Ứng dụng mô hình logistic để xếp hạng tín dụng doanh nghiệp ngành xây dựng đƣợc niêm yết trên các sở giao dịch chứng khoán hà nội và TP hồ chí minh

ĐẠI HỌC HUẾ TRƯỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ KHOA TÀI CHÍNH – NGÂN HÀNG KHÓA LUẬN TỐT NGHIỆP ỨNG DỤNG MÔ HÌNH LOGISTIC XẾP HẠNG TÍN DỤNG DOANH NGHIỆP NGÀNH XÂY DỰNG ĐƯỢC NIÊM YẾT TRÊN CÁC SỞ GIAO

ĐẠI HỌC HUẾ TRƯỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ KHOA TÀI CHÍNH – NGÂN HÀNG

KHÓA LUẬN TỐT NGHIỆP

ỨNG DỤNG MÔ HÌNH LOGISTIC XẾP HẠNG TÍN DỤNG DOANH NGHIỆP NGÀNH XÂY DỰNG ĐƯỢC NIÊM YẾT TRÊN CÁC SỞ GIAO DỊCH CHỨNG KHOÁN

HÀ NỘI VÀ THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH

Sinh viên thực hiện:

NGUYỄN THỊ HÀ VY Lớp: K46A – Tài chính Khóa: 2012 - 2016

Giảng viên hướng dẫn: Th.S PHẠM QUỐC KHANG

Huế, tháng 5 năm 2016

Trường Đại học Kinh tế Đại học Huế

LỜI CẢM ƠN

Trước hết em xin gởi lời cảm ơn chân thành đến Trường Đại học Kinh tế Huế đã tạo điều kiện cho sinh viên được tiếp cận với thực tiễn hoạt động từ các doanh nghiệp, tổ chức tài chính và ngân hàng Qua đó chúng em được tìm hiểu và vận dụng những kiến thức đã học từ nhà trường, từ quý thầy cô giảng dạy vào thực tiễn và có được những bài học kinh nghiệm cũng như rèn luyện được phong cách, tác phong làm việc, ý thức và kỹ năng là nền tảng cho sinh viên sau khi tốt nghiệp

Để hoàn thành được khóa luận tốt nghiệp đại học và đạt được những kết quả nhất định, em xin gửi lời cảm ơn chân thành đến quý thầy cô Khoa Tài chính – Ngân hàng nói riêng và quý thầy cô Trường Đại học Kinh tế Huế nói chung đã tận tâm giảng dạy và chỉ bảo trong suốt quá trình học tập và rèn luyện tại trường Đặc biệt, em xin bày tỏ lòng kính trọng và biết ơn sâu sắc đến Th.S Phạm Quốc Khang, người đã dành nhiều thời gian, tâm huyết để hướng dẫn và giúp đỡ tận tình trong suốt thời gian thực hiện khóa luận tốt nghiệp đại học

Bên cạnh đó, em cũng xin gửi lời cảm ơn đến Ban lãnh đạo Ngân hàng Thương mại cổ phần Sài Gòn Thương Tín Chi nhánh Thừa Thiên Huế đã tạo mọi điều kiện tốt nhất trong quá trình học việc tại Ngân hàng, tạo điều kiện để em có thể sắp xếp thời gian hoàn thành đúng tiến độ của khóa luận tốt nghiệp Cám ơn sự quan tâm, giúp đỡ nhiệt tình của các anh chị Phòng Giao dịch Phú Vang đã giúp em

có thêm nhiều kinh nghiệm và bài học thực tế về công việc Đây sẽ là hành trang quý báu mà em sẽ mang theo suốt quá trình làm việc sau này

Em xin chân thành cảm ơn!

Trường Đại học Kinh tế Đại học Huế

cả nền kinh tế nói chung Chính vì vậy mà việc đẩy mạnh công tác nghiên cứu nâng cao chất lượng xếp hạng tín dụng đang là yêu cầu bức thiết đối với không chỉ riêng các ngân hàng mà còn đối với các tổ chức xếp hạng và toàn bộ nền kinh tế, tác giả

đã quyết định chọn đề tài “Ứng dụng mô hình Logistic xếp hạng tín dụng ngành xây dựng được niêm yết trên các Sở Giao dịch Chứng khoán Hà Nội và TP Hồ Chí Minh”

