Luận Văn Xây dựng mô hình xếp hạng tín dụng doanh nghiệp trong mô hình thực hành ngân hàng

Đề tài nghiên cứu năm 2012
Xây dựng mô hình xếp hạng tín dụng doanh nghiệp trong mô hình thực hành ngân hàng




MỤC LỤC
CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN . 1
1.1 LÝ DO CHỌN ĐỀ TÀI . 1
1.2 MỤC TIÊU NGHIÊN CỨU . 2
1.3 ĐỐI TƯỢNG VÀ PHẠM VI NGHIÊN CỨU . 2
1.4 PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU 2
1.5 TỔNG QUAN NGHIÊN CỨU ĐỀ TÀI 2
1.6 Ý NGHĨA THỰC TIỄN CỦA ĐỀ TÀI . 4
1.7 KẾT CẤU ĐỀ TÀI 4
Tóm tắt chương 1: . 5
CHƯƠNG 2: CƠ SỞ LÝ LUẬN VỀ MÔ HÌNH XẾP HẠNG TÍN DỤNG
DOANH NGHIỆP VÀ QUẢN TRỊ RỦI RO TÍN DỤNG . 6
2.1 TỔNG QUAN VỀ RỦI RO VÀ QUẢN TRỊ RỦI RO TÍN DỤNG 6
2.1.1 Tổng quan về rủi ro tín d ụng . 6
2.1.1.1 Khái niệm về rủi ro tín d ụng . 6
2.1.1.2 Phân loại r ủi ro tín d ụng 7
2.1.1.3 Đo lường rủi ro tín d ụng 7
2.1.1.4 Phân loại nợ và trích lập dự phòng rủi ro tín d ụng . 8
2.1.2 Tổng quan về quản trị rủi r ủi ro tín d ụng trong hoạt động của ngân hàng 9
2.1.2.1 Khái niệm quản trị rủi ro tín d ụng trong NHTM 9
2.1.2.2 Mục tiêu của công tác quản trị rủi ro tín d ụng 9
2.1.2.3 Các công cụ chính để quản trị rủi ro tín d ụng . 10
2.2 TỔNG QUAN VỀ XẾP HẠNG TÍN DỤNG . 10
2.2.1 Khái niệm xếp hạng tín dụng 10
2.2.2 Vai trò xếp hạng tín dụng 11
2.2.3 Các nguyên tắc xếp hạng và quy trình xếp hạng tín dụng . 11
2.2.3.1 Các nguyên tắc xếp hạng . 11
2.2.3.2 Quy trình xếp hạng tín dụng . 12
2.2.4 Các chỉ tiêu thường dùng để xếp hạng hạng tín nhiệm doanh nghiệp. 13
2.2.4.1 Các chỉ tiêu tà i chính 13
2.2.4 2 Các chỉ tiêu phi tài chính 14
2.2.5 Các phương pháp xếp hạng tín dụng . 15
2.2.5.1 Phương pháp chuyên gia 15
2.2.5.2 Phương pháp thống kê . 16
2.2.6 Giới thiệu mô hình hồi quy logit dùng trong dự báo rủi ro 17
2.2.7 Các nhân tố ảnh hưởng đến XHTD doanh nghiệp . 19
2.3 MỘT SỐ MÔ HÌNH XẾP HẠNG TÍN DỤNG TẠI CÁC NGÂN HÀNG . 20
2.3.1 Một số mô hình áp dụng trên thế giới . 20
2.3.1.1 Hệ thống xếp hạng tín nhiệm của Moody’s và S&P 20
2.3.1.2 Mô hình điểm số tín d ụng doanh nghiệp của Edward I.Altman 21
2.3.1.3 Mô hình điểm số tín d ụng cá nhân của Fico 21
2.3.2 Một số mô hình xếp hạng tín dụng tại Vi ệt Nam 22
2.3.2.1 Hệ thống xếp hạng tín nhiệm của CIC . 22
2.3.2.2 Hệ thống xếp hạng tín dụng của BIDV 22
2.3.2.3 Hệ thống xếp hạng tín dụng của Vietinbank 23
