Ứng dụng mô hình z score để xếp hạng tín dụng khách hàng doanh nghiệp tại ngân hàng nông nghiệp và phát triển nông thôn việt nam chi nhánh bắc sông hương – thừa thiên huế

TÓM TẮT NGHIÊN CỨU ĐỀ TÀI Mục tiêu của đề tài này là nghiên cứu chi tiết trên mô hình xếp hạng tín dụng nội bộ với khách hàng doanh nghiệp, đồng thời thu thập cơ sở dữ liệu về xếp hạng t

TỔNG QUAN VỀ XẾP HẠNG TÍN DỤNG TRONG NGÂN HÀNG THƯƠNG MẠI VÀ MÔ HÌNH Z-SCORE

Tổng quan về xếp hạng tín dụng

1.1.1 Khái niệm xếp hạng tín dụng

Credit ratings được dịch với nhiều nghĩa khác nhau như xếp hạng tín nhiệm, xếp hạng tín dụng, định mức tín dụng, định mức tín nhiệm, đánh giá tín nhiệm trong luận văn thống nhất sử dụng thuật ngữ là xếp hạng tín dụng vì khái niệm này được xem xét khi đứng dưới góc độ của ngân hàng do đó mục đích của việc xếp hạng tín nhiệm cũng là những mục đích của xếp hạng tín dụng

Cho đến nay khó có thể đưa ra một khái niệm rõ ràng về xếp hạng tín dụng Tùy theo góc độ nghiên cứu mà có nhiều định nghĩa khác nhau về “xếp hạng tín dụng”:

- Theo công ty Moody’s thì xếp hạng tín dụng là những ý kiến đánh giá về chất lượng tín dụng và khả năng thanh toán nợ của chủ thể đi vay dựa trên những phân tích tín dụng cơ bản và biểu hiện thông qua hệ thống ký hiệu Aaa tới C (Moody’s, 2011)

- Theo tổ chức xếp hạng Standards & Poor thì xếp hạng tín dụng là những ý kiến đánh giá về rủi ro tín dụng, khả năng và sự sẵn sàng thanh toán các nghĩa vụ tài chính một cách đầy đủ và đúng hạn của một chủ thể phát hành như một doanh nghiệp, một Chính phủ hoặc một Ủy ban nhân dân Xếp hạng tín dụng cũng đề cập đến chất lượng tín dụng của một khoản nợ riêng lẽ, như một trái phiếu doanh nghiệp hoặc một trái phiếu của chính quyền địa phương, và xác suất tương đối mà khoản phát hành đó có thể vở nợ (Standards & Poor, 2011)

Như vậy, có thể hiểu một cách khái quát về xếp hạng tín dụng là những ý kiến đánh giá về chất lượng tín dụng, khả năng và sự sẵn sàng thanh toán các nghĩa vụ tài chính (bao gồm gốc và lãi) một cách đầy đủ và đúng hạn của đối tượng xếp hạng trong suốt thời gian tồn tại của đối tượng xếp hạng đó, được thể hiện thông qua hệ thống phân loại kí hiệu được xác định trước

1.1.2 Sự ra đời và phát triển của xếp hạng tín dụng

Xếp hạng tín dụng (credit ratings) là thuật ngữ bắt nguồn từ tiếng Anh (credit: là tín dụng, ratings: là sự xếp hạng) do John Moody đưa ra vào năm 1909 khi đánh giá tín dụng các doanh nghiệp ngành đường sắt

Cùng năm đó, cuốn “cẩm nang chứng khoán đường sắt” được phát hành dựa trên việc nghiên cứu, phân tích và công bố bảng xếp hạng tín dụng lần đầu tiên cho 1.500 loại trái phiếu của 250 công ty theo một hệ thống ký hiệu được xếp lần lượt là Aaa đến

C (hiện nay những ký hiệu này đã trở thành chuẩn mực quốc tế) (Mulligan, 2009)

Xếp hạng tín dụng doanh nghiệp chỉ phát triển nhanh ở Mỹ sau cuộc khủng hoảng kinh tế 1929-1933 khi hàng loạt các công ty vay nợ bị phá sản, vỡ nợ Thời kỳ này Chính phủ Hoa Kỳ đã có nhiều quy định về việc cấm các định chế tài chính bỏ vốn đầu tư mua trái phiếu có độ tin cậy thấp dưới mức an toàn trong bảng XHTD Những quy định này làm cho uy tín của các công ty XHTD ngày một lên cao Trong suốt hơn 50 năm, việc XHTD chỉ được phổ biến ở Mỹ, chỉ từ những năm 1970 đến nay, dịch vụ XHTD mới mở rộng và phát triển khá mạnh ở nhiều nước Cụ thể là sự ra đời của công ty Fitch Investor Service (1924), Standard and Poor (1941), công ty xếp hạng trái phiếu Canada – Canadian Bond Rating service (1972), tổ chức xếp hạng trái phiếu Nhật Bản – Japanese Bond Rating Instiute (1975), công ty Duff and Phelps (1982)

Sự mở rộng tăng dần, trong những năm 1970 các cơ quan xếp hạng đứng đầu chỉ có một số nhân viên phân tích thì đến năm 1980 theo báo cáo của Partnoy S&P có 30 chuyên gia trong nhóm công nghiệp và đến năm 1986 con số này đã lên tới 40 Năm

