable(s) entered on step 1: d1, x1, x4, x6, x7. Phu lục 3: Kết quả ước lượng mô hình phụ theo biến phụ thuộc D1 Model Summary Model R R Square Adjusted R Square Std. Error of the Estimate Change Statistics R Square Change F Change df1 df2 Sig. F Cha nge 1 .519 a .270 .104 .47659 .270 1.631 12 53 .111 a. Predictors: (Constant), x11, x7, x1, d3, x6, x10, x5, x3, x4, x8, x2, x9 Phu lục 4: Kết quả ước lượng mô hình phụ theo biến phụ thuộc D2 Model Summary Model R R Square Adjusted R Square Std. Error of the Estimate Change Statistics R Square Change F Chang e df1 df2 Sig. F Cha nge 1 .527 a .277 .114 .4740810 .277 1.696 12 53 .094 a. Predictors: (Constant), x11, x7, x1, d1, x6, x10, x5, x3, x4, x2, x8, x9 Phu lục 5: Kết quả ước lượng mô hình phụ theo biến phụ thuộc X1 Trư ờng Đạ i họ c K inh tế H uế 68 Model Summary Model R R Square Adjusted R Square Std. Error of the Estimate Change Statistics R Square Change F Chan ge df1 df2 Sig. F Change 1 .778 a .605 .515 .7163841 .605 6.759 12 53 .000 a. Predictors: (Constant), d1, x6, x11, x2, x7, x5, x10, d2, x3, x4, x8, x9 Phu lục 6: Kết quả ước lượng mô hình phụ theo biến phụ thuộc X2 Model Summary Model R R Square Adjusted R Square Std. Error of the Estimate Change Statistics R Square Change F Chan ge df1 df2 Sig. F Change 1 .747 a .558 .458 .6024873 .558 5.574 12 53 .000 Phu lục 7: Kết quả ước lượng mô hình phụ theo biến phụ thuộc X3 Model Summary Model R R Square Adjusted R Square Std. Error of the Estimate Change Statistics R Square Change F Chan ge df1 df2 Sig. F Change 1 .699 a .489 .373 16.0480454 .489 4.223 12 53 .000 a. Predictors: (Constant), x11, x7, x1, d1, x6, d2, x10, x5, x8, x4, x2, x9 Phu lục 8: Kết quả ước lượng mô hình phụ theo biến phụ thuộc X4 Trư ờng Đạ i họ c K inh tế H uế 69 Model Summary Model R R Square Adjusted R Square Std. Error of the Estimate Change Statistics R Square Change F Chan ge df1 df2 Sig. F Change 1 .683 a .466 .346 55.9477871 .466 3.861 12 53 .000 a. Predictors: (Constant), x11, x7, x1, d1, x6, d2, x10, x5, x3, x2, x8, x9 Phu lục 9: Kết quả ước lượng mô hình phụ theo biến phụ thuộc X5 Model Summary Model R R Square Adjusted R Square Std. Error of the Estimate Change Statistics R Square Change F Chan ge df1 df2 Sig. F Change 1 .639 a .408 .274 .3128817 .408 3.046 12 53 .003 a. Predictors: (Constant), x11, x7, x1, d1, x6, d2, x10, x3, x4, x2, x8, x9 Phu lục 10: Kết quả ước lượng mô hình phụ theo biến phụ thuộc X6 Model Summary Model R R Square Adjusted R Square Std. Error of the Estimate Change Statistics R Square Change F Chan ge df1 df2 Sig. F Change 1 .739 a .547 .444 6.2305741 .547 5.327 12 53 .000 a. Predictors: (Constant), x11, x7, x1, d1, d2, x8, x10, x5, x4, x3, x2, x9 Trư ờng Đạ i họ c K inh tế H uế 70 Phu lục 11: Kết quả ước lượng mô hình phụ theo biến