2.3.2.4 Hệ thống xếp hạng tín dụng của E&Y . 23
Tóm tắt chương 2: . 24
CHƯƠNG 3: XÂY DỰNG MÔ HÌNH XẾP HẠNG TÍN DỤNG DOANH
NGHIỆP TRONG MÔ HÌNH NGÂN HÀNG THỰC HÀNH 25
3.1 SO SÁNH PHƯƠNG PHÁP XHTD CỦA MỘT SỐ TỔ CHỨC TÍN DỤNG
. 25
Trong quá trình nghiên cứu nhóm tác giả đã tổng hợp được phương pháp xếp
hạng tín dụng của BIDV, VCB, Vietinbank và CIC. Sau đây đề . 25
3.2 QUY TRÌNH XẾP HẠNG TÍN DỤNG DOANH NGHIỆP ĐƯỢC ĐỀ
XUẤT 29
3.3 XÂY DỰNG MÔ HÌNH LOGIT TÍNH XÁC SUẤT NỢ KHÓ ĐÕI . 36
3.3.1 Cơ sở dữ li ệu và các chỉ số dùng để phân tích 36
3.3.2 Lựa chọn biến trong mô hình 36
Tóm tắt chương 3 . 39
CHƯƠNG 4: VẬN DỤNG MÔ HÌNH LOGIT ĐỂ DỰ BÁO XÁC SUẤT KHẢ
NĂNG TRẢ NỢ . 40
4.1 KIỂM ĐỊNH HỆ SỐ TƯƠNG QUAN CỦA CÁC BIẾN 40
4.2 ƯỚC LƯỢNG VÀ PHÂN TÍCH MÔ HÌNH LOGIT 41
Tóm tắt chương 4 47
CHƯƠNG 5: NHẬN XÉT VÀ ĐỀ XUẤT 48
5.1 MINH HỌA MỘT TÌNH HUỐNG XẾP HẠNG TÍN DỤNG 48
5.2 NHẬN XÉT KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU . 53
5.2.1 Những kết qu ả đạt được của đề tài 53
5.2.2 Những mặt hạn chế của đề tài 54
5.3 ĐỀ XUẤT HOÀN THIỆN MÔ HÌNH PHÒNG THỰC HÀNH NGÂN
HÀNG . 54
5.4 KIẾN NGHỊ . 60
5.4.1 Kiến nghị với Khoa Tài chính – Ngân hàng 60
5.4.1.1 Nâng cao trình độ chuyên môn . 60
5.4.1.2 Mời giáo viên giảng là chuyên gia có kinh nghiệm . 60
5.4.2 Kiến nghị với Trường Đại học Lạc Hồng 60
5.4.2.1 Ứng dụng công nghệ thông tin vào thiết kế phần mềm mô hình xếp
hạng tín dụng . 60
5.4.2.2 Nâng cao ý thức và tinh thần tự học của sinh viên 61
Tóm tắt chương 5 . 61
KẾT LUẬN 62




CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN
Đây là chương quan trọng trong bài nghiên cứu, chương này giúp cho nhóm tác giả
định hướng được hướng đi, tổng quát về đề tài, giúp tác giả xác định được đối tượng
và mục tiêu đúng đắn. Bên cạnh đó giúp cho người đọc có một cái nhìn tổng quan
cũng như những điểm mới trong bài nghiên cứu.
1.1 LÝ DO CHỌN ĐỀ TÀI
Với vi ệc xây dựng chuẩn đầu ra chất lượng cao “tinh giảm tối đa học phần lý thuyết
và chú trọng nâng cao tự học và thực hành” nhằm nâng cao năng lực cạnh tranh về
chất lượng đào tạo trong các trường Đại học, cũng như khả năng tác nghiệp của sinh
viên. Sinh viên rèn luyện năng lực tự học, khả năng suy nghĩ độc lập về nghề nghiệp
để có thể giải quy ết những tình huống, nghiệp vụ phát sinh trong thực tiễn.
