
 

NG DT
THNG RI RO TÀI
CHÍNH CA KHÁCH HÀNG DOANH
NGHIP TI
C PHN Á CHÂU


Chí Minh - 


Văn Năng . Các kết quả nghiên cứu trong luận văn này là trung thực và chưa từng
được ai công bố trước đây. TP. Hồ Chí Minh, ngày 15 tháng 11 năm 2013
Tác giả
Nguyễn Mạnh Hoằng






2.1. Khái quát h 22
2.1.1. Lịch sử hình thành và quá trình phát triển 22
2.1.2. Cơ cấu tổ chức quản lý và sở hữu 23
2.1.2.1. Cơ cấu tổ chức quản lý 23
2.1.2.2. Cơ cấu sở hữu 23 2.1.3. Kết quả hoạt động kinh doanh của ACB giai đoạn 2010 – 2012 23
2.1.3.1. Về hoạt động huy động vốn 24
2.1.3.2. Về hoạt động tín dụng 25
2.1.3.3. Về thu nhập – chi phí 28
2.2. 
 32
2.2.1. Trung tâm thông tin tín dụng – Ngân hàng nhà nước Việt Nam 33
2.2.2. Hệ thống chấm điểm xếp hạng tín dụng tại ACB 36
2.2.2.1. Lịch sử hình thành 36
2.2.2.2. Quy trình xếp hạng 38
2.2.2.3. Tiêu chí phân loại nợ 39
2.2.2.4. Nhận xét về hệ thống chấm điểm xếp hạng tín dụng tại ACB 41
2 42

khách .
3.1. Lý 
ACB 44
3.2.  45
3.3.   45
3.3.1. Nguyên tắc chọn mẫu 46
3.3.2. Chọn dữ liệu 46
3.3.3. Chọn biến độc lập 48
3.3.3.1. Nhóm chỉ số tài chính đòn bẩy 49

4.1.4. Phổ biến kiến thức về rủi ro tài chính và công bố các công ty thuộc điện cảnh báo
rủi ro tài chính đến từng nhân viên tín dụng 80
4.2.  82
4.2.1. Hoàn thiện quy trình, quy định nghiệp vụ về việc cảnh báo rủi ro tín dụng 82
4.2.2. Xây dựng hệ thống thông tin cảnh báo sớm các nguy cơ rủi ro tín dụng 83
4.2.3. Các giải pháp khác 84
4.2.3.1. Nghiên cứu khách hàng 84
4.2.3.2. San sẻ rủi ro 85
4.2.3.3. Thực hiện đảm bảo tín dụng 86
4.2.3.4. Hạn chế tín dụng 87
4.2.3.5. Đa dạng hóa đầu tư 87
4.3.  88
4.3.1. Hoàn thiện thống nhất các quy định về chấm điểm phân loại nợ và trích lập dự
phòng 88
4.3.2. Phát huy tối đa hiệu quả cung cấp thông tin của Trung tâm thông tin tín dụng
(CIC) 88
4.3.3. Tăng cường thanh tra giám sát hệ thống ngân hàng. 89
4 89
 90

