BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO

NGÂN HÀNG NHÀ NƯỚC VIỆT NAM

TRƯỜNG ĐẠI HỌC NGÂN HÀNG TP.HCM

----------

TRẦN THỊ HOA

ỨNG DỤNG MÔ HÌNH LOGISTIC TRONG DỰ BÁO KHẢ NĂNG TRẢ NỢ
KHÁCH HÀNG NHẰM NÂNG CAO CHẤT LƯỢNG XẾP HẠNG TÍN
DỤNG DOANH NGHIỆP TẠI NGÂN HÀNG TMCP CÔNG THƯƠNG VIỆT
NAM – CHI NHÁNH TÂY SÀI GÒN

LUẬN VĂN THẠC SĨ TÀI CHÍNH NGÂN HÀNG

TP HỒ CHÍ MINH – NĂM 2018


BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO

NGÂN HÀNG NHÀ NƯỚC VIỆT NAM

TRƯỜNG ĐẠI HỌC NGÂN HÀNG TP.HCM

----------

TRẦN THỊ HOA

ỨNG DỤNG MÔ HÌNH LOGISTIC TRONG DỰ BÁO KHẢ NĂNG TRẢ NỢ

Lời đầu tiên em xin được gửi lời chân thành đến quý thầy cô giảng dạy tại
trường Đại học Ngân hàng TP.HCM, đặc biệt là các thầy cô Khoa sau đại học đã
tận tình hướng dẫn, truyền đạt các kiến thức, giúp đỡ em trong suốt quá trình học
tập tại trường.
Em gửi lời cảm ơn sâu sắc đến thầy Phạm Văn Kiên – người đã tận tình
giúp đỡ, hướng dẫn em trong suốt thời gian vừa qua để em có thể hoàn thành tốt
khóa luận này.
Em cũng xin gửi lời cảm ơn đến Ban Giám đốc và toàn thể anh chị tại Ngân
hàng Thương mại cổ phần Công Thương Việt Nam – Chi nhánh Tây Sài Gòn,
phòng khách hàng doanh nghiệp đã tạo điều kiện giúp em thu thập số liệu thực
hiện đề tài.
Em xin chúc quý thầy cô luôn mạnh khỏe, hạnh phúc và có nhiều thành
công trong cuộc sống. Chúc trường Đại học Ngân hàng TP.HCM ngày càng lớn
mạnh, vững bước trên sự nghiệp trồng người. Chúc Vietinbank chi nhánh Tây Sài
Gòn không ngừng phát triển, luôn là lá cờ đầu của trong toàn hệ thống và chúc các
anh chị đang công tác tại ngân hàng luôn mạnh khỏe, hạnh phúc và thật nhiều
thành công.
TP. Hồ Chí Minh, ngày

tháng

năm 2018


MỤC LỤC
LỜI CAM ĐOAN
LỜI CÁM ƠN
MỤC LỤC
DANH MỤC CHỮ VIẾT TẮT
DANH MỤC CÁC BẢNG BIỂU

2.1.2. Cơ cấu tổ chức .............................................................................................. 20
2.2. Thực trạng xếp hạng tín dụng tại về ngân hàng Vietinbank – Chi nhánh
Tây Sài Gòn .......................................................................................................... 22
2.2.1. Hệ thống xếp hạng nội bộ đang sử dụng ..................................................... 22
2.2.1.1. Căn cứ xếp hạng .............................................................................. 22
2.2.1.2. Quy trình xếp hạng khách hàng doanh nghiệp tại Vietinbank ........ 24
2.2.1.3. Hiệu quả của hệ thống xếp hạng nội bộ đến việc ra quyết định cho
vay tại Vietinbank Tây Sài Gòn .................................................................. 25
2.2.1.4. So sánh phương pháp xếp hạng tín dụng doanh nghiệp của
Vietinbank với Fitch và S&P ...................................................................... 26
2.2.2. Những thành tựu và những hạn chế ............................................................. 28
2.2.2.1. Những thành tựu đạt được ................................................................ 28
2.2.2.2. Những hạn chế còn tồn tại ................................................................ 29
TỔNG KẾT CHƯƠNG 2 .................................................................................... 32
CHƯƠNG 3: XÂY DỰNG MÔ HÌNH LOGISTIC DỰ BÁO KHẢ NĂNG
TRẢ NỢ KHÁCH HÀNG DOANH NGHIỆP .................................................. 33
3.1. Lý do lựa chọn mô hình Logistic để dự báo khả năng trả nợ KHDN tại
ngân hàng Vietinbank chi nhánh Tây Sài Gòn ................................................. 33
3.1.1. Sự cần thiết xây dựng mô hình Logistic ...................................................... 33
3.1.2. Tiêu chuẩn lựa chọn mô hình nghiên cứu .................................................... 34
3.2.