1995, S&P có 800 nhà phân tích và tổng cộng là 1200 nhân viên; Moody’s cũng mở rộng với tốc độ tương tự tới 560 nhà phân tích và tổng cộng 1700 nhân viên Sự tăng trưởng về số lượng nhân sự chứng tỏ sự mở rộng của các công ty xếp hạng tín dụng

Cùng với sự phát triển của thị trường trái phiếu các tổ chức xếp hạng tín dụng của các quốc gia trên thế giới cũng lần lượt ra đời: Philippnes (1982), kế đó là Malaysia

(1991), Việt Nam (9/1992) với tên Phòng thông tin phòng ngừa rủi ro (TPR) thuộc Vụ tín dụng – Ngân hàng nhà nước; Thái Lan (1993), Trung Quốc (1994), Indonesia

(1995) Ở mỗi quốc gia việc xếp hạng tín dụng đang dần trở nên minh bạch và là yếu tố quan trọng khi xem xét, đánh giá chủ thể đi vay, chủ thể phát hành trái phiếu, Sự phát triển của các tổ chức xếp hạng tín dụng trên thế giới chứng tỏ tầm quan trọng của việc xếp hạng tín dụng trong hoạt động tài chính

1.1.3 Đối tượng xếp hạng tín dụng

Có nhiều cách để phân loại xếp hạng tín dụng Tùy thuộc vào các căn cứ khác nhau, theo (Bhatia and Batra 1996, p.287) có thể phân loại như sau:

1.1.3.1 Xếp hạng tín dụng cá nhân

Là hình thức xếp hạng được áp dụng đối với khách hàng cá nhân tham gia vào hoạt động tín dụng của các ngân hàng thương mại Việc xếp hạng tín dụng cá nhân được thực hiện dựa trên lịch sử vay – trả nợ, số lượng và loại tài sản đảm bảo mà cá nhân đó đang sở hữu, những khoản thanh toán chậm hoặc nợ quá hạn Tất cả thông tin đó đều được thu thập và tổng hợp trong các báo cáo xếp hạng tín dụng về cá nhân đó

1.1.3.2 Xếp hạng tín dụng doanh nghiệp

Là hình thức tập trung vào đối tượng xếp hạng là các doanh nghiệp Việc xếp hạng tín dụng doanh nghiệp được thực hiện bằng nhiều phương pháp khác nhau, nhưng về cơ bản vẫn dựa trên các chỉ tiêu tài chính và phi tài chính của doanh nghiệp để đánh giá

1.1.3.3 Xếp hạng tín dụng ngành

Là hình thức xếp hạng được áp dụng cho các ngành kinh tế Việc xếp hạng tín dụng ngành dựa trên những đóng góp của ngành đó đối với nền kinh tế, đặc biệt là xác định ngành then chốt trong quá trình công nghiệp hóa và hiện đại hóa đất nước, và chỉ số tiến bộ công nghệ của ngành

1.1.3.4 Xếp hạng tín dụng quốc gia

Mô hình xếp hạng tín dụng của một số tổ chức xếp hạng tín dụng quốc tế.26 1 Standard & Poor’s (S&P)

Hiện nay trên thế giới có 3 tổ chức xếp hạng tín dụng nổi tiếng nhất và cũng lâu đời nhất là Standard & Poor’s, Moody’s và Fitch Các tổ chức xếp hạng tín dụng này đã xếp hạng cho hàng loạt các công cụ nợ được giao dịch trên thị trường công cộng cũng như tư nhân

* Phương pháp xếp hạng tín dụng

Tại S&P, xếp hạng tín dụng là chỉ số thể hiện quan điểm về rủi ro tín dụng Xếp hạng này dựa trên những phân tích của các chuyên gia có kinh nghiệm, dựa trên thông tin thu thập từ các tổ chức phát hành và từ các nguồn khác Ngoài phương pháp chuyên gia, S&P cũng như các tổ chức xếp hạng tín dụng khác còn kết hợp sử dụng mô hình toán học trong việc xây dựng và phân tích chỉ số xếp hạng của mình

Hệ thống xếp hạng của S&P bao gồm các mức đánh giá AAA, AA, A, BBB, BB,

B, CCC, CC, C, D Trong đó các mức xếp hạng BB, B, CCC, CC, C, D biểu thị nền kinh tế đang có tình trạng đầu cơ

Moody’s thiết lập 11 tỷ số chung nhất để sử dụng trong phân tích so sánh, các chỉ số này được Moody’s ứng dụng rộng rãi ở những quốc gia khác nhau, những ngành khác nhau và cả ở những báo cáo xếp hạng tín dụng doanh nghiệp Tuy nhiên, trong quy trình cụ thể, Moody’s có thể xem xét bớt hoặc thêm vào các chỉ tiêu cho phù hợp với từng ngành riêng biệt

11 chỉ số theo Moody’s, 2010 bao gồm: EBITDA/Tổng tài sản trung bình, EBITDA/Lãi vay, EBITA biên tế, (FFO + Lãi vay)/Lãi vay, FFO/Tổng nợ, (FFO – cổ tức)/Tổng nợ, Tổng nợ/EBITDA, lợi nhuận hoạt động biên, Tổng nợ/(Tổng nợ + Thuế hoãn lại + lợi ích cổ đông thiểu số + vốn cổ phần thường), CAPEX/Khấu hao, tỷ số biến động doanh thu