Mục tiêu chính của đề tài nghiên cứu nhằm hệ thống quá lý thuyết về xếp hạng tín dụng từ đó kế thừa và vận dụng mô hình Logistic để xếp hạng tín dụng các doanh nghiệp ngành xây dựng được niêm yết có đủ báo cáo tài chính đã được kiểm toán trong bốn năm 2012 – 2015 với mong muốn đưa ra khuyến nghị về tình hình rủi ro của một số doanh nghiệp ngành xây dựng niêm yết đồng thời góp phần nâng cao chất lượng xếp hạng tín dụng trong nước

Các tiêu chí định lượng được sử dụng để ứng dụng mô hình Logistic gồm 13 biến độc lập là các chỉ tiêu tài chính (“Quy mô doanh nghiệp”, “Khả năng thanh toán ngắn hạn”, “Khả năng thanh toán nhanh”, “Hiệu suất sử dụng TSCĐ”, Nợ phải trả/Tổng tài sản”, “Nợ dài hạn/Vốn chủ sở hữu”, Vòng quay hàng tồn kho”, “Vòng quay vốn lưu động”, “Lợi nhuận gộp/Doanh thu thuần”, “Lợi nhuận trước thuế/Doanh thu thuần”, “Lợi nhuận sau thuế/Vốn chủ sở hữu”, “Lợi nhuận sau thuế/Tổng tài sản”, “Doanh thu thuần/Tổng tài sản”) Nghiên cứu đã tiến hành phân tích tương quan giữa các biến độc lập, kiểm định ý nghĩa các hệ số, kiểm định độ phù hợp tổng quát, độ phù hợp của mô hình và xác định độ chính xác của dự báo

Trường Đại học Kinh tế Đại học Huế

Kết quả đã đưa ra được mô hình dự báo và cho thấy mối liên hệ tỷ lệ giữa 4 chỉ tiêu tài chính ảnh hưởng đến rủi ro tín dụng Trong đó biến Doanh thu/Tổng tài sản có ảnh hưởng mạnh nhất Trong số 109 doanh nghiệp ngành xây dựng được xếp hạng tín dụng cho thấy gần 1/4 doanh nghiệp ngành xây dựng đang có rủi ro tín dụng

Trên cơ sở hệ thống hóa lý thuyết xếp hạng tín dụng và ứng dụng mô hình Logistic cùng với việc phân tích tình hình từ thực tế về nhóm ngành xây dựng được niêm yết trên các Sở Giao dịch Chứng khoán Hà Nội và TP Hồ Chí Minh, đề tài đã đưa ra khuyến nghị về tình hình rủi ro của một số doanh nghiệp ngành xây dựng