Lý thuyết về mô hình hồi quy Logistic ..................................................... 37

3.3.

Xây dựng mô hình ..................................................................................... 38

3.3.1. Lựa chọn mô hình Logistic .......................................................................... 38
3.3.2. Xác định biến phụ thuộc .............................................................................. 38

5.2.1.1. Trở thành công cụ hỗ trợ trong việc kiểm định chất lượng hệ thống
xếp hạng tín dụng nội bộ ............................................................................... 61
5.2.1.2. Kết quả mô hình là cơ sở định hướng chính sách tín dụng .............. 62
5.2.2 Các giải pháp ứng dụng mô hình logistic...................................................... 62
5.2.2.1. Giải pháp xây dựng tiêu chuẩn xếp hạng doanh nghiệp theo xác suất
trả được nợ của khách hàng ........................................................................... 64
5.2.2.2. Giải pháp sử dụng mô hình logistic kiểm tra, so sánh kết quả với hệ
thống xếp hạng hiện tại ................................................................................. 68
5.2.3 Các kiến nghị để mô hình Logistic được triển khai ...................................... 68
5.2.3.1. Phổ biến kiến thức về mô hình logistic cho cán bộ tín dụng và cấp
lãnh đạo trong chi nhánh ............................................................................... 68
5.2.3.2. Nghiên cứu hoàn thiện mô hình logistic .......................................... 69
5.2.3.3. Nâng cao chất lượng dữ liệu đầu vào cho mô hình .......................... 69
TỔNG KẾT CHƯƠNG 5 .................................................................................... 70
KẾT LUẬN ........................................................................................................... 71


DANH MỤC CHỮ VIẾT TẮT
Basel

: Basel Committee on Banking Supervision.

BCTC

: Báo cáo tài chính.

Vietinbank : Ngân hàng TMCP Công Thương Việt Nam.
CFO

: Cash Flow of Operating - Dòng tiền từ hoạt động kinh

Depreciation,

Amortization, and Rent Costs - Lợi nhuận trước thuế, lãi
vay, khấu hao và chi phí thuê ngoài.
FCF

: Free Cash Flow - Dòng tiền tự do.

FFO

: Funds Flow of Operating - Dòng quỹ từ hoạt động kinh
doanh.

Fitch

: Fitch Ratings Inc.

HĐQT

: Hội đồng quản trị.

IMF

: International Monetary Fund - Quỹ tiền tệ quốc tế.

KHCN

: Khách hàng cá nhân.