Hơn thế n ữa, chương trình học phải được xây dựng dựa trên nguyên tắc giáo dục
của nước ta đó là “Học phải đi đôi với hành”, “Lý luận phải gắn liền với thực tiễn”.
Sinh viên khi tham gia vào phòng thực hành Ngân hàng sẽ có điều kiện để quan sát
học hỏi, ti ếp thu những kiến thức thực tế, được thực hành những kỹ năng đã học, kiể m
nghiệm những tri thức đã tiếp thu và gặt hái được nhiều kinh nghiệm có ích cho công
việc thực tế sau này.
Khoa Tài chính - Ngân hàng với trọng trách đào tạo các chuyên viên ngành Tài
chính và Ngân hàng, trong đó nhu cầu đào tạo ngành ngân hàng ngày càng gia tăng.
Không dần lại ở đó, mà Khoa Tài chính - Ngân hàng còn mang đ ến cho sinh viên
những thông tin nổi b ật trong th ị trường ngân hàng hiện nay là các ngân hàng đều chú
trọng đến quản lý rủi ro, trong các loại r ủi ro hi ện nay thì rủi ro tín d ụng là loại r ủi ro
chiếm tỷ tr ọng cao nhất tại các ngân hàng thương mại ở Việt Nam. Thực tế cho thấy,
trong quá trình cạnh tranh và đi ều ki ện hội nhập hệ thống xếp hạng tín d ụng là một
đi ều kiện tiên quyết cho vi ệc quản l ý rủi ro tín dụng tiên tiến và mỗi tổ chức tín dụng
đều mong muốn th i ết l ập một hệ thống xếp hạng tín d ụng nội bộ cho riêng mình.
Với những lý do nêu trên, nhóm tác giả quyết đ ịnh đề xuất mô hình xếp hạng tín
dụng doanh nghiệp tại phòng thực hành ngân hàng. Qua đó, giúp sinh viên có thể hình
dung được quy trình xếp hạng tín dụng cơ ản đang được áp dụng tại các ngân hàng
thương mại (NHTM). Chính vì vậy, nhóm tác giả đã chọn đề tài: “Xây dựng mô hình
xếp hạng tín dụng doanh nghiệp trong mô hình ngân hàng thực hành”
2
1.2 MỤC TIÊU NGHIÊN CỨU
Trên cơ sở tiếp cận các lý thuyết hiện đại v ề xếp hạng tín nhiệm, phân tích hiện
trạng và kiểm chứng các chỉ tiêu đánh giá trong XHTD nội b ộ bằng mô hình logit để
dự đoán nguy cơ phá sả n và xếp hạng rủi ro tín d ụng.
Đề tài cũng xây dựng các bộ tiêu chí để chấm điểm xếp hạng tín dụng đối v ới các
khách hàng theo từng nhóm ngành nghề khác nhau.
Qua đó, giúp sinh viên chuyên ngành Tài chính - Ngân hàng có thể hình dung các
công việc cũng như các nghiệp vụ thực tế liên quan đến quản trị rủi ro tín d ụng trong
tương lai.
1.3 ĐỐI TƯỢNG VÀ PHẠM VI NGHIÊN CỨU
 Đối tượng nghiên cứu:
Đề tài tập trung nghiên cứu ộ chỉ tiêu đánh giá xếp hạng tín dụng doanh nghiệp
 Phạm vi nghiên cứu:
+ Đề tài đi sâu nghiên cứu hệ thống xếp hạng tín dụng nội b ộ đối với khách hàng
doanh nghiệp.
+ Phòng thực hành Ngân hàng, trường Đại học Lạc Hồng.
 Thời gian nghiên cứu:
+ Đề tài tập trung đánh giá xếp hạng tín dụng doanh nghiệp giai đoạn 2009-2011.