phụ thuộc X7 Model Summary Model R R Square Adjusted R Square Std. Error of the Estimate Change Statistics R Square Change F Chan ge df1 df2 Sig. F Change 1 .582 a .339 .189 13.4622831 .339 2.265 12 53 .021 a. Predictors: (Constant), x6, d1, x11, x1, d2, x10, x8, x5, x4, x3, x2, x9 Phu lục 12: Kết quả ước lượng mô hình phụ theo biến phụ thuộc X8 Model Summary Model R R Square Adjusted R Square Std. Error of the Estimate Change Statistics R Square Change F Chan ge df1 df2 Sig. F Change 1 .776 a .602 .512 .0873452 .602 6.682 12 53 .000 a. Predictors: (Constant), x11, x7, x1, d1, x6, d2, x10, x5, x3, x4, x2, x9 Phu lục 13: Kết quả ước lượng mô hình phụ theo biến phụ thuộc X9 Model Summary Model R R Square Adjusted R Square Std. Error of the Estimate Change Statistics R Square Change F Chan ge df1 df2 Sig. F Change 1 .864 a .747 .690 .0636807 .747 13.02 9 12 53 .000 a. Predictors: (Constant), x11, x7, x1, d1, x6, d2, x10, x5, x3, x4, x2, x8 Phu lục 14: Kết quả ước lượng mô hình phụ theo biến phụ thuộc X10 Trư ờng Đạ i họ c K in tế H uế 71 Model Summary Model R R Square Adjusted R Square Std. Error of the Estimate Change Statistics R Square Change F Chang e df1 df2 Sig. F Change 1 .745 a .554 .453 .0780176 .554 5.493 12 53 .000 a. Predictors: (Constant), x11, x7, x1, d1, x6, d2, x3, x5, x4, x9, x2, x8 Phu lục 15: Kết quả ước lượng mô hình phụ theo biến phụ thuộc X11 Model Summary Model R R Square Adjusted R Square Std. Error of the Estimate Change Statistics R Square Change F Chang e df1 df2 Sig.F Change 1 .556 a .309 .153 .8293072 .309 1.976 12 53 .045 a. Predictors: (Constant), x10, x6, d2, x1, x7, d1, x4, x3, x5, x2, x8, x9 Phụ lục 16: Quy trình xếp hạng tín dụng tại vietinbank Bước 1: Thu thập thông tin Người thực hiện: CB CĐTD Thông tin sử dụng để chấm điểm và xếp hạng là thông tin tài chính cập nhật đến thời điểm lập báo cáo năm tài chính gần nhất và thông tin phi tài chính cập nhật đến thời điểm chấm điểm và xếp hạng. Sau khi nhận hồ sơ thông tin khách hàng, cán bộ CĐTD tiến hành điều tra, thu thập, xác minh và sàng lọc để tổng hợp thông tin về khách hàng từ các nguồn như: - Hồ sơ do khách hàng cung cấp gồm giấy tờ pháp lý, các báo cáo tài chính và các tài liệu khác có liên quan Trư ờng Đạ i họ c K inh tế H uế 72 - Phỏng vấn trực tiếp khách hàng - Đi thăm, khảo sát thực địa khách hàng - Các đối tác kinh doanh của khách hàng - Các tổ chức tín dụng khác mà khách hàng có quan hệ (nếu có) - Cơ quan quản lý cấp trên hoặc cơ quan chủ quản, cơ quan quản lý nhà nước hoặc cơ quan quản lý chuyên ngành - Trung tâm thông tin tín dụng của NHNN Việt Nam - Báo chí và các phương tiện thông tin đại chúng khác - Báo cáo nghiên cứu thị trường của các tổ chức chuyên nghiệp - Các nguồn khác Bước 2: Xác định, phân loại ngành nghề, lĩnh vực sản xuất kinh doanh của