KHDN


ROE

: Tỷ suất sinh lợi trên vồn chủ sở hữu


DANH MỤC CÁC BẢNG BIỂU
CHƯƠNG 1: CƠ SỞ LÝ THUYẾT VỀ XẾP HẠNG TÍN DỤNG
Bảng 1.1 Các tỷ số tài chính sử dụng trong xếp hạng tín dụng doanh nghiệp của
Fitch. ........................................................................................................................12
Bảng 1.2 Các tỷ số tài chính sử dụng trong xếp hạng doanh nghiệp của S&P. ......14
Bảng 1.3 Phân loại xếp hạng của Fitch và S&P......................................................15
CHƯƠNG 2: THỰC TRẠNG XẾP HẠNG TÍN DỤNG TẠI NGÂN HÀNG
VIETINBANK – CHI NHÁNH TÂY SÀI GÒN
Bảng 2.1 Các chỉ tiêu kinh doanh chính của Vietinbank Tây Sài Gòn. ..................23
Bảng 2.2 Phân loại xếp hạng của một số doanh nghiệp được cấp tín dụng tại
Vietinbank Tây Sài Gòn từ 2013-2016. ..................................................................25
Bảng 2.3 Tỷ lệ dự đoán chính xác của hệ thống xếp hạng tín dụng nội bộ tại
Vietinbank Tây Sài Gòn. .........................................................................................26
Bảng 2.4 So sánh phương pháp xếp hạng tín dụng doanh nghiệp của Vietinbank
với Fitch và S&P. ....................................................................................................26
CHƯƠNG 3: XÂY DỰNG MÔ HÌNH LOGISTIC DỰ BÁO KHẢ NĂNG TRẢ
NỢ KHÁCH HÀNG DOANH NGHIỆP
Bảng 3.1 Xây dựng biến phụ thuộc cho mô hình logistic. ......................................38
Bảng 3.2 Xây dựng các biến độc lập cho mô hình logistic. ....................................39
CHƯƠNG 4: KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
Bảng 4.1 Thống kê phân loại khách hàng theo khả năng trả nợ trong mẫu dữ liệu. .
…………………………………………………………………………………….43
Bảng 4.2 Phân loại xếp hạng khách hàng tại Vietinbank Tây Sài Gòn từ 20132016………………………………………………………………………….........43
Bảng 4.3 Thống kê mô tả các biến độc lập trong mẫu dữ liệu. ...............................44

Sơ đồ 1.3 Các yếu tố đánh giá rủi ro khi xếp hạng tín dụng doanh nghiệp của
S&P…………………………………………………………………….……… 13
Sơ đồ 2.1: Cơ cấu bộ máy và điều hành của Chi nhánh Tây Sài Gòn………..…..…..20
Sơ đồ 2.2 Quy trình xếp hạng tín dụng doanh nghiệp tại Vietinbank……….…….…24
Sơ đồ 5.1 Quy trình đề xuất ứng dụng mô hình logistic ………………………………..….…..64
Sơ đồ 5.2 Đề xuất quy trình hoạt động của tổ thu thập và lưu trữ thông tin…...66


PHẦN MỞ ĐẦU
1. TÍNH CẤP THIẾT CỦA ĐỀ TÀI
Hoạt động cấp tín dụng mang lại nguồn thu chủ yếu cho các ngân hàng
thương mại, tuy nhiên hoạt động này lại gắn liền với nhiều rủi ro có thể gây thiệt hại
rất lớn đến các ngân hàng và sự an toàn của toàn hệ thống. Trong thời gian vừa qua,
để đảm bảo an toàn hệ thống, Ngân hàng nhà nước đã xử lý các ngân hàng yếu kém
bằng cách đứng ra mua lại các ngân hàng như GPBank, VNCB và OceanBank với
giá 0 đồng như một hình thức xử lý bắt buộc, sắp xếp lại hệ thống ngân hàng với
hàng loạt thương vụ hợp nhất, sáp nhập, mua lại nhằm thanh lọc các ngân hàng yếu
kém. Vì vậy để kiểm soát và hạn chế các rủi ro từ hoạt động cấp tín dụng này, các
ngân hàng thương mại đã thực hiện nhiều biện pháp về quản trị rủi ro và xếp hạng
tín dụng nội bộ là một trong số đó.
Xếp hạng tín dụng nội bộ giúp các nhà quản trị ngân hàng phần nào đánh giá
được mức độ rủi ro khi thực hiện cho cấp tín dụng đối với một khách hàng dựa trên
bộ chỉ tiêu đánh giá cụ thể, từ đó có thể đưa ra các quyết định chính xác. Theo quy
định của ngân hàng Thương mại cổ phần Công Thương Việt Nam (Vietinbank), các
chỉ tiêu này bao gồm các thông tin tài chính như quy mô doanh nghiệp, khả năng
thanh toán, vòng quay các khoản phải thu..., chỉ tiêu phi tài chính như số năm kinh
nghiệm của người quản lý doanh nghiệp, số năm hoạt động của doanh nghiệp, số
nam quan hệ với ngân hàng...Các thông tin này do khách hàng cung cấp và được
đánh giá bởi cán bộ tín dụng.
Hiện tại, dựa trên các phương pháp xếp hạng tín dụng đã được nghiên cứu và