Môi trường kinh doanh: Những rủi ro và cơ hội trong môi trường kinh doanh được Fitch khảo sát có thể tác động đến ngành từ sự thay đổi tập quán tiêu dùng, dân số, khoa học kĩ thuật,

Rủi ro ngành: Fitch xếp hạng các doanh nghiệp trong bối cảnh chung của ngành mà nó hoạt động

Vị thế của doanh nghiệp: vị thế doanh nghiệp trên thị trường phụ thuộc vào sự đa dạng hóa sản phẩm, đa dạng hóa đối tượng khách hàng, người cung ứng, quản lý tốt các chi phí sản xuất và một vài nhân tố khác tác động đến năng lực cạnh tranh của doanh nghiệp

Về năng lực của ban quản trị: Fitch đánh giá ban quản trị thông qua khả năng tạo ra sự hài hòa về mọi mặt trong doanh nghiệp, duy trì hiệu quả hoạt động kinh doanh và củng cố vị thế công ty trên thị trường Mặt khác, để giảm yếu tố chủ quan trong các đánh giá, các chỉ tiêu tài chính cũng được sử dụng làm thước đo năng lực ban quản trị

Về chính sách kế toán: Sử dụng những phân tích, nghiên cứu để điều chỉnh và trình bài lại báo cáo tài chính của doanh nghiệp, từ đó làm cơ sở để so sánh với các công ty khác

Trong phân tích định lượng, Fitch quan tâm đến phân tích xu hướng của một nhóm các tỷ số hơn là việc phân tích bất kỳ một tỷ số riêng lẽ nào Fitch sử dụng một cách đa dạng các thước đo định lượng về dòng tiền, thu nhập, đòn bẩy và các khoản đảm bảo nợ để đánh giá rủi ro tín dụng

Các mức xếp hạng tín dụng của Fitch cũng tương tự như S&P sắp xếp từ AAA đến D Mỗi mức xếp hạng sẽ có ý nghĩa khác nhau trong việc đánh giá chất lượng tín dụng

Kết luận: Moody’s, S&P cũng như Fitch là các tổ chức tín dụng có uy tín và lâu đời tại Mỹ, các tổ chức này đều sử dụng phương pháp chuyên gia để đánh giá một cách toàn diện nền kinh tế, môi trường ngành và doanh nghiệp.

Giới thiệu mô hình Z-Score

Chỉ số Z được xây dựng bởi Altman, dựa vào nghiên cứu khá công phu trên số lượng lớn các công ty khác nhau tại Mỹ Chỉ số Z là công cụ được cả hai giới học thuật và thực hành, công nhận và sử dụng rộng rãi nhất trên thế giới Mặc dù chỉ số Z được phát minh tại Mỹ, nhưng hầu hết các nước vẫn có thể sử dụng với độ tin cậy khá cao như Mexico, Indian,

Chỉ số Z bao gồm 5 tỷ số X1, X2, X3, X4, X5:

X1 = Vốn luân chuyển/Tổng tài sản (WC/TA)

Trong đó: Vốn luân chuyển = tài sản ngắn hạn – nợ ngắn hạn Những khoản thua lỗ trong hoạt động kinh doanh sẽ làm giảm chỉ số X1

X2 = Lợi nhuận giữ lại/Tổng tài sản (RE/TA)

Tỷ số này đo lường lợi nhuận giữ lại tích lũy qua thời gian

Sự trưởng thành của một công ty được đánh giá qua chỉ số này Các công ty mới thành lập thường có tỷ số này thấp vì chưa có thời gian để tích lũy lợi nhuận Theo một nghiên cứu của Dun & bradstreet (1993), khoảng 50% công ty phá sản chỉ hoạt động trong 5 năm

X3 = EBIT/Tổng tài sản (EBIT/TA)

Trong đó: EBIT là lợi nhuận trước lãi vay và thuế

Sự tồn tại và khả năng trả nợ của công ty sau cùng đều dựa trên khả năng tạo ra lợi nhuận từ các tài sản của nó Vì vậy, tỷ số này, theo Altman thể hiện tốt hơn các thước đo tỷ suất lợi nhuận

X4 = Giá thị trường của vốn cổ phần/Giá sổ sách của nợ (MVE/BVL)

Trong đó: Nợ = Nợ ngắn hạn + Nợ dài hạn

Vốn cổ phần = cổ phần thường + cổ phần ưu đãi

Tỷ số này cho biết giá trị tài sản của công ty sụt giảm bao nhiêu lần trước khi công ty lâm vào tình trạng mất khả năng thanh toán Đây là một phiên bản đã được sửa đổi của một trong các biến được Fisher sử dụng khi nghiên cứu tỷ suất sinh lợi của trái phiếu (1959) Nếu tỷ số này thấp hơn 1/3 thì xác suất công ty phá sản là rất cao, Đối với công ty chưa cổ phần hóa thì giá trị thị trường được thay bằng giá trị sổ sách của vốn cổ phần

X5 = Tổng doanh thu/Tổng tài sản (S/TA) Đo lường khả năng quản trị của công ty để tạo ra doanh thu trước sức ép cạnh tranh của các đối thủ khác