doanh nghiệp Người thực hiện: CB CĐTD Căn cứ vào ngành nghề, lĩnh vực sản xuất kinh doanh chính đăng lí trên giấy chứng nhận đăng kí kinh doanh hoặc hoạt động sản xuất kinh doanh thực tế của doanh nghiệp. Xác định, phân loại ngành nghề, lĩnh vực sản xuất kinh doanh của doanh nghiệp theo hướng dẫn tại bảng 1, bao gồm 4 ngành chủ yếu là + Nông, lâm và ngư nghiệp + Thương mại và dịch vụ + Xây dựng + Công nghiệp Trường hợp doanh nghiệp hoạt động đa ngành nghề thì ngành nghề, lĩnh vực nào đem lại trên 50% doanh thu hàng năm được xem là ngành nghề sản xuất kinh doanh chính Trư ờng Đạ i họ c K inh tế H uế 73 của doanh nghiệp. Còn nếu không có ngành nghề nào đáp ứng được điều kiện trên, ngân hàng được lựa chọn ngành có tiềm năng nhất theo kế hoạch và xu hướng phát triển của doanh nghiệp là ngành nghề, lĩnh vực sản xuất kinh doanh chính. Bước 3: Chấm điểm và xác định quy mô của doanh nghiệp Người thực hiện: CB CĐTD Các tiêu chí sử dụng để chấm điểm và xác định quy mô doanh nghiệp gồm: - Nguồn vốn kinh doanh là tổng giá trị vốn đầu tư của chủ sở hữu, thặng dư vốn cổ phần và vốn khác của chủ sở hữu. - Lao động là số lao động thực tế sử dụng (được nêu tại thuyết minh báo cáo tài chính hoặc các nguồn khác) tính bình quân trong 3 năm gần nhất. trường hợp doanh nghiệp có thời gian thành lập và hoạt động dưới 3 năm thì tính bình quân lao động cho cả thời gian hoạt động. - Giá trị nộp NSNN là số thực nộp vào NSNN phát sinh trong năm (không kể số thiếu của kỳ trước nộp kỳ này) bao gồm các loại thuế và các khoản nộp khác theo quy định của nhà nước trong năm báo cáo (không tính các khoản thuế xuất nhập khẩu, đóng bảo hiểm xã hội và bảo hiểm y tế, kinh phí công đoàn, tiền phạt, phụ thu).Tiến hành chấm điểm quy mô doanh nghiệp theo các tiêu chí ở phụ luc 02. Căn cứ vào Kết quả chấm điểm thu được xếp loại quy mô doanh nghiệp theo bảng thang điểm sau. Bảng 2:Phân loại quy mô doanh nghiệp theo thang điểm Điểm Quy mô Chú thích Từ 70 – 100 điểm Loại 1 Lớn Từ 30 – 69 điểm Loại 2 Vừa Dưới 30 điểm Loại 3 Nhỏ Trư ờng Đạ i họ c K inh tế H uế 74 ( Nguồn: Quyết định 1880 của Ngân hàng Công thương Việt Nam ) Bước 4: Chấm điểm các chỉ số tài chính Người thực hiện: CB CĐTD Tiến hành thẩm định các báo cáo tài chính, lập bảng cân đối kế toán sau điều chỉnh theo hướng dẫn phân tích báo cáo tài chính doanh nghiệp trong hệ thống Vietinbank. Căn cứ vào kết quả xác định ngành nghề , lĩnh vực sản xuất kinh doanh và quy mô doanh nghiệp tại bước 2 và 3; các số liệu trên bảng cân đối kế toán sau điều chỉnh, chấm điểm các chỉ số tài chính của doanh nghiệp theo bảng tiêu chuẩn tại phụ lục: - Bảng 1 chỉ số tài chính áp dụng cho chấm điểm các doanh nghiệp thuộc ngành nông, lâm, ngư nghiệp - Bảng 2 chỉ số tài chính áp dụng cho chấm điểm các doanh nghiệp thuộc ngành thương mại dịch vụ - Bảng 