TRƢỜNG ĐẠI HỌC MỞ TP.HỒ CHÍ MINH
KHOA ĐÀO TẠO ĐẶC BIỆT

KHÓA LUẬN TỐT NGHIỆP
NGÀNH TÀI CHÍNH – NGÂN HÀNG

XÂY DỰNG MÔ HÌNH HỒI QUY
LOGISTIC HỖ TRỢ XẾP HẠNG TÍN
DỤNG DOANH NGHIỆP VỪA VÀ NHỎ
TẠI NGÂN HÀNG TMCP
CÔNG THƢƠNG VIỆT NAM

SVTH: NGUYỄN TRẦN HẠNH DUNG
MSSV: 1154040075
Ngành: Ngân hàng
GVHD: TS. PHẠM PHÚ QUỐC

TP.Hồ Chí Minh – Tháng 04/2015


LỜI CẢM ƠN

Tôi xin chân thành cảm ơn Ban lãnh đạo Ngân hàng TMCP Công Thương Chi nhánh
Bà Rịa – Vũng Tàu đã cung cấp BCTC của những khách hàng DNVVN hiện đang vay
vốn tại ngân hàng, và thông tin về quy trình xếp hạng tín dụng nội bộ hệ thống.
Tôi xin gửi lời cảm ơn tới GVHD TS. Phạm Phú Quốc, người đã rất nhiệt tình đóng
góp ý kiến và trao đổi, giải quyết những khúc mắc trong suốt quá trình thực hiện, để
tôi có thể hoàn thành trọn vẹn bài khóa luận tốt nghiệp này.


NHẬN XÉT CỦA GIẢNG VIÊN HƢỚNG DẪN

Logit: Hồi quy Logistic.
NHNN: Ngân hàng Nhà nước.
NHTM: Ngân hàng thương mại.
RRTD: Rủi ro tín dụng.
SMEDF: Quỹ Phát triển doanh nghiệp nhỏ và vừa (tên giao dịch tiếng Anh: Small and
Medium Enterprise Development Fund).
STT: Số thứ tự.
SXKD: Sản xuất kinh doanh.
TCKT: Tổ chức kinh tế.
TCTD: Tổ chức tín dụng.
TMCP: Thương mại cổ phần.
TSĐB: Tài sản đảm bảo.
VAMC: Công ty TNHH một thành viên Quản lý tài sản của các TCTD Việt Nam.
Vietinbank: Ngân hàng TMCP Công Thương Việt Nam.
VCCI: Phòng Thương mại và Công nghiệp Việt Nam.
VCSH: Vốn chủ sở hữu.
XHTD: Xếp hạng tín dụng.


MỤC LỤC
Trang phụ bìa
Lời cảm ơn
Nhận xét của giảng viên hƣớng dẫn
Danh mục các từ viết tắt
Mục lục
Danh mục bảng biểu
Danh mục sơ đồ, biểu đồ
Chƣơng 1: GIỚI THIỆU ĐỀ TÀI .................................................................................. 1
1.1 Sự cần thiết của đề tài ................................................................................................. 1
1.1.1 Tổng quan về vấn đề nghiên cứu ............................................................................ 1