Tỷ số này có mức ý nghĩa thấp nhất trong mô hình nhưng nó là một tỷ số quan trọng vì giúp khả năng phân biệt của mô hình được nâng cao

X5 thay đổi trên một khoảng rộng đối với các ngành khác nhau và các quốc gia khác nhau

Từ một chỉ số Z ban đầu Altman phát triển thêm Z’ và Z” để có thể áp dụng theo từng loại hình của doanh nghiệp:

* Đối với doanh nghiệp đã cổ phần hóa, ngành sản xuất:

- Nếu Z > 2,99: Doanh nghiệp nằm trong vùng an toàn, chưa có nguy cơ phá sản

- Nếu 1,81 < Z < 2,99: Doanh nghiệp nằm trong vùng cảnh báo, có thể có nguy cơ phá sản

- Nếu Z < 1,81: Doanh nghiệp nằm trong vùng nguy hiểm, nguy cơ phá sản cao

* Đối với doanh nghiệp chưa cổ phần hóa, ngành sản xuất:

- Nếu Z’ > 2,9: Doanh nghiệp nằm trong vùng an toàn, chưa có nguy cơ phá sản

- Nếu 1,23 < Z’ < 2,9: Doanh nghiệp nằm trong vùng cảnh báo, có thể có nguy cơ phá sản

- Nếu Z’ < 1,23: Doanh nghiệp nằm trong vùng nguy hiểm, nguy cơ phá sản cao

* Đối với các doanh nghiệp khác:

Chỉ số Z” dưới đây có thể sử dụng cho hầu hết các ngành, các loại hình doanh nghiệp Vì sự khác nhau khá lớn của X5 giữa các ngành, nên X5 được đưa ra

- Nếu Z” > 2,6: Doanh nghiệp nằm trong vùng an toàn, chưa có nguy cơ phá sản

- Nếu 1,1 < Z” < 2,6: Doanh nghiệp nằm trong vùng cảnh báo, có thể có nguy cơ phá sản

- Nếu Z” < 1,1: Doanh nghiệp nằm trong vùng nguy hiểm, nguy cơ phá sản cao

Ngoài tác dụng cảnh báo dấu hiệu phá sản, Altman đã nghiên cứu trên 700 công ty để cho ra chỉ số Z” điều chỉnh:

Z” điều chỉnh = 3,25 + Z” = 3,25 + 6,56X1 + 3,26X2 + 6,72X3 + 1,05X4 Z” điều chỉnh này nhằm tăng vùng cảnh báo nguy cơ vở nợ của doanh nghiệp Hằng số 3,25 nhằm đánh giá rủi ro tín dụng sát với thực tế hơn

Chỉ số Z càng cao thì nguy cơ vở nợ cua người vay càng thấp Để tăng cường chỉ số này đòi hỏi phải nâng cao năng lực quản trị, tiết kiệm chi phí, xây dựng thương hiệu Đó là sự kết hợp giữa các yếu tố tài chính và phi tài chính để đánh giá mức độ an toàn

* Ưu điểm: Đã kết hợp được các chỉ số tài chính trong một hàm số chấm điểm Z- Score để xác định nguy cơ phá sản của doanh nghiệp

* Nhược điểm: Nó được áp dụng chung cho tất cả các ngành nghề kinh doanh trong khi mỗi ngành khác nhau sẽ có đặc điểm về chỉ số tài chính khác nhau Tuy nhiên, mô hình này ngày càng được sử dụng rộng rãi trên thế giới Mô hình này có thể áp dụng được ở Việt Nam vì các chỉ số tài chính được sử dụng để tính toán có thể xác định dựa trên cơ sở số liệu từ các báo cáo tài chính.

Những nghiên cứu trước đây về mô hình Z-Score

Trên thế giới chỉ số Altman’s Z – score đã được áp dụng trong nhiều năm và nhiều quốc gia khác nhau như năm 1968 cho các doanh nghiệp nhỏ tại Mỹ, sau đó giáo sư Altman còn áp dụng Z-score trong nghiên cứu của mình năm 1983, 1998 và 2000 Kết quả cho thấy chỉ số Z-score đã dự báo chính xác tới khoảng 95% doanh nghiệp bị phá sản trong năm kết tiếp và 72% doanh nghiệp bị phá sản trong 2 năm sau đó

Bảng 1.1: Khả năng dự báo chỉ số Z-Score thực tế

Số năm trước khi phá sản

Số công ty bị phá sản thật (dự đoán đúng)

Số công ty không phá sản (dự báo sai)

Phần trăm dự báo đúng

Những năm sau đó các tác giả Goudie và Meeks tiếp tục sử dụng Z-score để nghiên cứu khả năng phá sản của doanh nghiệp trong các nghiên cứu được công bố năm 2000 và 2002, tất cả đều cho thấy chỉ số Z-score phản ảnh tốt khả năng phá sản của doanh nghiệp Giai đoạn sau này có rất nhiều nghiên cứu khác nhau sử dụng chỉ tiêu Z-score của Altman

Tiêu biểu như nghiên cứu mới đây nhất của giáo sư Tomasz Korol sử dụng chỉ tiêu Z-score để đánh giá rủi ro của doanh nghiệp dẫn đến phá sản của các doanh nghiệp châu Âu và Mỹ Latinh (Tomasz, 2013)