 1

D
ACB : Ngân hàng thương mại cổ phần Á Châu

Bảng 2.2 : Bảng cơ cấu huy động vốn theo kỳ hạn
Bảng 2.3 : Bảng cơ cấu huy động vốn theo thành phần kinh tế
Bảng 2.4 : Bảng cơ cấu tín dụng theo thời hạn cho vay
Bảng 2.5 : Bảng cơ cấu tín dụng theo thành phần kinh tế
Bảng 2.6 : Phân loại nhóm nợ tín dụng tại ACB
Bảng 2.7 : Bảng cơ cấu tín dụng theo khu vực
Bảng 2.8 : Cơ cấu tín dụng theo ngành kinh tế
Bảng 2.9 : Bảng cơ cấu thu nhập – chi phí từ đầu tư – kinh doanh chứng khoán
Bảng 2.10 : Bảng điểm các chỉ tiêu tài chính, trọng số trong chấm điểm tín dụng của
CIC
Bảng 2.11 : Bảng chuẩn xếp hạng tín dụng DN theo CIC
Bảng 2.12 : Bảng nhóm nợ KHDN phân loại theo điều 6 và điều 7 Quyết định 493
Bảng 2.13: Thống kê các chỉ tiêu đánh giá trong hệ thống XHTD áp dụng đối với
KHDN tại ACB
Bảng 2.14 : Bảng tiêu chí phân loại nợ tại ACB
Bảng 3.01 : Bảng phân loại theo ngành nghề của mẫu đánh giá
Bảng 3.02 : Bảng nhóm chỉ số đòn bẩy tài chính
Bảng 3.03 : Bảng nhóm chỉ số tài chính sinh lời
Bảng 3.04 : Bảng nhóm chỉ số tài chính hoạt động
Bảng 3.05 : Bảng nhóm chỉ số tài chính thanh toán
Bảng 3.06: Bảng thống kê mô tả biến độc lập
Bảng 3.07 : Bảng thống kê các biến giải thích
Bảng 3.08: Bảng thống kê các biến độc lập có hệ số tương quan cao
Bảng 3.09 : Bảng kiểm định phân phối chuẩn của biến độc lập Bảng 3.10: Bảng kết quả thực nghiệm
Bảng 3.11: Bảng kết quả phân tích từng bước
Bảng 3.12: Bảng hệ số biệt tải của các biến độc lập
Bảng 3.13: Bảng hệ số chuẩn hóa và chưa chuẩn hóa
1 Mở đầu
1. 
Cùng với xu hướng phát triển chung trong lĩnh vực ngân hàng, hệ thống ngân hàng
thương mại Việt Nam đã mở rộng phạm vi hoạt động của mình theo hướng tăng tỷ
trọng dịch vụ, giảm tỷ trọng tín dụng. Tuy nhiên không thể phủ nhận rằng hiện tại và
trong tương lai tín dụng vẫn đem lại nguồn thu chính cho các ngân hàng này. Và trong
cho vay thì rủi ro tín dụng là điều không thể nào tránh khỏi. Làm thế nào để hạn chế

nhóm khách hàng chưa có rủi ro, từ đó đưa ra một mô hình chung đo lường các rủi ro
tài chính của KHDN đang vay tại ACB.
4. G
- Thông tin từ các chỉ số tài chính thu thập từ hệ thống XHTD tại ACB là có hữu ích
trong việc đo lường rủi ro tài chính của các KHDN tại ACB.
- Đề tài chỉ nghiên cứu đánh giá mối liên hệ giữa các dữ liệu từ BCTC đánh giá rủi
ro tài chính của doanh nghiệp và bỏ qua các yếu tố liên quan.
5. 
Nội dung của luận văn được nghiên cứu được nghiên cứu theo phương pháp định
tính, định lượng đựa thống kê mô tả. Sử dụng mô hình phân tích đa biệt thức để phân
tích các chỉ số tài chính của khách hàng DN từ đó đề xuất mô hình đo lường rủi ro tài
chính nhằm phục vụ cho công tác đo lường rủi ro tín dụng của khách hàng DN tại
ACB.
6. 
Nội dung luận văn bao gồm 04 chương:
3  Tổng quan về việc do lường rủi ro tài chính của các KHDN
 Thực trạng đo lường rủi ro tài chính của KHDN tại ACB
 Ứng dụng mô hình phân tích đa biệt thức để đo lường rủi ro tài chính
của KHDN tại ACB
4: Giải pháp nâng cao chất lượng đo lường rủi ro tài chính của KHDN tại
ACB bằng cách ứng dụng mô hình phân tích đa biệt thức