3 chỉ số tài chính áp dụng cho chấm điểm các doanh nghiệp thuộc ngành xây dựng - Bảng 4 chỉ số tài chính áp dụng cho chấm điểm các doanh nghiệp thuộc ngành công nghiệp Việc sử dụng các bảng tiêu chuẩn đánh giá các chỉ số CĐTD theo nguyên tắc : - Đối với mỗi tiêu chí trên bảng tiêu chuẩn đánh giá các tiêu chí, chỉ số thực tế gần với chỉ số nào nhất thì áp dụng cho loại xếp hạng đó, nếu nằm giữ hai số thì áp dụng thang điểm của trị số có thang điểm thấp hơn. Bước 5: Chấm điểm các chỉ tiêu phi tài chính Người thực hiện: CB CĐTD - Chấm điểm các chỉ tiêu phi tài chính được xác định theo 5 tiêu chí khác nhau, sau đó tổng hợp điểm chỉ tiêu phi tài chính dựa vào các tiêu chí đó theo trọng số mà ngân hàng quy định. Cụ thể theo phụ lục: Trư ờng Đại học Kin h tế Hu ế 75 - Bảng 1: Chấm điểm tín dụng theo tiêu chí lưu chuyển tiền tệ - Bảng 2: Chấm điểm tín dụng theo tiêu chí năng lực và kinh nghiệm quản lí. - Bảng 3: Chấm điểm tín dụng theo tiêu chí uy tín trong giao dịch với ngân hàng - Bảng 4: Chấm điểm tín dụng theo tiêu chí môi trường kinh doanh - Bảng 5: Chấm điểm tín dụng theo tiêu chí đặc điểm hoạt động khác. Sau khi hoàn tất việc chấm điểm theo các phụ lục trên, tiến hành tổng hợp điểm các tiêu chí phi tài chính dựa trên kết quả chấm điểm ở các bảng 1->5 và bảng 6 “ Bảng trọng số áp dụng cho các chỉ tiêu phi tài chính” Bước 6: Tổng hợp điểm và xếp hạng doanh nghiệp Người thực hiện: CB CĐTD Cộng tổng số điểm tài chính và phi tài chính (được tính ở bước 3 và bước 4). Các chỉ tiêu này được nhân với trọng số trong bảng 6 (ở bước 5) đối với báo cáo tài chính có được kiểm toán hay không để xác định điểm tổng hợp. (Xếp hạng doanh nghiệp theo điểm tổng hợp) Thực hiện xếp hạng doanh nghiệp thành 10 hạng theo quy định của Vietibank có mức độ rủi ro từ thấp lên cao được mô tả cụ thể trong bảng Đánh giá mức độ rủi ro tín dụng doanh nghiệp Bước 8: Trình phê duyệt kết quả chấm điểm tín dụng và xếp hạng khách hàng doanh nghiệp Người thực hiện: CB CĐTD Sau khi hoàn tất việc CĐTD và xếp hạng doanh nghiệp, lập tờ trình báo cáo kết quả, ký và trình lãnh đạo phòng. Nội dung tờ trình phải bao gồm những phần cơ bản sau: - Giới thiệu thông tin cơ bản về khách hàng Trư ờng Đạ i họ c K inh t H uế 76 - Các nguồn thông tin làm căn cứ chấm điểm tín dụng và xếp hạng - Kết quả chấm điểm tín dụng và xếp hạng - Nhận xét, đánh giá của cán bộ CĐTD về khách hàng Sau đó, lãnh đạo phòng CĐTD kiểm soát, chỉ đạo cán bộ CĐTD gửi tờ trình và các hồ sơ tài liệu làm căn cứ chấm điểm, xếp hạng khách hàng cho phòng QLRR để rà soát đối với những khách hàng phải thẩm định rủi ro tín dụng độc lập; kiểm tra nội dung tờ trình, ký trình lãnh đạo ngân hàng phê duyệt đối với trường hợp không phải thẩm định rủi ro tín dụng độc lập. Bước 9: Rà soát kết quả chấm điểm tín dụng và xếp hạng khách hàng (đối