Hai tác giả Leonardo và Jaime (2003) cũng đã ứng dụng chỉ số Z-score của Altman để đo lường và dự báo khả năng phá sản của các doanh nghiệp sản xuất ở Ý Kết quả cũng có chung kết luận: chỉ số Z-score có khả năng dự báo rất tốt khả năng phá sản của các doanh nghiệp tại Ý rất tốt

Theo Wu và Gray (2010) từ khi ra đời năm 1968, Altman Z – score là mô hình được áp dụng rộng rãi và phổ biến nhất để đo lường, dự báo rủi ro phá sản của doanh nghiệp Cũng theo Wu và Gray thì gần đây có những nhà nghiên cứu khác cố gắng đưa thêm các mô hình phát triển dựa trên mô hình của Altman như Shumway (2001) để dự báo khả năng phá sản của doanh nghiệp, tuy nhiên kết quả là chưa thực sự hoàn thiện Kyung và Yong (2002) thì áp dụng mô hình Altman’s score và một số mô hình khác để dự báo khả năng phá sản của các tổ chức tài chính tại Hàn Quốc (có thêm một số biến khác ngoài 5 biến chính của Altman) cũng cho kết quả dự báo khả quan Hay Ming và Peter (2010) cũng ứng dụng chỉ số Altman Z – score và kết hợp với phương pháp dự báo của Merton (1974) để dự báo khả năng phá sản của doanh nghiệp

Trong khi đó Alexander và Claudia (2007) thì kết hợp cả phương pháp Altman Z – score, Merton và mô hình của Black – Scholes để dự báo khả năng phá sản của doanh nghiệp Khảo cứu cho thấy chỉ số Z-score có khả năng áp dụng và dự báo tốt khả năng phá sản của các doanh nghiệp, từ đó giúp doanh nghiệp phát hiện sớm khả năng phá sản, cũng như giúp các đối tượng khác (trong đó có NHTM) có khả năng đưa ra các phản ứng kịp thời với tình hình thị trường và rủi ro tại doanh nghiệp

Như vậy, nếu NHTM có thể ứng dụng chỉ số Z – score để đánh giá rủi ro tín dụng tại doanh nghiệp sẽ giúp cho NHTM có được dự báo sớm về rủi ro phá sản của doanh nghiệp, cũng chính là rủi ro tín dụng của NHTM Do đó Z - score là công cụ bổ trợ hữu ích cho NHTM trong xác định và dự báo và theo dõi rủi ro tín dụng của doanh nghiệp trong hoạt động tín dụng của mình

Chương 1, khóa luận đã trình bày tổng quan và hệ thống hóa một số vấn đề lý luận về XHTD bao gồm: khái niệm XHTD, sự ra đời của XHTD, đối tượng của XHTD, vai trò của XHTD, nguyên tắc XHTD, quy trình XHTD Khóa luận cũng đã giới thiệu mô hình xếp hạng tín dụng của một số tổ chức XHTD quốc tế và trình bày sơ lược về mô hình Z-Score Những nội dụng lý luận này sẽ là cơ sở lý thuyết để vận dụng vào việc ứng dụng mô hình Z-Score trong xếp hạng tín dụng khách hàng doanh nghiệp tại Agribank ở chương 2.

ỨNG DỤNG MÔ HÌNH Z-SCORE TRONG XẾP HẠNG TÍN DỤNG KHÁCH HÀNG DOANH NGHIỆP TẠI NGÂN HÀNG NÔNG NGHIỆP VÀ PHÁT TRIỂN NÔNG THÔN VIỆT NAM, CHI NHÁNH BẮC SÔNG HƯƠNG –THỪA THIÊN HUẾ

2.1.2 Quá trình hình thành và phát triển của Ngân hàng Nông nghiệp và Phát triển Nông thôn Việt Nam

Giới thiệu về chi nhánh NHNo&PTNT Bắc sông Hương ngân hàng Agribank

2.1.3.1 Sự hình thành và phát triển

- Ngân hàng No & PTNT Chi nhánh Bắc Sông Hương – Thừa Thiên Huế ra đời năm

1992 tiền thân là cửa hàng kinh doanh tổng hợp trực thuộc Ngân hàng Nông nghiệp và Phát triển nông thôn tỉnh Thừa Thiên Huế

- Ngày 31/06/1995 tổng giám đốc NHNo & PTNT Việt Nam đã ký kết quyết định cửa hàng kinh doanh tổng hợp thành NHNo & PTNT Chi nhánh Bắc Sông Hương – Thừa Thiên Huế, đến ngày 15/10/2006 được đổi tên thành NHNo & PTNT Chi nhánh Bắc Sông Hương đóng tại 139 Trần Hưng Đạo trung tâm thành phố Huế, nay là Chi nhánh cấp II trực thuộc NHNo & PTNT tỉnh Thừa Thiên Huế

- Ngân hàng No & PTNT Chi nhánh Bắc Sông Hương đóng trên địa bàn thành phố, đây là trung tâm giao lưu hàng hóa và phát triển của tỉnh Chi nhánh hoạt động chủ yếu phía Bắc của thành phố Huế phục vụ trong lĩnh vực sản xuất kinh doanh, đời sống, đồng thời đảm nhận phục vụ vốn đầu tư các thành phần kinh tế phát triển