dòng tiền đã xảy ra. Sự mất cân đối này tiềm ẩn một rủi ro lớn đối với hoạt động kinh
doanh. Do thiếu tiền, việc mua nguyên liệu, vật liệu, nhiên liệu phục vụ cho sản xuất
kinh doanh có thể bị dừng lại, dẫn đến ngừng sản xuất, kinh doanh; tiền lương của
công nhân và các khoản vay (nếu có) không được trả đúng hạn ảnh hưởng lớn tới uy
tín của DN, v.v
Sự mất cân đối dòng tiền được chia thành: mất cân đối tạm thời và mất cân đối dài
hạn. Có thể nói, ở bất kỳ DN nào cũng xảy ra mất cân đối tạm thời do việc thu hồi các
khoản nợ phải thu không đúng kế hoạch; việc góp vốn không được thực hiện đúng
5 cam kết Mất cân đối tạm thời về dòng tiền có thể khắc phục được bằng nhiều biện
pháp và hậu quả thường không lớn. Mất cân đối dài hạn xảy ra do những nguyên nhân
quan trọng như: phần định phí trong tổng chi phí của DN quá lớn; vốn lưu động tự có
quá ít; nợ khó đòi tăng lên; doanh thu chưa bù đắp đủ các khoản chi phí thường xuyên,
v.v… Khi lạm phát xảy ra trong nền kinh tế, do tác động dây chuyền giữa các DN, số
nợ phải thu, đặc biệt là nợ phải thu khó đòi tăng lên, mất cân đối tạm thời rất dễ
chuyển thành mất cân đối dài hạn. Mất cân đối dài hạn về dòng tiền có thể làm cho
DN bị phá sản.
 Để phục vụ kinh doanh, đầu tư, hầu như các
DN đều phải sử dụng vốn vay. Do đó, lãi suất tiền vay - chi phí sử dụng vốn - trở
thành bộ phận cấu thành quan trọng trong chi phí sản xuất kinh doanh và đầu tư của
DN. Khi lập kế hoạch kinh doanh và dự án đầu tư, lãi suất tiền vay đã được dự tính.
Song, có rất nhiều nhân tố nằm ngoài tầm kiểm soát của DN tác động đến lãi suất tiền
vay. Thông thường khi lạm phát xảy ra, lãi suất tiền vay tăng đột biến làm cho những
tính toán, dự kiến trong kế hoạch kinh doanh, đầu tư bị đảo lộn. Lượng tiền vay càng
lớn, tác động tiêu cực của rủi ro này càng nghiêm trọng và có thể dẫn đến tình trạng
phá sản DN nếu nó tồn tại trong một thời kỳ dài.
Sức mua của thị trường là nhân tố quyết
định khả năng tiêu thụ hàng hóa của DN và nó cũng quyết định dòng tiền vào DN.

hoạt động cho vay của ngân hàng.
1.1.2. 
- Khi rủi ro tài chính xảy ra thì các sự kiện sẽ ảnh hưởng mạnh mẽ đến nhiều thành
phần tham gia trong nền kinh tế.
- Rủi ro tài chính xảy ra không chỉ ảnh hưởng đến vốn, tài sản, lợi nhuận của công ty
mà còn ảnh hưởng đến độ tín nhiệm thương hiệu. Rủi ro tài chính xảy ra có thể dẫn tới
công ty phá sản gây thiệt hại trực tiếp cho nhà đầu tư và các nhà tài trợ.
7 - Rủi ro tài chính gây ra những tổn thất gián tiếp đến nền kinh tế và ở mức độ nặng hơn
có thể gây ra bất ổn xã hội.
- Hậu quả của rủi ro tài chính là nghiêm trọng nếu như không quản trị được rủi ro. Quản
trị rủi ro tài chính thay vì cách tiếp cận mang tính hậu kiểm thì nay đã chuyển sang
cách tiếp cận mang tính phòng ngừa, cảnh báo trước bằng các mô hình đo lường rủi ro
tài chính.
1.1.3.  :
Từ những năm đầu thập niên 30 của thế kỷ 20,việc đưa ra mô hình đo lường rủi ro tài
chính đã được khởi xướng. Cho đến thập niên 70 thì việc sử dụng các mô hình thống
kê để đo lường rủi ro tài chính của các DN trở thành một hướng phát triển mạnh mẽ.
Nói đến đo lường rủi ro tài chính, người ta thường nghĩ đến đo lường rủi ro của một
danh mục đầu tư chứng khoán, định giá quyền chọn hay đo lường rủi ro nội tại thông
qua các chỉ số tài chính của một DN. Việc đo lường rủi ro tài chính là một trong
những hoạt động quan trọng giúp quản trị tốt các rủi ro và đây cũng một hoạt động đã
được các quốc gia và các tổ chức tài chính trên thế giới quan tâm và ứng dụng từ rất
sớm.
Tùy theo từng góc độ nghiên cứu mà ta có các cách hiểu khác nhau về việc đo lường
rủi ro tài chính.
Đối với hoạt động tín dụng trong ngân hàng, việc đo lường rủi ro tài chính của các
DN đang cho vay được hiểu như là một bộ phận của hệ thống xếp hạng tín dụng. Vì

tài chính có nhiều thuận lợi, và linh hoạt hơn trong việc huy động vốn với các công
ty cùng ngành, các công ty này có thể sử dụng nhiều công cụ chứng khoán cũng
như vay ngân hàng để huy động một cách dễ dàng.