3.1.3 Hệ thống chỉ tiêu phi tài chính ................................................................................ 18
3.1.4 Tổng hợp điểm và công bố xếp hạng khách hàng .................................................. 20
3.2 Ưu điểm của hệ thống XHTD doanh nghiệp ............................................................ 20
3.2.1 Giúp hạn chế đánh giá chủ quan trong XHTD ....................................................... 20
3.2.2 Phê duyệt cấp tín dụng cho khách hàng.................................................................. 21
3.2.3 Phát triển sản phẩm tín dụng .................................................................................. 21
3.2.4 Phân loại nợ và trích lập dự phòng rủi ro tín dụng ................................................. 22
3.2.5 Theo dõi và kiểm soát rủi ro tín dụng ..................................................................... 22
3.2.6 Ứng dụng hệ thống XHTD nội bộ vào triển khai quản trị rủi ro tín dụng theo
hiệp ước vốn Basel II (IRB Use Test) .................................................................... 23
3.3 Hạn chế của hệ thống XHTD doanh nghiệp tại Ngân hàng TMCP Công Thương .. 23
3.3.1 Hạn chế trong việc phát hiện rủi ro trước phê duyệt tín dụng cho DNVVN .......... 23
3.3.2 Nguyên nhân dẫn đến hạn chế trong việc phát hiện RRTD của DNVVN bằng hệ
thống XHTD nội bộ ................................................................................................ 25
Kết luận chương 3 ........................................................................................................... 26
Chƣơng 4: XÂY DỰNG MÔ HÌNH HỒI QUY LOGISTIC PHÂN TÍCH RRTD
ĐỐI VỚI DNVVN TẠI NGÂN HÀNG TMCP CÔNG THƢƠNG ........................... 27
4.1 Chọn mẫu nghiên cứu ............................................................................................... 27
4.2 Thiết kê mô hình phân tích RRTD ............................................................................ 28
4.2.1 Mô hình nghiên cứu ................................................................................................ 28
4.2.2 Xác định biến phụ thuộc nhị phân Y ...................................................................... 29
4.2.3 Xác định các biến độc lập Xn ........................................................................................................................... 30


4.2.4 Các tiêu chuẩn đo lường hiệu quả mô hình Logit................................................... 34
4.3 Kiểm định mô hình nghiên cứu ................................................................................ 34
4.3.1 Kiểm tra hiện tượng đa cộng tuyến......................................................................... 34
4.3.2 Kết quả mô hình hồi quy Binary Logistic .............................................................. 36
4.3.3 Kiểm định sự phù hợp của mô hình ........................................................................ 38
4.3.4 Kết quả dự báo của mô hình ................................................................................... 39

Bảng 4.5: Correlation Matrix
Bảng 4.6: Coefficientsa
Bảng 4.7: Kết quả mô hình hồi quy Logistic Y bằng phương pháp Backward Stepwise
(Likelihood Ratio)
Bảng 4.8: Omnibus Tests of Model Coeficients
Bảng 4.9: Kiểm định -2LL và R2
Bảng 4.10: Hosmer and Lemeshow Test
Bảng 4.11: Classification Tablea.
Bảng 4.12: Bảng so sánh các phương pháp chạy hồi quy bằng Stepwise.
Bảng 4.13: Kết quả xếp hạng khả năng trả nợ.


DANH MỤC CÁC SƠ ĐỒ, BIỂU ĐỒ
Sơ đồ 3.1: Quy trình XHTD doanh nghiệp thông thường của Vietinbank
Biểu đồ 3.1: Nợ xấu, DPRR và tỷ lệ DPRR của Vietinbank qua các năm
Biểu đồ 3.2: Tỷ trọng nợ xấu phân loại theo khách hàng


Chương 1: Giới thiệu đề tài

Chƣơng 1: GIỚI THIỆU ĐỀ TÀI
1.1 SỰ CẦN THIẾT CỦA ĐỀ TÀI
1.1.1 Tổng quan về vấn đề nghiên cứu
Theo báo cáo mới nhất của Phòng Thương mại và Công nghiệp Việt Nam (VCCI),
có gần 500.000 DNNVV chiếm tới trên 97,5% số lượng doanh nghiệp cả nước, đóng
góp khoảng 40% GDP cho nền kinh tế nước nhà. Thành phần kinh tế này là một trong
những nhân tố chủ chốt và quan trọng, đóng góp to lớn vào sự ổn định, phát triển và
đổi mới đất nước. Tuy nhiên trong những năm gần đây, do dư chấn của khủng hoảng
kinh tế tài chính toàn cầu năm 2008, cùng những yếu kém vốn tồn tại trong nền kinh tế
nước ta đã ảnh hưởng lớn đến hoạt động sản xuất kinh doanh của DNVVN nói riêng