- Trong thời gian qua, hoạt động của chi nhánh đã phát triển lớn mạnh về nhiều mặt, số lượng khách hàng giao dịch ngày càng tăng và đã mở ra nhiều hình thức huy động, cho vay phong phú, đa dạng với nhiều loại dịch vụ ngân hàng khác nhau nhằm đáp ứng phục vụ vốn nhu cầu cuộc sống của người dân ngày càng tốt

2.1.3.2 Cơ cấu tổ chức hoạt động

- Mô hình cơ cấu tổ chức của NHNo & PTNT Chi nhánh Bắc Sông Hương được xây dựng theo mô hình phù hợp với quy mô và đặc điểm hoạt động của chi nhánh

PHÓ GIÁM ĐỐC PHỤ TRÁCH KẾ TOÁN

PHÓ GIÁM ĐỐC PHỤ TRÁCH KINH DOANH

QUỸ - HÀNH CHÍNH PHÒNG KINH DOANH

Sơ đồ 1: Bộ máy tổ chức quản lý tại Ngân hàng No&PTNT Chi nhánh Bắc Sông Hương - Thừa Thiên Huế

(Nguồn: Phòng Kinh doanh - Ngân hàng Agribank – CN TT Huế)

2.1.3.3 Chức năng, nhiệm vụ của từng bộ phận

Là bộ phận có trách nhiệm chính trong việc tổ chức, triển khai, quản lí, điều hành và giám sát mọi mặt hoạt động của toàn chi nhánh để đạt kết quả về kế hoạch tài chính và đảm bảo ổn định hoạt động, bảo vệ uy tín, thương hiệu Ngân hàng

Giám đốc là người tổ chức, xây dựng, phân bổ, giám sát tiến độ và chỉ đạo thực hiện kế hoạch kinh doanh được giao đến từng phòng, bộ phận, các đơn vị trực thuộc chi nhánh Phó giám đốc là người có trách nhiệm chính trong việc thực hiện các hoạt động kinh doanh của chi nhánh và các đơn vị trực thuộc

Bộ phận thanh toán quốc tế: Thực hiện nhiệm vụ mở L/C, chuyển tiền ra nước ngoài

Bộ phận kinh doanh ngoại hối: Thực hiện hoạt động kinh doanh ngoại hối trên thị trường liên NH, hỗ trợ bộ phận bán sản phẩm ngoại hối, kiểm soát rủi ro ngoại hối

Bộ phận quan hệ khách hàng: Xây dựng chính sách bán hàng, lập mục tiêu, kế hoạch bán hàng, tìm kiếm và phát triển khách hàng mới, phát triển mối quan hệ với khách hàng

 Phòng kế toán và quỹ

Bộ phận kế toán: Phụ trách các giao dịch với ngân hàng: lập dự án, hồ sơ vay, tăng hạn mức tín dụng…; Thực hiện các nhiệm vụ liên quan đến quá trình thanh toán, thu chi theo yêu cầu của KH, hạch toán chuyển khoản giữa NH với KH, làm dịch vụ thanh toán khác Tiếp nhận chứng từ từ bộ phận xử lý giao dịch để lưu trữ số liệu làm cơ sở cho hoạt động của NH Lập kế hoạch thanh toán hàng tuần, báo cáo cấp trên kịp thời các trường hợp ngân quỹ có khả năng không đủ đáp ứng các khoản chi trả…

Bộ phận xử lý giao dịch: Thực hiện các nghiệp vụ liên quan đến việc chuyển tiền, thu chi tiền mặt trên cơ sở có chứng từ phát sinh, phát hiện và ngăn chặn tiền giả, bảo quản tiền mặt, giấy tờ có giá, hồ sơ tài sản thế chấp

Bộ phận hành chính: Nhận và phân phối, phát hành lưu trữ văn thư Thực hiện mua sắm quản lý, văn phòng phẩm theo quy định Đảm nhận công tác lễ tân, hậu cần của chi nhánh, theo dõi tình hình nhân sự Xây dựng kế hoạch hành chính và theo dõi đánh giá quá trình thực hiện kế hoạch.

Kết quả hoạt động kinh doanh của Agribank chi nhánh Bắc sông Hương – Thừa Thiên Huế giai đoạn 2016 đến 2018

2.2.1 Tình hình huy động vốn Bảng 2.1: Tình hình huy động vốn của Agribank, Chi nhánh Bắc Sông Hương – Thừa

Thiên Huế Đơn vị tính: Triệu đồng

Tiền gửi không kỳ hạn

Tiền gởi có kỳ hạn dưới 12 tháng

Tiền gởi có kỳ hạn từ 12 tháng trở lên

Tổ chức kinh tế 8.271 6.716 9.470 -1.555 -18,80% 2.754 41,01% Định chế tài chính 3 4 57 1 33,33% 53 1325%

Nguồn: Báo cáo hoạt động kinh doanh Agribank 2016, 2017, 2018

Tổng nguồn vốn huy động được tăng qua các năm, đến năm 2018 thì tổng vốn huy động được là 716.683 triệu đồng tăng 5,98% so với năm 2017 tức tăng 40.433 triệu đồng Lượng vốn huy động dồi dào này đã đáp ứng một phần nhu cầu vốn sản xuất, kinh doanh, dịch vụ của các tổ chức kinh tế và người dân trên địa bàn Thừa Thiên Huế