tin tài chính từ 2,783 doanh nghiệp, trong đó có 736 vỡ nợ (hay không có khả năng
trả nợ). Các tác giả đã đưa ra 16 biến độc lập để đánh giá và thực hiện phương pháp
hồi qui từng bước Backward Wald để tìm ra mô hình phù hợp. Các tác giả thấy rằng
lợi nhuận trước thuế và tỉ số thanh toán tức thời có tác động lớn nhất đến khả năng
trả nợ của 2783 doanh nghiệp nghiên cứu. Và cho rằng mô hình logistic tránh được
các yếu tố chủ quan khi thực hiện đánh giá rủi ro tín dụng, tuy nhiên mô hình cần
được nghiên cứu nhiều hơn để tìm ra các biến phù hợp hơn để tăng tính chính xác
cho kết quả. (Concepción Bartual và cộng sự, 2013).
2.2. Nghiên cứu trong nước
Đa số các bài nghiên cứu trong nước về mô hình logistic thì thật sự còn ít.
Trong nghiên cứu của Hoàng Tùng (2011), tác giả đã sử dụng hồi qui logistic
để xây dựng mô hình phân tích rủi ro tín dụng (có thể trả được nợ hay không) cho
các doanh nghiệp được niêm yết trên sàn giao dịch chứng khoán Việt Nam. Bài
nghiên cứu tập hợp 463 mẫu, và chia làm 2 nhóm có rủi ro tín dụng và không có rủi


ro tín dụng. Kết quà mô hình có các hệ số hồi qui đều nhỏ hơn 5%, Tỷ lệ dự đoán
đúng của toàn bộ mẫu là 98.7%. Kết quả cho thấy các chỉ số tài chính chỉ tiêu tài
chính có ảnh hưởng đến khả năng trả nợ của doanh nghiệp, trong đó tác động mạnh
nhất là ROA và ROE.
3. MỤC TIÊU NGHIÊN CỨU CỦA ĐỀ TÀI:
-

Ứng dụng mô hình logistic để dự báo khả năng trả nợ của khách hàng

doanh nghiệp tại ngân hàng Vietinbank – Chi nhánh Tây Sài Gòn.
Câu hỏi nghiên cứu:
Xuất phát từ mục tiêu nghiên cứu, tác giả sẽ làm rõ ba vấn đề:
- Mô hình logistic là gì?
- Mô hình logistic có thể dự báo khả năng trả nợ của khách hàng như thế

ngân hàng phân loại khách hàng và nhận diện rủi ro. Thông qua kết quả từ mô hình,
chúng ta có thể ước lượng được xác suất không trả được nợ của khách hàng, từ đó
ngân hàng có thể xác định được khách hàng doanh nghiệp nào có khả năng trả nợ,
khách hàng doanh nghiệp không có khả năng trả nợ và giúp ngân hàng chủ động
trong việc đưa ra những biện pháp hạn chế rủi ro
Hạn chế của đề tài
Mặc dù học viên đã rất cố gắng nhưng luận văn này vẫn còn một số hạn chế
sau:
Về mẫu nghiên cứu: Do hạn chế về mặt dữ liệu, nên mô hình chỉ tập trung
vào các biến tài chính chưa xem xét đến phân loại theo ngành/nhóm kinh tế và còn
thiếu sót nhiều các biến phi tài chính.
Hạn chế trong ứng dụng mô hình Logistic: Mô hình gặp trở ngại khi không
thể sử dụng các chỉ tiêu định tính không thể lượng hóa, do đó việc loại bỏ các chỉ
tiêu này sẽ ảnh hưởng đến tính chính xác của kết quả xếp hạng.
6. Ý NGHĨA KHOA HỌC VÀ THỰC TIỄN CỦA ĐỀ TÀI
-

Về mặt lý luận: Hoàn thiện phương pháp nghiên cứu, các mô hình dự đoán

khả năng trả nợ của khách hàng. Trên cơ sở đó đưa ra cách tiếp cận phù hợp cho
Ngân hàng thương mại cổ phần Công Thương Việt Nam trong việc dự đoán khả
năng trả nợ khách hàng nhằm nâng cao chất lượng của ngân hàng.
-