với khách hàng phải thẩm định rủi ro tín dụng độc lập) Người thực hiện: Cán bộ phòng QLRR Cán bộ QLRR sẽ căn cứ hồ sơ khách hàng do phòng CĐTD chuyển đến, thông tin từ các nguồn khác (nếu có), rà soát theo các nội dụng: - Thẩm định tính trung thực, hợp pháp, hợp lệ các thông tin làm căn cứ chấm điểm. - Rà soát việc xác định các chỉ tiêu, mức điểm cho từng chỉ tiêu đảm bảo tuân thủ các quy định của quy trình này. - Rà soát việc xếp hạng khách hàng đảm bảo theo đúng quy định. - Lập báo cáo rà soát, trình lãnh đạo phòng QLRR. Trường hợp không nhất trí với kết quả phòng CĐTD thì trong báo cáo phải nêu rõ những điểm chưa chính xác để phòng CĐTD chỉnh sửa. Sau đó, lãnh đạo phòng QLRR sẽ kiểm tra, điều chỉnh (nếu có) và phê duyệt báo cáo rà soát do cán bộ QLRR trình, chuyển cho phòng CĐTD chỉnh sửa. Bước 10: Hoàn thiện hồ sơ kết quả chấm điểm tín dụng và xếp hạng khách hàng đối với khách hàng phải thẩm định rủi ro tín dụng độc lập Trư ờng Đạ i họ c K inh tế H uế 77 Người thực hiện: CB CĐTD Cán bộ CĐTD tiếp nhận kết quả rà soát của phòng QLRR, hoàn thiện hồ sơ chấm điểm, xếp hạng khách hàng. Lãnh đạo phòng CĐTD kiểm soát, phê duyệt hồ sơ chấm điểm, xếp hạng khách hành và trình báo lãnh đạo ngân hàng phê duyệt. Bước 11: Phê duyệt kết quả chấm điểm tín dụng và xếp hạng khách hàng Người thực hiện: Lãnh đạo ngân hàng Công thương Trên cơ sở tờ trình báo cáo kết quả của phòng CĐTD và báo cáo rà soát của phòng QLRR ( nếu có) thì lãnh đạo ngân hàng Công thương Việt Nam kiểm tra, phê duyệt kết quả CĐTD và xếp hạng khách hàng doanh nghiệp. Bước 12: Cập nhật dữ liệu, lưu trữ hồ sơ Người thực hiện: CB CĐTD Sau khi tờ trình được phê duyệt, tiến hành cập nhật kết quả CĐTD và xếp hạng khách hàng doanh nghiệp chính thức vào hệ thống thông tin tín dụng của ngân hàng. Lưu trữ toàn bộ các hồ sơ, giấy tờ liên quan đến việc chấm điểm vào hồ sơ tín dụng chung. Phụ lục 17: chỉ tiêu đánh giá xếp hạng tín dụng của 𝑂𝑝𝑒𝑟𝑎𝑡𝑖𝑛𝑔 𝑖𝑛𝑐𝑜𝑚𝑒 𝑏𝑒𝑓𝑜𝑟𝑒 𝐷&𝐴 = 𝑙ợ𝑖 𝑛ℎ𝑢ậ𝑛 𝑡ừ ℎ𝑜ạ𝑡 độ𝑛𝑔 𝑘𝑖𝑛ℎ 𝑑𝑜𝑎𝑛ℎ + 𝐷 + 𝐴 𝐷𝑜𝑎𝑛ℎ 𝑡ℎ𝑢 𝑡ℎ𝑢ầ𝑛 EBIT interest coverage = 𝐸𝐵𝐼𝑇 𝐿ã𝑖 𝑣𝑎𝑦 𝐸𝐵𝐼𝑇𝐷𝐴 𝑖𝑛𝑡𝑒𝑟𝑒𝑠𝑡 𝑐𝑜𝑣𝑒𝑟𝑎𝑔𝑒 = 𝐸𝐵𝐼𝑇𝐷𝐴 𝐿ã𝑖 𝑣𝑎𝑦 Trư ờng Đạ học Kin h tế Hu ế 78 𝐹𝐹𝑂 𝑖𝑛𝑡𝑒𝑟𝑒𝑠𝑡 𝑐𝑜𝑣𝑒𝑟𝑎𝑔𝑒 = 𝐹𝐹𝑂 + 𝑙ã𝑖 𝑣𝑎𝑦 𝑝ℎả𝑖 𝑡𝑟ả + 𝑐ổ 𝑡ứ𝑐 ư𝑢 đã𝑖 𝐿ã𝑖 𝑣𝑎𝑦 𝑝ℎả𝑖 𝑡𝑟ả + 𝑐ổ 𝑡ứ𝑐 ư𝑢 đã𝑖 𝑅𝑒𝑡𝑢𝑟𝑛 𝑜𝑛 𝑐𝑎𝑝𝑖𝑡𝑎𝑙 = 𝐸𝐵𝐼𝑇 𝑉ố𝑛 𝑡𝑟𝑢𝑛𝑔 𝑏ì𝑛ℎ 𝐹𝐹𝑂 𝑡𝑜 𝑑𝑒𝑏𝑡 = 𝐹𝐹𝑂 𝑡ổ𝑛𝑔 𝑛ợ 𝐹𝑂𝐶𝐹 𝑡𝑜 𝑑𝑒𝑏𝑡 = 𝐹𝑂𝐹𝐶 𝑇ổ𝑛𝑔 𝑛ợ 𝐷í𝑠𝑐𝑟𝑒𝑡𝑖𝑜𝑛𝑎𝑟𝑦 𝑐𝑎𝑠ℎ 𝑓𝑜𝑙𝑜𝑤 𝑡𝑜 𝑑𝑒𝑏𝑡 = 𝐶𝐹𝑂 − 𝐶𝐴𝑃𝐸𝑋 − 𝑐ổ 𝑡ứ𝑐(𝐶𝑃 𝑡ℎườ𝑛𝑔, ư𝑢 đã𝑖, 𝑐ổ đô𝑛𝑔 𝑡ℎ𝑖ể𝑢 𝑠ố) 𝑇ổ𝑛𝑔 𝑛ợ 𝑁𝑒𝑡 𝑐𝑎𝑠ℎ 𝑓𝑜𝑙𝑜𝑤 𝑡𝑜 𝐶𝐴𝑃𝐸𝑋 = 𝐹𝐹𝑂 − 𝑐ổ 𝑡ứ𝑐(𝐶𝑃 𝑡ℎườ𝑛𝑔, ư𝑢 đã𝑖, 𝑐ổ đô𝑛𝑔 𝑡ℎ𝑖ể𝑢 𝑠ố) 𝐶𝐴𝑃𝐸𝑋 𝐷𝑒𝑏𝑡 𝑡𝑜 𝐸𝐵𝐼𝑇𝐷𝐴 = 𝑡ổ𝑛𝑔 𝑛ợ 𝐸𝐵𝐼𝑇𝐷𝐴 𝐷𝑒𝑏𝑡 𝑡𝑜 𝑑𝑒𝑏𝑡 𝑝𝑙𝑢𝑠𝑒𝑞𝑢𝑖𝑡𝑦 = 𝑇ổ𝑛𝑔 𝑛ợ 𝑇ổ𝑛𝑔 𝑛ợ + 𝑣ố𝑛 𝑐ổ 𝑝ℎầ𝑛 + 𝑙ợ𝑖 í𝑐ℎ 𝑐ổ đô𝑛𝑔 𝑡ℎ𝑖ể𝑢 𝑠ố Trư ờng Đạ i họ c K inh tế H uế 79 Phụ lục 18: Kết quả tính toán STT Xác xuất rủi ro tín dụng Ngân hàng xếp hạng Mô hình STT Xác xuất rủi ro tín dụng Ngân hàng xếp hạng Mô hình 1 0.000 