- Hầu hết các công ty hiện nay ở Việt Nam việc huy động vốn chủ yếu dựa vào vốn
vay từ ngân hàng. Do đó việc các ngân hàng đánh giá được rủi ro tài chính của các
9 công ty vay vốn tại ngân hàng mình là điều hết sức quan trọng và có ý nghĩa trong
quyết định cho vay cũng như là trong quá trình giám sát sau khi cho vay.
- Để phát triển và tăng trưởng kinh tế thì đương nhiên là phải thúc đẩy đầu tư và như
vậy phải tăng trưởng tín dụng. Tuy nhiên nếu chỉ tăng trưởng tín dụng thì chưa đủ
điều quan trọng là chất lượng và hiệu quả mang lại của tín dụng. Nếu chỉ quan tâm
đến tăng trưởng tín dụng để phát triển kinh tế mà không quan tâm đến chất lượng
và hiệu quả tín dụng thì sau một khoản thời gian thì phải giải quyết khoản nợ xấu
khổng lồ. Do đó việc đánh giá đo lường được rủi ro tài chính của các DN cho vay
định kỳ giúp cho các ngân hàng kiểm soát được chất lượng tín dụng và có biện
pháp xử lý nợ xấu kịp thời.
- Đo lường rủi ro tín dụng hỗ trợ và là một trong những cơ sở ra quyết định cấp tín
dụng: xác định hạn mức tín dụng, thời hạn, mức lãi suất, biện pháp bảo đảm tiền
vay.
- Cải thiện tình trạng trích lập dự phòng của ngân hàng (phù hợp với tài sản bảo
đảm). Đo lường được rủi ro tài chính của khách hàng là cơ sở để quản trị tín dụng
nhằm hạn chế và giới hạn mức rủi ro mục tiêu. Đồng thời cũng từ đó xác định
được mức dự phòng trích lập tiến tới mục đích tối đa hóa lợi nhuận và ổn định hệ
thống ngân hàng.
1.1.5. 
Hiện nay, bên cạnh phương pháp chuyên gia, các phương pháp dự báo rủi ro tín dụng
DN dựa trên dữ liệu thống kê đang phát triển ngày càng mạnh mẽ cả về chiều rộng và

Mô hình Logit nghiên cứu sự phụ thuộc của một biến nhị phân vào các biến độc
lập khác. Mục tiêu của các mô hình này là sử dụng những nhân tố có ảnh hưởng đến
khả năng đảm bảo trả nợ (biến độc lập) để xác định rủi ro tài chính cũng như khả năng
trả nợ (biến phụ thuộc) của khách hàng này là bao nhiêu. Nghĩa là, mô hình Logit có
thể ước lượng xác suất một rủi ro tài chính của một khách hàng là bao nhiêu trực tiếp
từ mẫu.
11 Cấu trúc dữ liệu trong mô hình như sau:
Biến
loại
Biến độc lập
Liên tục hoặc rời rạc
Biến phụ thuộc
Nhị phân
Mô hình kinh tế lượng tương ứng là:

ln(p/(1-p)) = β
1 +
β
2
X
1+
β
3
X
2 + … +
β
k

giả định hạng nhiễu phân phối chuẩn thông thường (standard normality distribution).
Tuy nhiên, sự khác biệt giữa Logit và Probit không đáng kể và không có ý nghĩa về
mặt thống kê. Charles M.Friel trong nghiên cứu “Linear probability response models:
Probit and Logit” chỉ ra vấn đề này.
1.1.5.5. Mô hình 
Machine learning: (nhiều tác giả dịch là "học máy") là một lĩnh vực của trí tuệ nhân
tạo mà nó liên quan đến thiết kế và phát triển các thuật toán cho phép cải thiện khả
năng thực thi các chức năng dựa trên cơ sở dữ liệu. Mục tiêu chính trong nghiên cứu
machine learning là đưa ra những mô hình có kết quả được tạo ra một cách tự động từ
những quy luật hay kiểu mẫu từ dữ liệu. Do đó, các mô hình này đòi hỏi phải có dữ
liệu đầu vào lớn và có nhiều nhóm nghiên cứu. Mỗi nhóm này có một chức năng khác
nhau, ở đây tác giả quan tâm đến nhóm nghiêm cứu giám sát (supervised learning) mà
các thuât toán của nó sau đây, đang được sử dụng để xếp hạng tín nhiệm trên thế giới
như là những kỹ thuật riêng lẻ tốt nhất như lân cận gần nhất K (K –nearest neighbor)
và mạng notron nhân tạo (Artifical neural network - ANN).
Lân cận gần nhất K:
Là một trong số những thuật toán machine learning đơn giản nhất. Thuật toán này
phân loại dựa trên phương pháp chọn những quan sát gần nhau trong không gian véc
tơ đa chiều của các biến độc lập thành một nhóm, mức độ gần nhau của các quan sát
phụ thuộc vào K. K là một số nguyên dương và có đặc trưng là nhỏ. Tương tự đối với
hồi quy, bằng cách phân giá trị của quan sát gần với trung bình giá trị của nhóm các
quan sát nằm trong khoảng lân cận gần nhất K. Giá trị của biến nào càng gần mức
trung bình thì tỷ trọng của nó càng lớn.
Mô hình ANN (mạng nowtron):
Neural Network là một tập các phần tử xử lý đơn giản được kết nối với nhau, mỗi kết
nối có cường độ nhất định thể hiện bởi trọng số. Năng lực xử lý của mạng nowtron
13 được quyết định bởi các trọng số này, vốn được hình thành qua một quá trình thích

năm năm trước khi công ty có rủi ro tài chính, mặc dù ông cảnh báo rằng các chỉ số tài
chính được chọn là có chọn lọc. Nghiên cứu cũng phát hiện ra rằng không phải tất cả
các chỉ số tài chính đều đo lường chính xác các công ty có nguy cơ và không có rủi ro
tài chính.
Zavgren (1983) quan sát thấy rằng nhược điểm chủ yếu theo phương pháp của Beaver
là sự khác biệt chỉ diễn ra ở một chỉ số tài chính tại một thời điểm trong khi đó các
biến khác nhau đều có khả năng cung cấp sự đa dạng trong đo lường. Một chỉ số tài
chính duy nhất giải thích chưa đầy đủ tình hình tài chính của các công ty.
   : Altman (1968) là người đầu tiên áp dụng
phương pháp đa biến để đo lường rủi ro tài chính. Phương pháp này kết hợp các chỉ
số tài chính lại với nhau vào trong một mô hình. Để xây dựng một mô hình đa biến
hiệu quả, phải xác định được các chỉ số tài chính tốt nhất có khả năng đo lường được
rủi ro tài chính.
Có ba phương pháp phân tích phổ biến của mô hình đa biến, đó là mô hình phân tích
đa biệt thức (MDA), hồi quy Logit, Probit và mô hình mạng nơ tron nhân tạo (ANN).
MDA là một trong những phương pháp phổ biến nhất được sử dụng để đo lường
rủi ro tài chính (Zavgren 1983). Phương pháp này đánh giá khả năng đo lường của các
chỉ số tài chính. Jones (1987) mô tả phương pháp này như một kỹ thuật điểm Z của
mỗi công ty trong một mẫu bằng cách kết hợp các biến độc lập lại với nhau. Một điểm
Z được lựa chọn dựa vào kết quả mẫu. Các công ty dưới điểm Z được dự báo là có rủi
ro tài chính và ngược lại những công ty trên điểm Z được dự báo là không có rủi ro tài
chính (Jones 1987). Ưu điểm của phương pháp này là khả năng đo lường chính xác
cao. Phương pháp MDA đã được sử dụng để phát triển một số mô hình đo lường,
bao gồm cả Altman (1968), Altman, Haldeman và Narayanan (1977), Deakin (1972,
1977), Edmister (1972), Blum (1974), Sinkey (1975) và Lincoln (1984).
15 Phân tích hồi quy Logit tương đương với hồi quy Probit. Ưu điểm của nó là các giả
định đơn giản hơn so với MDA, chẳng hạn như các biến chỉ cần phân phối thông