Về mặt thực tiễn: Kết quả nghiên cứu của đề tài sẽ góp thêm cơ sở khoa học

cho các tổ chức tài chính, các cá nhân liên quan, đặc biệt là ngân hàng Vietinbank –
chi nhánh Tây Sài Gòn trong quá trình hoạt động kinh doanh và quản lý rủi ro của
mình.
7. BỐ CỤC NGHIÊN CỨU:

ta thấy rằng các khách hàng còn lại thuộc trường hợp khách hàng “có khả năng trả
nợ”. (Đoàn Thị Xuân Duyên, 2013)
Theo Ủy ban Basel (2006), sự vỡ nợ (hay không có khả năng trả nợ – default)
của một khách hàng khi xảy ra một hoặc hai dấu hiệu sau:


Ngân hàng xét thấy khách hàng không có khả năng thực hiện nghĩa vụ tín

dụng của mình một cách đầy đủ, chưa tính đến việc ngân hàng sử dụng các tài sản
đảm bảo (nếu có) để đảm bảo cho khoản tín dụng đó.


Khách hàng quá hạn trên 90 ngày đối với bất kỳ nghĩa vụ tín dụng đã cam

kết với ngân hàng.
Theo Moody’s (2007), sự vỡ nợ của một doanh nghiệp xảy ra khi có 3 dấu
hiệu sau:


Bỏ sót hoặc trễ nãy trong việc chi trả lãi và/hoặc nợ gốc đúng hạn, bao

gồm cả việc thanh toán chậm trễ trong thời gian ân hạn; hoặc


Doanh nghiệp phá sản, được tiếp quản pháp lý hoặc bị giới hạn pháp lý

bởi nhà nước ảnh hưởng đến việc thanh toán đúng hạn lãi và/hoặc nợ gốc; hoặc


Doanh nghiệp cung cấp thêm một hay nhiều tài sản đảm bảo tương ứng

chính (chi trả lãi và/hoặc nợ gốc) của mình một cách đầy đủ và đúng hạn hay
không.
Việc khách hàng không có khả năng trả nợ, vỡ nợ sẽ dẫn đến vấn đề nợ xấu
của ngân hàng (non-performing loans) và dựa vào định nghĩa của Ủy ban Basel về
sự vỡ nợ, ta có thể đo lường được nợ xấu là khoản nợ quá hạn trên 90 ngày.
Tương đồng với quan điểm của Ủy ban Basel về thời gian quá hạn của khoản
nợ, Quỹ tiền tệ quốc tế (IMF - International Monetary Fund) định nghĩa một khoản
nợ được coi là nợ xấu khi có các dấu hiệu sau:


Quá hạn trả lãi và/hoặc gốc trên 90 ngày;



Hoặc các khoản lãi chưa trả từ 90 ngày trở lên đã được nhập gốc, tái cấp

vốn hoặc đồng ý chậm trả theo thoả thuận; hoặc các khoản phải thanh toán đã quá
hạn dưới 90 ngày nhưng có lý do chắc chắn để nghi ngờ về khả năng khoản vay sẽ
không được thanh toán đầy đủ1.
Đồng thời IMF phân loại nợ thành 5 nhóm: Nợ đủ tiêu chuẩn (nhóm 1), nợ cần
1

IMF (2006), Accounting Framework and Sectoral Financial Statements , trong Financial Soundness
Indicators, (trang 46).


3
chú ý (nhóm 2), nợ dưới tiêu chuẩn (nhóm 3), nợ dưới nghi ngờ (nhóm 4), nợ có
khả năng mất vốn (nhóm 5) và nợ xấu là nợ từ nhóm 3 đến nhóm 5. (Đinh Thị
Thanh Vân, 2012).

độ tín nhiệm, khả năng trả nợ trong tương lai của khách hàng dựa trên hệ thống xếp
hạng. Trong đề tài này, học viên dùng thuật ngữ “xếp hạng tín dụng”.