Đơn vị tính: %

2010

Tỷ trọng dƣ nợ DNVVN/
Tổng dƣ nợ tín dụng

2011

2012

2013

6T2014

23,15

21,68

20,82

22,97

25,00

Tỷ lệ nợ xấu/
Tổng dƣ nợ tín dụng

2,21

ra, Nhà nước còn chủ động cho vay các dự án khả thi, kích thích kinh tế phục hồi,
nhưng hiệu quả của chính sách tiền tệ vẫn còn hạn chế. Tốc độ tăng trưởng tín dụng
của nhóm TCKT này vẫn còn rất chậm, chỉ khoảng 2%.
Tỷ lệ nợ xấu DNVVN/ Tổng dư nợ đối với DNVVN thường cao hơn so với nợ
xấu trung bình toàn ngành, là tác nhân chính làm gia tăng nợ xấu của nền kinh tế
chung cả nước và có xu hướng gia tăng mạnh mẽ. Đỉnh điểm vào cuối năm 2012, tỷ
trọng nợ xấu của khu vực này đạt 5,24%, cao hơn trung bình nợ xấu của nền kinh tế là
1,07%.

1.1.2 Lý do chọn đề tài
Các DNVVN là thành phần kinh tế có nguồn vốn chủ sở hữu hạn hẹp nhất và có
nhu cầu vay bổ sung vốn lưu động nhiều nhất để duy trì sản xuất kinh doanh. Bản thân
các NHTM hiện nay cũng rất muốn tăng trưởng tín dụng. Nhận thấy thị trường
DNVVN là một thị trường tín dụng tiềm năng, nhưng hình như các NHTM đang dè
dặt hơn trong việc cấp tín dụng vì sợ cảnh “ôm rơm nặng bụng”. Cụ thể, trong 17 ngân
hàng Việt Nam được khảo sát, có tới 24% nghĩ rằng nợ xấu là vấn đề quan trọng nhất
của nền kinh tế đang đối mặt; 76% cho rằng nợ xấu là vấn đề ảnh hưởng lớn đến
ngành ngân hàng; và các ngân hàng đều kém lạc quan về cho vay DNVVN, mà chỉ
thích cho vay tài trợ dự án lớn để hạn chế rủi ro. (Theo báo cáo khảo sát ngành ngân
hàng tại các thị trường mới nổi của Công ty Kiểm toán E&Y ngày 13/08/2014).
Nguyễn Trần Hạnh Dung. MSSV: 1154040075

2


Chương 1: Giới thiệu đề tài

NHNN cũng như toàn hệ thống ngân hàng Việt Nam đã và đang tập trung mối
quan tâm vào 5 lĩnh vực ưu tiên cho vay hàng đầu trong chính sách tín dụng của mình,
bao gồm: nông nghiệp nông thôn, doanh nghiệp sản xuất hàng xuất khẩu, DNVVN,

XHTD doanh nghiệp hiện đang áp dụng tại Ngân hàng TMCP Công Thương Việt
Nam, hiệu quả cũng như hạn chế còn tồn tại của hệ thống xếp hạng này trong việc phát
hiện RRTD đối với nhóm khách hàng DNVVN. Thứ hai, đề xuất áp dụng mô hình hồi
quy Logistic để hỗ trợ phát hiện RRTD đối với DNVVN đang vay vốn tại Ngân hàng
TMCP Công Thương Việt Nam.
Nguyễn Trần Hạnh Dung. MSSV: 1154040075

3


Chương 1: Giới thiệu đề tài

1.4 KẾT CẤU LUẬN VĂN
Chương 1: Giới thiệu đề tài.
Chương 2: Tổng quan rủi ro tín dụng.
Chương 3: Hệ thống xếp hạng doanh nghiệp trong đo lường RRTD tại Ngân hàng
TMCP Công Thương.
Chương 4: Xây dựng mô hình hồi quy Logistic phân tích RRTD đối với DNVVN
tại Ngân hàng TMCP Công Thương.
Chương 5: Giải pháp nâng cao hiệu quả hệ thống XHTD đối với DNVVN tại
Ngân hàng TMCP Công Thương.