* Phân theo loại khách hàng: nguồn vốn của ngân hàng bao gồm các nguồn chính sau:

- Tiền gửi dân cư: đến năm 2018 thì nguồn vốn huy động từ tiền gửi dân cư tăng lên đến 693.125 triệu đồng nghĩa là tăng 3,54% so với năm 2017 Qua các năm thì nguồn vốn này liên tục tăng với tỷ trọng năm sau cao hơn năm trước Điều này phần nào cũng khẳng định hơn nữa uy tín của chi nhánh

- Tiền gửi tổ chức kinh tế: nếu năm 2016 nguồn này là 8.271 triệu đồng thì đến năm 2017 là 6.716 triệu đồng hay năm 2018 là 9.470 triệu đồng Có sự biến động nhẹ giữa năm 2017 và 2016, giảm 18,8% so với 2016 tức là giảm 1.555 triệu đồng Nhưng đến năm 2018 thì nguồn này tăng 41,01% so với năm 2017 Nhìn chung thì nguồn vốn huy động từ tổ chức kinh tế của chi nhánh cũng khá ổn định, điều này chứng tỏ trong 3 năm qua chi nhánh đã không ngừng thiết lập quan hệ với các tổ chức kinh tế trong địa bàn

- Định chế tài chính: nguồn này đều tăng qua các năm nhưng đến 2018 thì tăng vọt đến 1325% so với 2017 Nguồn vốn huy động của định chế tài chính qua những năm có tiến triển tốt nhưng thực sự còn chiếm tỷ trọng nhỏ cần khai thác nhiều hơn

=> Nhìn chung, đối với cơ cấu tiền gửi tiết kiệm của chi nhánh theo nguồn vốn huy động thì nguồn huy động trong dân cư đối với tổ chức kinh tế và định chế tài chính của chi nhánh chênh lệch khá lớn Điều này cũng dễ hiểu bởi vì điều kiện ở khu vực có ít doanh nghiệp nên ngân hàng chủ yếu huy động tiền gửi từ dân cư Ta có thể thấy nguồn vốn huy động trong dân cư ngày càng cao, trong khi đó nguồn vốn huy động từ các tổ chức kinh tế lại biến động không ổn định Điều này cho thấy ngân hàng đang làm tốt việc huy động dân cư Đây là tín hiệu tốt vì nguồn huy động trong dân cư vô cùng dồi dào và̀ có tính ổn định cao nên sẽ đảm bảo sự ổn định trong hoạt động của ngân hàng

* Phân theo loại kỳ hạn: để đánh giá tính ổn định của nguồn vốn huy động được ta xem xét hình thức này

+ Tiền gửi không kỳ hạn: nguồn vốn này có xu hướng tăng qua các năm, vì người gửi có thể rút tiền bất kỳ lúc nào và bên cạnh đó được dùng rất nhiều trong các sự lựa chọn của khách hàng

+ Tiền gửi có kỳ hạn < 12 tháng: Đây là khoản mục chiếm tỷ trọng chủ yếu trong cơ cấu tiền gửi của khách hàng phục vụ nhu cầu sinh lời với khoản tiền nhàn rỗi Nhưng 3 năm gần đây khoản mục này có xu hướng giảm qua các năm và giảm đến 4.239 triệu đồng năm 2018

+ Tiền gửi có kỳ hạn > 12 tháng: Với việc thúc đẩy huy động nguồn vốn dài hạn giảm rủi ro của chi nhánh bằng chính sách lãi suất cao đối với các kỳ hạn > 12 tháng là phần nào nguyên nhân khoản mục này có xu hướng luôn tăng qua các năm Năm 2017/2016 tăng 34,03% , năm 2018/2017 tăng 12,19%

2.2.2 Tình hình hoạt động tín dụng

Bảng 2.2: Kết quả sử dụng vốn của Agribank– Chi nhánh Thừa Thiên Huế Đơn vị tính: Triệu đồng

2017/2016 2018/2017 Giá trị % Giá trị % (+/-) (+/-) (+/-) (+/-) Tổng dư nợ 667.620 728.295 760.267 60.675 9,09% 31.972 4,39%

Dư nợ trung dài hạn

- Tỷ trọng dư nợ trung và dài hạn

- Tỷ trọng dư nợ ngắn hạn

Nguồn: Báo cáo hoạt động kinh doanh Agribank 2016, 2017, 2018

Nhìn vào Bảng 2.2 ta thấy tổng dư nợ qua các năm có xu huớng tăng lên Tính đến năm 2018, tổng dư nợ cho vay của phòng giao dịch đạt 760.267 triệu đồng, tăng 31.972 triệu đồng (tương đương tăng 4,39%) so với cuối năm 2017 Trong đó:

- Cơ cấu theo kỳ hạn: Dư nợ cho vay ngắn hạn năm 2018 đạt 508.377 triệu, giảm 16.040 triệu đồng so với cuối năm 2017, chiếm tỷ trọng 66,87% dư nợ cho vay Tỷ trọng cho vay ngắn hạn chiếm chủ yếu trong tổng dư nợ và có xu hướng tăng, đây là xu hướng khá hợp lý, giúp đẩy nhanh quá trình luân chuyển vốn kinh doanh của Agribank Bên cạnh đó, trong tình hình nền kinh tế diễn biến phức tạp như hiện nay thì việc cho vay các thời hạn ngắn giúp ngân hàng giảm thiểu được rủi ro phát sinh, đảm bảo an toàn hoạt động