Điều 3 Thông tư 02/2013/TT-NHNN
Điều 11 Thông tư 02/2013/TT-NHNN
4
Điều 10 Thông tư 02/2013/TT-NHNN
2
3


4
1.3. Các khái niệm về xếp hạng tín dụng
1.3.1. Các khái niệm về xếp hạng tín dụng
Theo Moody’s, xếp hạng tín dụng là những ý kiến đánh giá trong tương lai về
mối quan hệ giữa rủi ro tín dụng và các nghĩa vụ tài chính được cam kết bởi các cá
nhân, các công ty, tập đoàn, các tổ chức tài chính và các tổ chức tái cấu trúc tài
chính. (Moody's, 2016).
Theo Standars & Poor, xếp hạng tín dụng là những ý kiến đánh giá tương lai
về rủi ro tín dụng, chất lượng tín dụng, khả năng và thiện ý của đối tượng được xếp
hạng đối với các cam kết tài chính của mình đầy đủ và đúng hạn. (Standard &
Poors, 2010).
Theo Fitch Ratings, xếp hạng tín dụng là những ý kiến đánh giá và phân tích
trong tương lai về rủi ro tín dụng, những ý kiến này dựa trên các thông tin trong quá
khứ và xu hướng trong hoàn cảnh hiện tại của một ngành hoặc chu kì kinh tế, do đó
có thể dùng để đánh giá khả năng thực hiện các nghĩa vụ tài chính được cam kết bởi
chủ thể. (Fitch, 2014).
Theo tiến sĩ Nguyễn Đức Hưởng (2012), “xếp hạng tín dụng là những ý kiến
đánh giá về rủi ro tín dụng và chất lượng tín dụng thông qua hệ thống xếp hạng
nhằm thể hiện khả năng trả nợ của đối tượng được cấp tín dụng để đáp ứng các

tính thanh khoản, mệnh giá, hay chính mức tín nhiệm của chủ thể phát hành.
1.3.2.3 Xếp hạng tín dụng quốc gia
Xếp hạng tín dụng quốc gia trong dài hạn là những ý kiến đánh giá về mức độ
tin cậy về khả năng trả nợ của các chủ thể trong một quốc gia đối với các nghĩa vụ
tài chính; còn trong ngắn hạn là những ý kiến đánh giá khả năng trả nợ của các chủ
thể đối với các chủ thể trong nước trong vòng 1 năm. Việc đánh giá được thực hiện
thông qua các yếu tố về môi trường kinh tế, môi trường pháp lý, môi trường văn
hóa - xã hội v.v.. của quốc gia đó. (Moody's, 2016).
Tuy nhiên, xếp hạng tín dụng quốc gia không được thiết kế để so sánh giữa
các quốc gia với nhau, mà chỉ có thể so sánh với các xếp hạng quốc gia của tổ chức
xếp hạng khác trong cùng quốc gia đó. Xếp hạng quốc gia dùng để đánh giá một
phần rủi ro tín dụng trong quốc gia nhằm giúp nhà đầu tư có lựa chọn chính xác.
(Fitch, 2014).
1.4. Đặc điểm và tầm quan trọng của xếp hạng tín dụng khách hàng doanh
nghiệp
1.4.1. Đặc điểm của xếp hạng tín dụng khách hàng doanh nghiệp
Theo Standard & Poors (2010), xếp hạng tín dụng có hai đặc điểm sau:
Xếp hạng tín dụng không phải là một dấu hiệu đầu tư. Xếp hạng tín dụng không


6
phải là một lời khuyên, một lời đề nghị mua, bán, nắm giữ hay phản ánh giá trị đối
tượng được xếp hạng, cũng không là một dấu hiệu vững chắc cho việc đầu tư. Xếp
hạng tín dụng chỉ thực hiện đánh giá một cách độc lập về rủi ro tín dụng, mức độ tín
nhiệm của đối tượng được xếp hạng.
Xếp hạng tín dụng không hoàn toàn chính xác. Xếp hạng tín dụng được tiến
hành dựa trên các tài liệu được công bố, tài liệu nội bộ, các thông tin trong quá khứ
và hiện tại được cung cấp từ đối tượng được xếp hạng, các tổ chức khác được cho là
đáng tin cậy bởi tổ chức xếp hạng và các tác động, sự kiện có thể dự đoán trong
tương lai.

các đối tượng cần
xếp hạng.