KẾT LUẬN CHƢƠNG 1
Chương 1 giới thiệu tổng quan về đề tài, lý do chọn đề tài, phương pháp và mục tiêu
nghiên cứu. Qua chương 1, luận văn đã nêu rõ thực trạng rủi ro tín dụng đối với nhóm
khách hàng DNVVN và lý do xây dựng mô hình Logistic như một công cụ hỗ trợ hệ
thống XHTD doanh nghiệp nội bộ trong việc phát hiện RRTD của các doanh nghiệp
đang vay vốn tại Ngân hàng TMCP Công Thương Việt Nam.

Nguyễn Trần Hạnh Dung. MSSV: 1154040075

Rủi ro tín dụng trong hoạt động ngân hàng chủ yếu phát sinh từ hoạt động cho
vay. DNVVN là nhóm khách hàng dễ bị ảnh hưởng nhất bởi sự suy thoái và biến động
khó dự đoán của nền kinh tế. Trước những biểu hiện năng lực tài chính yếu kém, hoạt
động sản xuất kinh doanh trì trệ, khó có khả năng trả nợ của các DNVVN, các ngân
hàng bắt đầu dè dặt và cân nhắc kỹ lưỡng hơn trước khi đưa ra quyết định cho vay. Vì
lo sợ sẽ gia tăng rủi ro tín dụng, gánh vác thêm nhiều nợ xấu, đặc biệt là các ngân hàng
vốn đang có tỉ lệ nợ xấu cao và quản trị rủi ro kém.
Để hình dung rõ hơn về thực trạng dư nợ tín dụng của khối DNVVN cùng với tỷ lệ
nợ xấu của nhóm TCKT này ta xem bảng trang bên:

Nguyễn Trần Hạnh Dung. MSSV: 1154040075

1


Chương 1: Giới thiệu đề tài

Đơn vị tính: %

2010

Tỷ trọng dƣ nợ DNVVN/
Tổng dƣ nợ tín dụng

2011

2012

2013


3,90

5,00

4,33

5,24

Nguồn: Các NHTM

Bảng 1.1 Tỷ lệ nợ xấu của các DNVVN
Bảng trên là tỷ lệ nợ xấu của các DNVVN tại Việt Nam được tổng hợp từ các
NHTM trong giai đoạn từ năm 2010 đến 6 tháng đầu năm 2014. Tỷ trọng dư nợ cho
vay DNVVN/ Tổng dư nợ nền kinh tế giảm dần trong khoảng thời gian từ năm 20102012. Mặc dù kể từ đầu năm 2012, nhờ lộ trình giảm lãi suất của NHNN, trần lãi suất
cho vay hiện nay đối với DNVVN (một trong năm lĩnh vực ưu tiên) đã giảm tới
4%/năm so với năm 2012, chỉ còn 8%/năm, lãi suất chiết khấu giữ ở mức 4,5%. Ngoài
ra, Nhà nước còn chủ động cho vay các dự án khả thi, kích thích kinh tế phục hồi,
nhưng hiệu quả của chính sách tiền tệ vẫn còn hạn chế. Tốc độ tăng trưởng tín dụng
của nhóm TCKT này vẫn còn rất chậm, chỉ khoảng 2%.
Tỷ lệ nợ xấu DNVVN/ Tổng dư nợ đối với DNVVN thường cao hơn so với nợ
xấu trung bình toàn ngành, là tác nhân chính làm gia tăng nợ xấu của nền kinh tế
chung cả nước và có xu hướng gia tăng mạnh mẽ. Đỉnh điểm vào cuối năm 2012, tỷ
trọng nợ xấu của khu vực này đạt 5,24%, cao hơn trung bình nợ xấu của nền kinh tế là
1,07%.