+ Thời gian tổng hợp và xử lý số li ệu: tháng 03 năm 2012 đến tháng 04 năm 2012.
+ Mô hình xếp hạng tín dụng do nhóm tác giả đề xuất dự kiến áp dụng giai đoạ n
2013 và trở về sau cho phòng Thực hành Ngân hàng.
1.4 PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
- Đề tài sử dụng phương pháp phân tích số liệu định tính và định lượng để làm rõ
thực trạng XHTD doanh nghiệp.
- Phương pháp so sánh giữa các tiêu chuẩ n của hệ thống XHTD giữa các tố chức
xếp hạng trong nước và quốc tế.
- Xử lý số li ệu bằng phầ n mềm Eview 5.1 để ước lượng mô hình hồi quy logit
1.5 TỔNG QUAN NGHIÊN CỨU ĐỀ TÀI
Trước đây, để đánh giá mức độ tín nhiệm, các tổ chức tài chính thường sử dụng
phương pháp “chuyên gia” trong hệ thống đánh giá rủi ro tín d ụng của các doanh
nghiệp. Các chuyên gia đánh giá sử dụng thông tin về đặc điểm của doanh nghiệp,
3
danh tiếng, vốn, độ bất ổn của lợi suất và các tiêu chí liên quan khác. Đồng thời, các
tác giả đó phối hợp những biến định danh và các biến định tính để đi đến việc đánh giá
rủi ro tín d ụng của khách hàng. Phần lớn sự đánh giá này đều mang tính chủ quan của
các chuyên gia. Từ kết quả đánh giá này, người ta sẽ quyết đ ịnh việc cấp hay không
cấp các khoản tín dụng.
Đã có rất nhiều những phân tích chuyên sâu về phương pháp luận đã được công bố
trên tạp chí JBF, như DA tiếp đó là phân tích ằng mô hình Logit. Trong bài viết c ủa
Altman trên tạp chí JBF tháng 6 năm 1997 đã phát triển mô hình phân biệt và được coi
như cơ sở cho các mô hình tiếp cận theo phương pháp này. Phân tích phân iệt tìm
một hàm tuyến tính của các biến tài chính và thị trường để có thể phân biệt một cách
tốt nhất giữa hai lớp doanh nghiệp vỡ n ợ và không vỡ nợ. Tương tự, phân tích logit sử
dụng các biế n tài chính dự báo xác suất vỡ nợ của người vay. Với gi ả thuyết khả năng
vỡ nợ có phân phối Logistic, hàm mật độ xác suất vỡ nợ được gọi là hàm logistic. B ởi
vậy, giá trị của nó nằm trong khoảng (0, 1).
Martin (1977) sử dụng mô hình Logit và phân tích phân biệt trong dự báo phá sản
của các Ngân hàng trong giai đoạn 1975-1976. Khi đó, đã có 25 ngân hàng vỡ nợ, cả
hai mô hình đã cho kết quả phân lớp phù hợp với thực tế. West (1985) đã sử dụng mô
hình logit kết hợp với sự phân tích nhân tố để đo lường điều kiện tài chính của các tổ
chức tài chính và đưa ra xác suất vỡ nợ của những ngân hàng. Đặc biệt, những nhân tố
được sử dụng trong mô hình Logit tương tự như mô hình Camel dùng để xếp hạng các
ngân hàng. Platt (1991) đã sử dụng mô hình Logit trong kiểm đị nh và lựa chọn các
biến tài chính và cho rằng, việc sử dụng các biến tài chính trong ngành tốt hơn sử dụng
những biến tài chính của một doanh nghiệp đơn lẻ, trong dự báo phá sản của doanh
nghiệp. Lawrence (1992) sử dụng mô hình Logit dự báo xác suất vỡ n ợ của những
người v ay mua nhà có thế chấp. Smith và Lawrence (1995) sử dụng mô hình Logit
trong lựa chọn biế n tốt nhất khi dự báo vỡ nợ của các quốc gia. Họ cho rằng, sử dụng
dữ li ệu trả nợ trong quá khứ là quan trọng nhất trong dự báo vỡ nợ.