Thực hiện đánh
giá sơ bộ

Tiếp cận với đối
tượng cần xếp
hạng

Thông báo cho
đối tượng được
xếp hạng

Hội đồng xếp hạng
thực hiện đánh giá lại
và biểu quyết

Tiến hàng

Công bố kết quả
xếp hạng.

Theo dõi, giám sát
đối tượng được
xếp hạng

phân tích

Nguồn: Standard & Poors (2010).


Mô hình mạng nơron.
Trong bài viết này, do sử dụng mô hình logistic để đánh giá khả năng trả nợ

của doanh nghiệp, nên học viên chỉ tìm hiểu đầy đủ về mô hình logistic. Những lý
thuyết, đặc điểm cơ bản của mô hình logistic sẽ được trình bày ở phần 3.3.1.
1.4.2.3. Phương pháp sử dụng mô hình kết hợp.
Nhận thấy những ưu nhược điểm của 2 phương pháp xếp hạng phổ biến trên,
các tổ chức XHTD trên thế giới đã sử dụng phương pháp kết hợp để tối ưu hóa kết
quả xếp hạng.
Nội dung của phương pháp kết hợp là việc áp dụng nhiều phương pháp trong
quá trình đánh giá và với mỗi nội dung cần đánh giá chỉ áp dụng những phương
pháp đánh giá phù hợp với tiêu thức đó. Các chỉ tiêu không thể lượng hóa, hoặc cần
một lượng mẫu quá lớn có thể dùng phương pháp chuyên gia đánh giá, nhận xét:
các chỉ tiêu có thể lượng thì sử dụng mô hình phù hợp để đảm bảo tính phân loại
cao. Từ đó kết quả xếp hạng sẽ có tính chính xác cao hơn do có sự bổ sung giữa các
phương pháp.
1.4.3. Tầm quan trọng của xếp hạng tín dụng khách hàng doanh nghiệp
Đối với mỗi đối tượng, xếp hạng tín dụng thể hiện các vai trò, giá trị khác
nhau. Trong bài viết này, học viên tìm hiểu vai trò của xếp hạng đối với nhà đầu tư,
đối với các ngân hàng và đối các doanh nghiệp, quốc gia.
Sơ đồ 1.2 Vai trò luân chuyển dòng vốn của xếp hạng tín dụng.
Cấp vốn thông qua mua chứng khoán
Nhà đầu
tư

Cấp
vốn

Cấp

hàng thực hiện phân loại nợ và trích lập dự phòng theo thông lệ quốc tế và các quy
định của nhà nước.
Đối với các doanh nghiệp và quốc gia: xếp hạng tín dụng là một công cụ
quan trọng đối với việc tiếp cận các nguồn vốn. Bằng cách phát hành các loại chứng
khoán và kết quả xếp hạng của minh, doanh nghiệp và quốc gia có thể trực tiếp thu
vốn từ nhà đầu tư mà không cần thông qua trung gian là các ngân hàng (Standard &
Poors, 2010).
Dựa vào kết quả xếp hạng, các nhà đầu tư đánh giá được năng lực các doanh
nghiệp từ đó đưa ra quyết định cấp vốn của mình. Do đó để thu hút được nhiều
dòng vốn phục vụ cho hoạt động kinh doanh; mở rộng; đầu tư, các doanh nghiệp
phải không ngửng cạnh tranh, nâng cao năng lực mình để có kết quả xếp hạng cao
hơn. Ngoài ra, kết quả xếp hạng càng cao thì chi phí huy động vốn của doanh
nghiệp sẽ càng giảm, mức độ rủi ro thấp sẽ khiến các loại chứng khoán phát hành
của doanh nghiệp có mức lãi suất thấp hơn (Standard & Poors, 2010).
Đối với mỗi quốc gia, ngoài việc thu hút vốn đầu tư, XHTD còn giúp dòng
vốn trong nền kinh tế được luân chuyển hiệu quả hơn. Làm lành mạnh thị trường tài