1.1.2 Lý do chọn đề tài
Các DNVVN là thành phần kinh tế có nguồn vốn chủ sở hữu hạn hẹp nhất và có
nhu cầu vay bổ sung vốn lưu động nhiều nhất để duy trì sản xuất kinh doanh. Bản thân
các NHTM hiện nay cũng rất muốn tăng trưởng tín dụng. Nhận thấy thị trường
DNVVN là một thị trường tín dụng tiềm năng, nhưng hình như các NHTM đang dè

Phương pháp mà đề tài sử dụng là phương pháp nghiên cứu định lượng bằng việc
phân tích mô hình hồi quy xác suất Binary Logistic (Logit) chạy trên phần mềm thống
kê ứng dụng SPSS ver.22, dựa trên cơ sở dữ liệu tổng hợp và phân tích từ 133 BCTC
của 50 DNVVN có dư nợ tại Ngân hàng TMCP Công Thương Việt Nam.
Hiện nay ở Việt Nam cũng có một số tác giả nghiên cứu thực nghiệm phân tích rủi
ro tín dụng cho các doanh nghiệp ở Việt Nam bằng mô hình hồi quy Logistic. Kế thừa
từ các nghiên cứu trước đó, luận văn xây dựng phương trình hồi quy với biến phụ
thuộc nhị phân Y về khả năng trả nợ, dựa trên các biến độc lập đưa vào mô hình là các
chi tiêu tài chính cơ bản, được chọn lọc cho phù hợp với tình hình thực tế quản trị rủi
ro tại Vietinbank. Dự kiến kết quả sẽ đưa ra được một mô hình dự báo RRTD mang
tính ứng dụng thực tiễn cao, có thể góp phần hạn chế rủi ro tín dụng đối với DNVVN
tại Ngân hàng TMCP Công Thương, giúp cho ngân hàng tăng trưởng tín dụng lành
mạnh và hiệu quả.

1.3 MỤC TIÊU NGHIÊN CỨU
Đề tài hướng tới hai mục tiêu chính: Thứ nhất, giới thiệu khái quát hệ thống
XHTD doanh nghiệp hiện đang áp dụng tại Ngân hàng TMCP Công Thương Việt
Nam, hiệu quả cũng như hạn chế còn tồn tại của hệ thống xếp hạng này trong việc phát
hiện RRTD đối với nhóm khách hàng DNVVN. Thứ hai, đề xuất áp dụng mô hình hồi
quy Logistic để hỗ trợ phát hiện RRTD đối với DNVVN đang vay vốn tại Ngân hàng
TMCP Công Thương Việt Nam.
Nguyễn Trần Hạnh Dung. MSSV: 1154040075

3


Chương 1: Giới thiệu đề tài

1.4 KẾT CẤU LUẬN VĂN
Chương 1: Giới thiệu đề tài.

Theo Nguyễn Minh Kiều (2009), “bất kỳ một khoản tín dụng nào được cấp phát
thì đều phải tuân thủ ba nguyên tắc sau đây:


Khoản tín dụng đó phải được sử dụng đúng mục đích và hiệu quả.



Khoản tín dụng đó phải có tài sản đảm bảo.



Khoản tín dụng đó phải được hoàn trả cả vốn và lãi theo đúng kỳ hạn đã
cam kết.

Tuy nhiên, trong quá trình hoạt động sản xuất kinh doanh của mình, vì một lý do
nào đó (có thể chủ quan hoặc khách quan) khiến cho nguyên tắc thứ ba bị vi phạm; tức
là khoản tín dụng đó không được hoàn trả đúng thời hạn đã cam kết. Điều này sẽ khiến
cho ngân hàng sẽ phải chịu một tổn thất như: Thiếu vốn khả dụng, mất khả năng thanh
toán… những tổn thất này được gọi là rủi ro tín dụng”.
Như vậy, có thể hiểu: “Rủi ro tín dụng là những thiệt hại, mất mát mà ngân hàng
phải gánh chịu do người vay vốn hoặc người sử dụng vốn của ngân hàng không trả
đúng hạn, không thực hiện đúng nghĩa vụ đã cam kết trong hợp đồng tín dụng với bất
kỳ lý do nào”.