Trường Đại học Kinh tế Đại học Huế

DANH MỤC CHỮ CÁI VIẾT TẮT

MỤC LỤC

LỜI CẢM ƠN i

TÓM TẮT NGHIÊN CỨU ii

DANH MỤC CHỮ CÁI VIẾT TẮT iv

MỤC LỤC v

DANH MỤC SƠ ĐỒ, ĐỒ THỊ viii

DANH MỤC BẢNG BIỂU ix

PHẦN I: ĐẶT VẤN ĐỀ 1

1 Lý do chọn đề tài 1

2 Mục tiêu đề tài 2

2.1 Mục tiêu chung 2

2.2 Mục tiêu cụ thể 2

3 Đối tượng và phạm vi nghiên cứu 3

4 Phương pháp nghiên cứu 3

5 Kết cấu đề tài 4

PHẦN II: NỘI DUNG VÀ KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU 5

CHƯƠNG 1: CƠ SỞ LÝ LUẬN VỀ XẾP HẠNG TÍN DỤNG DOANH NGHIỆP VÀ ỨNG DỤNG MÔ HÌNH LOGISTIC 5

1.1 TỔNG QUAN VỀ XẾP HẠNG TÍN DỤNG DOANH NGHIỆP 5

1.1.1 Khái niệm xếp hạng tín dụng 5

1.1.2 Nguyên tắc xếp hạng tín dụng doanh nghiệp 6

1.1.3 Đối tượng xếp hạng tín dụng 7

1.1.4 Vai trò của xếp hạng tín dụng doanh nghiệp 8

1.1.4.1 Đối với doanh nghiệp xếp hạng 8

1.1.4.2 Đối với các tổ chức tín dụng 9

1.1.4.3 Đối với cơ quan quản lý Nhà nước 9

Trường Đại học Kinh tế Đại học Huế

1.1.4.4 Đối với nhà đầu tư 10

1.1.5 Các phương pháp xếp hạng tín dụng doanh nghiệp 10

1.1.5.1 Phương pháp chuyên gia 10

1.1.5.2 Phương pháp định giá quyền chọn 12

1.1.5.3 Phương pháp thống kê 13

1.1.6 Các tổ chức xếp hạng tín dụng doanh nghiệp trên thế giới và ở Việt Nam 14

1.1.6.1 Các tổ chức xếp hạng tín dụng doanh nghiệp trên thế giới 14

1.1.6.2 Các tổ chức xếp hạng tín dụng ở Việt Nam 16

1.1.7 Quy trình xếp hạng tín dụng doanh nghiệp 17

1.1.7.1 Quy trình xếp hạng tín dụng chung đối với doanh nghiệp 17

1.1.7.2 Quy trình xếp hạng tín dụng của CIC 20

1.2 MÔ HÌNH LOGISTIC TRONG XẾP HẠNG TÍN DỤNG DOANH NGHIỆP 21 1.2.1 Mô hình Logistic 21

1.2.2 Ứng dụng mô hình Logistic trong xếp hạng tín dụng doanh nghiệp 24

1.2.3 Tổng quan các nghiên cứu trước đây 26

1.3 XÂY DỰNG MÔ HÌNH NGHIÊN CỨU 27

CHƯƠNG 2: ỨNG DỤNG MÔ HÌNH LOGISTIC TRONG XẾP HẠNG TÍN DỤNG DOANH NGHIỆP NGÀNH XÂY DỰNG ĐƯỢC NIÊM YẾT TRÊN CÁC SỞ GIAO DỊCH CHỨNG KHOÁN HÀ NỘI VÀ TP HỒ CHÍ MINH 38

2.1 TỔNG QUAN VỀ NHÓM NGÀNH XÂY DỰNG Ở VIỆT NAM 38

2.1.1 Đặc điểm của ngành 38

2.1.2 Thị trường xây dựng 42

2.2 QUY MÔ CÁC DOANH NGHIỆP NGÀNH XÂY DỰNG NIÊM YẾT 45

2.3 ỨNG DỤNG MÔ HÌNH LOGISTC TRONG XẾP HẠNG TÍN DỤNG DOANH NGHIỆP NGÀNH XÂY DỰNG ĐƯỢC NIÊM YẾT 49

2.3.1 Mẫu nghiên cứu 49

2.3.2 Lựa chọn biến số 51

Trường Đại học Kinh tế Đại học Huế

2.4 TIẾN TRÌNH NGHIÊN CỨU THỰC NGHIỆM 52

2.4.1 Phân loại doanh nghiệp theo quy mô 52

2.4.2 Hệ thống kiểm định 54

2.4.2.1 Hệ số tương quan giữa các biến 54

2.4.2.2 Kiểm định Walk 55

2.4.2.3 Kiểm định mức độ phù hợp của mô hình (Kiểm định Omnibus) 58

2.4.2.4 Kiểm định mức độ giải thích của mô hình 59

2.4.2.5 Kiểm định mức độ dự báo tính chính xác của mô hình 59

2.4.2.6 Thảo luận kết quả hồi quy 60

2.4.2.7 Dự báo của mô hình hồi quy Logistic 62

2.4.2.8 Kết luận 62

2.4.2.9 Kết quả xếp hạng tín dụng các doanh nghiệp nhóm ngành xây dựng niêm yết trên các Sở Giao dịch Chứng khoán Hà Nội và TP Hồ Chí Minh 62

CHƯƠNG 3: HẠN CHẾ VÀ HƯỚNG PHÁT TRIỂN ĐỀ TÀI 66

3.1 Hạn chế 66

3.2 Hướng phát triển đề tài 67

PHẦN III: KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ 68

1.Kết luận 68

2.Kiến nghị 69

DANH MỤC TÀI LIỆU TRÍCH DẪN, THAM KHẢO 71

Tiếng Việt 71

Tiếng Anh 72

PHỤ LỤC 73

Trường Đại học Kinh tế Đại học Huế

DANH MỤC SƠ ĐỒ, ĐỒ THỊ

Biểu đồ 2.1: Tỷ Trọng Các Thành Phần Kinh Tế Trong Ngành Xây Dựng 40

Biểu đồ 2.2: Biến động của Ngành Xây dựng Và GDP 41

Biểu đồ 2.3: Quy mô vốn hóa và Tỷ lệ vốn hóa ngành Xây dựng (2014) 45

Biểu đồ 2.4: Tăng trưởng doanh thu 2012 – 2014 47

Biểu đồ 2.5: Nợ Xấu/Khoản Phải Thu – Số Ngày Khoản Phải Thu (2014) 48

Biểu đồ 2.6: Hiệu suất sinh lời 49

Biểu đồ 2.7: Cơ cấu xếp hạng tín dụng của 109 doanh nghiệp 65

Trường Đại học Kinh tế Đại học Huế

DANH MỤC BẢNG BIỂU

Bảng 1.1: Phân loại quy mô doanh nghiệp Việt Nam 29

Bảng 1.2: Các chỉ tiêu tài chính đánh giá mức độ rủi ro của doanh nghiệp ngành xây dựng 30