- Nợ xấu tuy có xu hướng tăng trong gian đoạn năm 2016 – 2017 nhưng đã giảm trở lại trong gian đoạn năm 2017 – 2018, nhìn chung không có biến động lớn Cuối năm 2017 nợ xấu đạt 2.970 triệu đồng tăng 60,45% so với năm 2016, nhưng đến cuối năm 2018 nợ xấu giảm còn 2.238 triệu đồng tức giảm 24% so với năm 2017 Điều này chứng tỏ chất lượng tín dụng tại Agribank chi nhánh Bắc sông Hương khá tốt

Qua phân tích ta thấy tình hình tài chính của Agribank chi nhánh Bắc sông Hương – Thừa Thiên Huế vẫn còn gặp khó khăn, nguyên nhân là do tăng trưởng dư nợ thấp, lãi suất cho vay giảm, chênh lệch lãi suất ngày càng thu hẹp, công tác quản trị rủi ro của Agribank tuy được quan tâm nhưng vẫn còn hạn chế Các biện pháp đo lường, giám sát, kiểm soát và phòng ngừa rủi ro tín dụng của Agribank chưa phát huy được hiệu quả Một công cụ hỗ trợ công tác quản trị rủi ro hiện nay mà Agribank đang áp dụng đó là hệ thống xếp hạng tín dụng Do đó, muốn nâng cao chất lượng hoạt động tín dụng thì cần phải xây dựng một hệ thống quản trị rủi ro tốt mà trước hết phải hoàn thiện hệ thống xếp hạng tín dụng của Agribank.

Hệ thống xếp hạng tín dụng doanh nghiệp tại Agribank

Ngày 11 tháng 11 năm 2011, Ngân hàng Nông nghiệp và Phát triển Nông thôn Việt Nam đã chính thức sử dụng hệ thống XHTD nội bộ doanh nghiệp cho toàn chi nhánh trong hệ thống với kỳ xếp hạng đầu tiên là thời điểm 30/03/2012

2.3.1 Phương pháp xếp hạng tín dụng doanh nghiệp

Hệ thống XHTD tại Agribank sử dụng phương pháp chấm điểm các nhóm chỉ tiêu tài chính và phi tài chính của từng doanh nghiệp, kết hợp với phương pháp chuyên gia và phương pháp thống kê để xếp hạng doanh nghiệp trên cơ sở bộ giá trị chuẩn đối với mỗi loại khách hàng hay ngành nghề kinh tế khác nhau

2.3.2 Đối tượng xếp hạng tín dụng doanh nghiệp Đối tượng xếp hạng tín dụng doanh nghiệp là những doanh nghiệp có quan hệ tín dụng với Agribank có báo cáo tài chính 2 năm liền kề

Còn những doanh nghiệp mới thành lập, chưa có báo cáo tài chính được xếp vào nhóm đối tượng không được xếp hạng Đối với những khách hàng là tổ chức kinh tế hoạch toán phụ thuộc, Agribank thực hiện chấm điểm và xếp hạng khách hàng theo doanh nghiệp ủy quyền cho doanh nghiệp có quan hệ tín dụng tại Agribank Trường hợp một khách hàng có quan hệ tín dụng với nhiều chi nhánh trong hệ thống Agribank thì từng chi nhánh độc lập chấm điểm, xếp hạng khách hàng

2.3.3 Mô hình xếp hạng tín dụng doanh nghiệp

Mô hình xếp hạng tín dụng doanh nghiệp của Agribank đang sử dụng là mô hình một biến số sử dụng các chỉ tiêu tài chính theo phân tích định lượng và phi tài chính theo phân tích định tính để đánh giá nhằm bổ sung cho những hạn chế về số liệu thống kê của phương pháp định lượng Agribank chỉ mới áp dụng mô hình tính điểm XHTD cho khách hàng doanh nghiệp, chưa áp dụng mô hình tính điểm xếp hạng cho khoản vay

Mô hình tính điểm gồm hai phần là tính điểm định lượng theo các chỉ số tính toán trực tiếp từ báo cáo tài chính doanh nghiệp và tính điểm định tính trên cơ sở đánh giá của ngân hàng về các mặt của doanh nghiệp Thông tin dùng để tính điểm doanh nghiệp là báo cáo tài chính năm gần nhất, thông tin phi tài chính cập nhật đến thời điểm tính điểm

Bộ chỉ tiêu tài chính và phi tài chính để chấm điểm khách hàng doanh nghiệp được xây dựng trên cơ sở 34 ngành kinh tế đã được xác định sẵn phù hợp với đặc thù hoạt động và cơ cấu tín dụng của Agribank Ứng với mỗi ngành kinh tế có một bộ chỉ tiêu chấm điểm khách hàng doanh nghiệp riêng

Bảng 2.3: Minh họa bộ thang điểm, trọng số và bộ giá trị chuẩn

Ngành 01: Trồng cây hàng năm

Khả năng thanh toán hiện hành 12 >1,3 1,1-1,3 0,9-1,1 0,7-0,9 0,6 0,5-0,6 0,4-0,5 0,3-0,4 0,1 0,08-0,1 0,06-0,08 0,04-0,06