2.2 THIỆT HẠI CỦA NGÂN HÀNG TỪ RRTD
Rủi ro tín dụng ảnh hưởng nặng nề đến hoạt động kinh doanh của NHTM. Rủi ro
tín dụng tác động không nhỏ đến rủi ro tín dụng hệ thống tài chính. Với một quốc gia
có cấu trúc hệ thống tài chính trên 80% tổng tài sản thuộc về hệ thống ngân hàng như
Việt Nam cho thấy RRTD có thể tạo ra cho các ngân hàng một khối lượng nợ xấu

nhiệm trên thế giới và rất có uy tín tại Mỹ. Theo thống kê, Moody’s và S&P kiểm soát
khoảng 40% thị phần xếp hạng tín dụng toàn cầu, còn Fitch khoảng 15% (Nguyễn Đức
Hưởng). Các tổ chức này hoạt động trên các thị trường tài chính lớn nhằm đưa ra
những đánh giá khách quan, có cơ sở khoa học về mức độ rủi ro khi đầu tư vào các sản
phẩm khác nhau trên thị trường. Ở các thị trường phát triển thì dịch vụ này rất phổ
biến và có ảnh hưởng lớn đến quyết định của nhà đầu tư. Không chỉ đánh giá xếp hạng
đối với các doanh nghiệp (DN) và các tổ chức tài chính, những tổ chức này còn đánh
giá xếp hạng cả các chính phủ.
Để xếp loại một doanh nghiệp, các tổ chức này phải xem xét đến tất cả các rủi ro
bao gồm: rủi ro kinh doanh, rủi ro quản trị và rủi ro tài chính.


Rủi ro kinh doanh: rủi ro quốc gia, rủi ro ngành, khả năng sinh lợi và vị
thế cạnh tranh.



Rủi ro quản trị được xem xét trên nhiều khía cạnh: mục tiêu, chiến lược,
chính sách phát triển, kỹ năng quản trị và kiểm soát nội bộ.



Rủi ro tài chính gồm phân tích chính sách tài chính, kế toán và BCTC,
dòng tiền, cấu trúc vốn, tính thanh khoản và khẩu vị rủi ro của DN.

“Các dịch vụ xếp hạng kể trên đều dùng thang xếp hạng giảm dần, phản ánh rủi ro
không được hoàn vốn cao. Trong đó, chứng khoán (khoản cho vay) trong 4 loại đầu
được xem như loại chứng khoán (khoản cho vay) mà ngân hàng nên đầu tư mà ngân
hàng nên đầu tư, còn các loại chứng khoán (khoản cho vay) bên dưới được xếp hạng
thấp hơn thì ngân hàng không đầu tư (không cho vay). Nhưng thực tế vì phải xem xét

X2 = Lợi nhuận giữ lại/Tổng tài sản (Retain Earnings/Total Assets): Đo
lường khả năng sinh lời.
X3 = Lợi nhuận trước thuế và lãi/Tổng tài sản (EBIT/Total Assets): Đây
là hệ số quan trọng nhất. Lợi nhuận là mục tiêu hàng đầu và là động lực xác định sự
sống còn của doanh nghiệp. Lãi vay được cộng vào vì chi phí này cũng thể hiện khả
năng tạo thu nhập của doanh nghiệp.
X4 = Giá trị thị trường của vốn chủ sở hữu/ Giá trị sổ sách của tổng nợ
(Market Value of Total Equity/ Total Liabilities): Cho biết khả năng chịu đựng của
doanh nghiệp đối với những sự sụt giảm trong giá trị tài sản.
X5 = Doanh thu/Tổng tài sản (Sales/Total Assets): Cho biết khả năng
tạo doanh thu của tài sản.
Nếu Z > 2,99: Doanh nghiệp nằm trong vùng an toàn, chưa có nguy cơ phá sản.
Nếu 1,8 < Z < 2,99: Doanh nghiệp trong vùng cảnh báo, có thể bị phá sản.
Nguyễn Trần Hạnh Dung. MSSV: 1154040075