Bảng 1.3: Chuẩn xếp hạng tín dụng doanh nghiệp của CIC 37

Bảng 2.1: Tốc độ tăng tổng sản phẩm trong nước các năm 2013, 2014 và 2015 39

Bảng 2.2: Chi phí xây dựng tại một số nước ở Châu Á (2015) 42

Bảng 2.3: Chỉ số tài chính doang nghiệp ngành xây dựng niêm yết 2014 46

Bảng 2.4: Quy mô doanh nghiệp ngành xây dựng niêm yết 53

Bảng 2.5: Bảng tương quan giữa các biến độc lập 54

Bảng 2.6: Kiểm định Wald với đầy đủ các biến số 55

Bảng 2.7: Kiểm định Wald loại bỏ các biến X1,X2 56

Bảng 2.8: Kiểm định Wald loại bỏ các biến X9,X11 57

Bảng 2.9: Kiểm định Wald loại bỏ các biến X6,X10 57

Bảng 2.10: Kiểm định Wald loại bỏ các biến X3,X8, và D 58

Bảng 2.11: Kiểm định mức độ phù hợp của mô hình 58

Bảng 2.12: Kiểm định mức độ giải thích của mô hình 59

Bảng 2.13: Kiểm định mức độ dự báo chính xác của mô hình 59

Bảng 2.14: Mức độ ảnh hưởng của các biến độc lập 60

Bảng 2.15: Vai trò ảnh hưởng của các yếu tố 61

Bảng 2.16: Dự báo mô hình hồi quy Logistic 62

Bảng 2.17: Mối liên hệ giữa xác suất rủi ro tín dụng và mức XHTD 63

Bảng 2.18: Kết quả xếp hạng tín dụng của 109 doanh nghiệp ngành xây dựng được niêm yết trên các Sở Giao dịch Chứng khoán Hà Nội và TP Hồ Chí Minh 64

Trường Đại học Kinh tế Đại học Huế

PHẦN I: ĐẶT VẤN ĐỀ

1 Lý do chọn đề tài

Thực tế cho thấy, những doanh nghiệp hoạt động tốt, được đánh giá cho khả năng hoạt động từ mức an toàn trở lên mới được sử dụng các nguồn lực xã hội để tổ chức sản xuất và kinh doanh Với tiềm lực kinh tế còn hạn chế của một nước đang phát triển như Việt Nam, những doanh nghiệp còn yếu kém, dễ gây lãng phí và thất thoát cho nền kinh tế và hơn nữa có thể kéo lùi tốc độ tăng tưởng thì không thể sử dụng tốt các nguồn lực xã hội Chính vì vậy mà nền kinh tế trong quá trình phát triển luôn có những phương pháp để đánh giá các doanh nghiệp trong việc cung cấp các nguồn lực xã hội như cho vay và đầu tư được hình thành trong đó có phương pháp xếp hạng tín dụng Xếp hạng tín dụng ngày nay đã trở thành tiêu chí hàng đầu được sử dụng để đánh giá không chỉ các doanh nghiệp sản xuất, các định chế tài chính mà cho cả nền kinh tế nói chung

Bên cạnh hệ thống ngân hàng, thị trường chứng khoán cũng là một kênh huy động vốn trực tiếp phục vụ sản xuất kinh doanh cho các công ty đại chúng Để sử dụng hiệu quả nguồn vốn này, đòi hỏi các công ty niêm yết phải là những doanh nghiệp hoạt động hiệu quả và có thông tin tài chính rõ ràng, minh bạch Vì vậy mà việc chú trọng đến xếp hạng tín dụng của thị trường chứng khoán Việt Nam không kém phần quan trọng nhằm bổ sung thông tin, định hướng cho các nhà đầu tư trên thị trường vì mục tiêu chung của nền kinh tế

Xếp hạng tín dụng ở các nước trên thế giới đã được thực hiện như một công việc quan trọng góp phần giảm thiểu rủi ro tín dụng nhằm nâng cao chất lượng tín dụng, đóng góp cho tăng trưởng kinh tế một cách bền vững và ngăn ngừa khủng hoảng tài chính có thể xảy ra trong tương lai khi đóng vai trò là một nguồn thông tin quan trọng cho các chủ thể kinh tế, nhà đầu tư, các tổ chức tài chính và cả nhà nước trong việc đầu tư và ổn định nền kinh tế Xếp hạng tín dụng có thể dựa vào đối tượng cá nhân, doanh nghiệp hay tổ chức kinh tế để xếp hạng; dựa vào quy mô lớn, vừa và nhỏ của đối tượng doanh nghiệp xếp hạng; xếp hạng tín dụng cũng có thể