Trong một số năm trở lại đây, đã có rất nhiều phương pháp khác nhau sử dụng mô
hình không có tham biến trong quá trình phát triển. Bao gồm mô hình cây phân lớp,
mạng nơron, logic mờ. Mặc dù một số kết quả nghiên cứu đã công ố và cho kết quả
rất tốt như: Galindo&Tamayo (2000) và Caiazza (2004), những họ l ại cho rằng vẫn chỉ
4
sử dụng mô hình Logit và Pro it vì ước lượng các tham số dễ dàng, có thể giải thích
được, cũng như ước lượng rủi ro khi thay đổi kích thước mẫu là thấp. Altman, Marco
& Varetto (1994) và Yang (1999) sử dụng mô hình mạng nơron và cho kết quả phân
tích tốt hơn so với mô hình phân lớp cổ điển.
Tại Việt Nam, có một số công trình nghiên cứu đã gặt hái được nhiều thành công
mang tính ứng dụng thực tiễn rất sâu sắc như sau:
+ Nguyễn Văn Hiếu, (2005), Xây dựng hệ thống chấm điểm tín dụng doanh nghiệp
tại ngân hàng TMCP Á Châu, Đại h ọc kinh tế Tp.HCM, luận văn thạc sỹ kinh tế.
+ Dinh Thi Huyen Thanh và Stefanie Kleimeier đã tiến hành nghiên cứu nguồn số
liệu được tổng hợp từ các NHTM Việt nam theo 20 biến số gồm độ tuổi, thu nhập trình
độ học vấn, .để xác định mức độ ảnh hưởng của các biến này đến rủi ro tín d ụng và
qua đó xây dựng mô hình điểm số tín d ụng cá nhân cho các NH bán lẻ ở Việt Nam.
+ Nghiên cứu của Lê Tất Thành, (2009), Ứng dụng hàm Logit xây dựng mô hình dự
báo hạng mức tín nhiệm các doanh nghiệp Việt Nam, Đại học Kinh tế Tp.HCM,
lu ận văn thạc sỹ kinh tế.
+ Vương Quân Hoàng, Đào Gia Hưng, Nguyễn Văn Hữu, Trần Minh Ngọc và Lê
Hồng Phương (2006), Phương pháp thống kê xây dựng mô hình định mức tín nhiệ m
khách hàng thể nhân.
Qua việc tổng kết các kết quả nghiên cứu trước đây ta thấy đã có rất nhiều các
phương pháp hay mô hình đã được đề xuất, áp d ụng và thu được những kết quả khá tốt
trong thực tiễn. Trong phạm vi của đề tài này, nhóm tác giả xin được tiếp thu các kết
quả nghiên cứu trên đề đưa vào quy trình nghiên cứu tại phòng thực hành ngân hàng,
trường Đại học Lạc Hồng.
1.6 Ý NGHĨA THỰC TIỄN CỦA ĐỀ TÀI
Kết hợp với Khoa Công nghệ thông tin để xây dựng phần mềm quy trình xếp hạng
tín dụng doanh nghiệp nhằm tạo sự trực q uan sinh động cho sinh viên dễ tiếp thu.
1.7 KẾT CẤU ĐỀ TÀI
Mục lục
Danh mục từ ngữ viết tắt
Danh mục bả ng biểu, sơ đồ
Chương 1: Tổng quan
5
Chương 2: Cơ sở lý lu ận về mô hình xếp hạng tín dụng doanh nghiệp và quản trị rủi
ro tín dụng
Chương 3: Xây dựng mô hình xếp hạng tín dụng doanh nghiệp trong mô hình ngân
hàng thực hành
Chương 4: Vận dụng mô hình logit để dự báo xác suất khả năng trả nợ
Chương 5: Nhận xét và đề xuất
Kết luận