7


Chương 2: Tổng quan rủi ro tín dụng

Nếu Z < 1,8: Doanh nghiệp nằm trong vùng nguy hiểm, có nguy cơ phá sản cao.
Mô hình Z – score của Altman đã ước đoán chính xác 66% doanh nghiệp bị phá
sản và 78% doanh nghiệp không bị phá sản trước đó 1 năm. Tuy nhiên, mô hình này
không chỉ ra được thời gian phá sản dự kiến, vì việc phá sản của một doanh nghiệp còn
phụ thuộc vào tình hình khủng hoảng của nền kinh tế.
 Mô hình Z’ – score dùng cho các doanh nghiệp sản xuất, chưa cổ phần hóa:
Z’ = 0,717 X1 + 0,847 X2 + 3,107 X3 + 0,420X4 + 0,998X5
Trong đó các biến đều được giữ nguyên với mô hình cũ. Ngoại trừ biến X4 ở đây
sử dụng giá trị sổ sách, tức là bằng Book Value of Total Equity/ Total Liabilities.
Nếu Z’ > 2,9: Doanh nghiệp nằm trong vùng an toàn, chưa có nguy cơ phá sản.

2.3.1.4 Mô hình Hồi quy Logistic
Hồi quy Logistic (hay mô hình Logit) là phương pháp phân tích hồi quy dựa trên
bộ dữ liệu thống kê từ các BCTC doanh nghiệp để tìm ra biến độc lập tài chính nào có
ý nghĩa tốt nhất trong việc dự báo khả năng trả nợ của doanh nghiệp. Mô hình Logit
được chứng minh hiệu quả hơn trong dự báo rủi ro tín dụng so với mô hình xác suất
tuyến tính (LPM) và kỹ thuật thống kê phân tích biệt số bội (MDA) – là các mô hình
dự báo rủi ro, phá sản doanh nghiệp rất phổ biến trong những năm 1930s. “Stone và
Rasp (1991), Maddala (1991) kết luận Logit thích hợp hơn LPM. Martin (1977), Press
và Wilson (1978), Wiginton (1980) chỉ ra Logit vượt trội hơn MDA. Yesilyaprak
(2004) khi so sánh Mạng nơ-ron (thuật toán học máy) với MDA và Logit cũng cho kết
quả mạng nơ-ron dự báo tốt nhất, thứ hai là Logit, và sau cùng là MDA. Mô hình LPM
hiện nay hầu như không còn được sử dụng vào dự báo rủi ro tín dụng.” (Lê Tất Thành,
2012).
Hồi quy Logistic (hay mô hình Logit) là phương pháp phân tích hồi quy dựa trên
bộ dữ liệu thống kê từ các BCTC doanh nghiệp để tìm ra biến độc lập tài chính nào có
ý nghĩa tốt nhất trong việc dự báo khả năng trả nợ của doanh nghiệp. Mô hình Logit đã
được chứng minh hiệu quả hơn trong dự báo rủi ro tín dụng so với kỹ thuật thống kê
phân tích biệt số bội MDA thông qua nghiên cứu của Martin (1977), Press và Wilson
(1978), Wiginton (1980). Đơn cử của phương pháp này là mô hình Z-score và Z″ điều
chỉnh. Bên cạnh đó, mô hình cũng dự báo khá tốt theo kết luận của Yesilyaprak (2004)
cho rằng mạng nơ-ron dự báo (thuật toán học máy) tốt nhất, thứ hai là Logit, và sau
cùng là MDA. (Theo Lê Tất Thành, 2012, tr.49). Mô hình Logit được áp dụng phổ
biến hơn bởi nó có những ưu điểm: Thứ nhất, nó không đòi hỏi cơ sở dữ liệu lớn như
Mạng nơ-ron và Lân cận gần nhất K (đòi hỏi dữ liệu đầu vào lớn, tối thiểu từ 500 quan
sát trở lên). Thứ hai, kiểm định thống kê không quá phức tạp, có thể áp dụng trong
nhiều nền kinh tế trên thế giới (trong đó có Việt Nam). Thứ ba, không cần giả thuyết
về phân phối của các biến độc lập.