AA+ AA+ 34 0.001 AA+ AA 2 0.000 AA+ AA 35 0.961 C C 3 0.500 BB BB 36 0.001 AA+ AA+ 4 0.018 AA+ AA+ 37 0.996 C C 5 0.000 AA+ AA+ 38 0.830 CC- CC- 6 0.943 C C 39 0.055 AA+ AA 7 0.878 CC- CC- 40 0.066 AA+ AA+ 8 0.776 CC CC 41 0.611 CC+ CC+ 9 0.000 AA+ AA+ 42 0.915 CC+ CC 10 0.025 AA+ AA+ 43 0.006 AA+ AA+ 11 0.000 AA+ AA 44 0.000 AA+ AA+ 12 0.076 AA+ AA+ 45 0.001 AA+ AA+ 13 0.928 C C 46 0.462 BB BB 14 0.456 BB BB 47 0.999 C C 15 0.000 AA+ AA+ 48 0.297 AA- AA- 16 0.751 CC CC 49 0.903 C C 17 0.817 CC- CC- 50 0.000 AA+ AA+ 18 0.130 AA+ AA+ 51 0.013 AA+ AA+ 19 0.004 AA+ AA+ 52 0.923 C C 20 0.000 AA+ AA+ 53 0.000 AA+ AA+ 21 0.000 AA+ AA+ 54 0.001 AA+ AA+ 22 0.044 AA+ AA+ 55 0.845 CC- CC- 23 0.004 AA+ BB 56 0.877 CC- CC- 24 0.251 AA- AA- 57 0.175 AA AA 25 0.013 AA+ AA+ 58 0.001 AA+ AA+ 26 0.558 B B 59 0.883 CC- CC 27 0.000 AA+ AA+ 60 0.030 AA+ AA+ 28 0.373 BB+ BB 61 0.015 AA+ AA+ 29 0.320 BB+ BB+ 62 0.766 CC CC 30 0.840 CC- CC- 63 0.402 BB BB 31 0.033 AA+ AA+ 64 0.006 AA+ AA+ 32 0.463 BB BB 65 0.000 AA+ AA+ 33 0.000 AA+ AA+ 66 1.000 C C Trư ờng Đạ i họ c K inh tế H uế 80 Ý KIẾN ĐÁNH GIÁ CỦA CÁN BỘ HƯỚNG DẪN, XÁC NHẬN CỦA CƠ SỞ THỰC TẬP Ý kiến đánh giá của cán bộ hướng dẫn, xác nhận của cơ sở thực tập. .......................................................................................................................... .......................................................................................................................... .......................................................................................................................... .......................................................................................................................... .......................................................................................................................... .......................................................................................................................... .......................................................................................................................... .......................................................................................................................... .......................................................................................................................... .......................................................................................................................... .......................................................................................................................... .......................................................................................................................... Xác nhận của cơ sở thực tập Ngân hàng VIETINBANK chi nhánh Thừa Thiên Huế Trư ờng Đạ i họ c K inh tế H uế