2.3.2 Mô hình xếp hạng tín nhiệm tại Việt Nam
2.3.2.1 Mô hình xếp hạng tín nhiệm doanh nghiệp của một số trung

Trong đó: X4 là tỷ số tổng vốn vay/ tổng tài sản.
X8 là tỷ số vốn lưu động/ tổng tài sản.
X22 là tỷ số các khoản phải thu/ doanh thu thuần.
X24 là tỷ số các khoản phải thu/ nợ phải trả.
X29 là tỷ số lợi nhuận trước thuế và lãi vay/ tổng tài sản.
X53 là tỷ số lợi nhuận sau thuế/ vốn chủ sở hữu.
Chỉ số Z càng cao thì chứng tỏ các doanh nghiệp có tình hình tài chính tốt, hoạt
động kinh doanh hiệu quả, lợi nhuận cao và khả năng thanh toán tốt.” (Phụ lục 03 –
Thang đo phân loại tín dụng của CRV).
 Công ty TNHH Thông tin Tín nhiệm và Xếp hạng Doanh nghiệp Việt Nam

(Vietnam Credit): Vietnam Credit Co., Ltd. là công ty tư nhân đầu tiên hoạt động
trong lĩnh vực thông tin tín nhiệm và xếp hạng doanh nghiệp tại Việt Nam. Công ty sở
hữu một kho tàng cơ sở dữ liệu khổng lồ về các doanh nghiệp trong nước và hầu hết
các Quốc gia trên thế giới (ở khu vực Châu Á Thái Bình Dương, Châu Âu, Bắc Mỹ La
Tinh, Châu Phi và Trung Đông). Tự tin là thành viên chính thức duy nhất tại Việt Nam
của Cổng thông tin tín nhiệm châu Á – ASIAGATE (Asian Credit Information
Gateway) từ năm 2004. Cho ra đời Chỉ số tín nhiệm Việt Nam – Vietnam Credit Index
(VCI).
2.3.2.2 Hệ thống XHTD nội bộ của các NHTM
Để quản lý rủi ro tín dụng, các ngân hàng cần phát hiện và đo lường chúng. Một
trong những biện pháp quản trị RRTD của các ngân hàng là chấm điểm và xếp hạng
tín dụng nội bộ.
Nguyễn Trần Hạnh Dung. MSSV: 1154040075

10


Chương 2: Tổng quan rủi ro tín dụng


mỗi doanh nghiệp lấy từ 1 – 2 BCTC nhằm mục đích tăng số quan sát. Cụ thể, 76 quan
sát (BCTC) được chọn lọc từ 26 doanh nghiệp có nợ xấu (43 BCTC) và 17 doanh
nghiệp không có nợ xấu (33 BCTC). Vì nguồn dữ liệu hạn hẹp, không đa dạng nên đầu
vào mô hình không thể bao gồm các biến đánh giá rủi ro tín dụng nổi bật trên thế giới
như các tỷ số dòng tiền và các tỷ số có liên quan đến lãi vay. Các biến trong mô hình
chủ yếu lấy từ các nghiên cứu của Altman, Lo Ka Wan (2005), Ciaran Walsh (2006),
và một số biến mà hiện các tổ chức xếp hạng tín dụng và Ngân hàng Việt Nam đang sử
dụng. Về mặt tổng thể, khả năng phân biệt nợ xấu khá thấp, chỉ đạt 64,9%.
Nguyễn Trần Hạnh Dung. MSSV: 1154040075

11


Chương 2: Tổng quan rủi ro tín dụng

KẾT LUẬN CHƢƠNG 2
Chương này đã trình bày tổng quan về tác động của rủi ro tín dụng đến hệ thống
NHTM cũng như giới thiệu một số công cụ đo lường, dự báo RRTD sử dụng trong
nước và trên thế giới.
Cơ sở lý luận của chương 2 làm nền tảng, cơ sở đánh giá thực trạng hệ thống xếp hạng
tín dụng doanh nghiệp tại Ngân hàng TMCP Công Thương Việt Nam. Từ đó, xây
dựng mô hình hồi quy Logistic để nâng cao hiệu quả hệ thống xếp hạng nội bộ này
trong việc dự đoán xác suất xảy ra RRTD của DNVVN.

Nguyễn Trần Hạnh Dung. MSSV: 1154040075

12