Trường Đại học Kinh tế Đại học Huế

dựa vào ngành và các nhóm ngành kinh tế để xếp hạng tín dụng trong đó có các doanh nghiệp ngành xây dựng là đối tượng được đề tài sử dụng để nghiên cứu

Ngành xây dựng luôn được xem là một ngành quan trọng của nền kinh tế quốc dân đối với thế giới nói chung và Việt Nam nói riêng Ngành xây dựng chiếm

tỉ trọng khá lớn trong tổng GDP cả nước Sự phát triển của ngành xây dựng phụ thuộc nhiều vào tốc độ tăng trưởng kinh tế và các chính sách vĩ mô Bên cạnh đó, ngành xây dựng với vai trò là ngành hỗ trợ cho sự phát triển của nền kinh tế, tăng tưởng của ngành xây dựng phụ thuộc vào các yếu tố như tốc độ đô thị hóa, vốn đầu

tư FDI, lãi suất cho vay, lạm phát và một phần tạo nên nền tảng cho các ngành kinh

tế khác Như trong giai đoạn 2011 – 2014, chính sách thắt chặt tiền tệ đã đẩy lãi suất cho vay lên mức trên 20%/năm, khiến cho nguồn vốn đổ vào đầu tư xây dựng giảm mạnh

Do đó, ngành xây dựng có tầm ảnh hưởng và tạo áp lực cho toàn bộ hệ thống tài chính khi mức độ rủi ro trong ngành cao Cùng với đó là thị trường kinh tế trong nước đầy biến động và kinh doanh trong ngành xây dựng một phần ảnh hưởng đến việc đầu tư của ngân hàng cũng như đầu tư trong thị trường chứng khoán cho thấy việc xếp hạng tín dụng ngành xây dựng có ý nghĩa không nhỏ trong việc tạo cơ sở

để so sánh, cung cấp thông tin kịp thời cho các nhà đầu tư, các ngân hàng đầu tư hay cấp tín dụng có thể đưa ra những định hướng đúng đắn nên tôi đã quyết định lựa chọn, nghiên cứu và hoàn thiện đề tài: “Ứng dụng mô hình Logistic để xếp hạng tín dụng doanh nghiệp ngành xây dựng được niêm yết trên các Sở Giao dịch Chứng khoán Hà Nội và TP Hồ Chí Minh”

2 Mục tiêu đề tài 2.1 Mục tiêu chung

Đề tài tiếp cận các lý thuyết về xếp hạng tín dụng, mô hình hồi quy Logistic,

từ đó ứng dụng mô hình hồi quy Logistic để xếp hạng tín dụng các doanh nghiệp thuộc nhóm ngành cụ thể

2.2 Mục tiêu cụ thể

- Hệ thống hóa lý thuyết về xếp hạng tín dụng

Trường Đại học Kinh tế Đại học Huế

- Tìm hiểu, lựa chọn các chỉ số tài chính thích hợp và ứng dụng mô hình Logistic trong xếp hạng tín dụng doanh nghiệp

- Tính toán được xác suất rủi ro tín dụng của doanh nghiệp từ đó đưa ra khuyến nghị về tình hình rủi ro của một số doanh nghiệp ngành xây dựng

3 Đối tượng và phạm vi nghiên cứu

- Đối tượng nghiên cứu: Xếp hạng tín dụng doanh nghiệp

- Phạm vi nghiên cứu:

Phạm vi không gian: 109 doanh nghiệp ngành xây dựng được niêm yết trên các Sở Giao dịch Chứng khoán Hà Nội và TP Hồ Chí Minh

Phạm vi thời gian: Số liệu tài chính và phi tài chính trong năm 2015

4 Phương pháp nghiên cứu

Các phương pháp được sử dụng trong bài nghiên cứu:

- Phương pháp thu thập số liệu:

Số liệu sơ cấp: Các báo cáo kết quả kinh doanh, bảng cân đối kế toán qua bốn năm 2012 – 2015 của các doanh nghiệp ngành xây dựng được niêm yết trên các Sở Giao dịch Chứng khoán Hà Nội và TP Hồ Chí Minh

Số liệu thứ cấp: Được thu thập từ Công ty Cổ phần Chứng khoán FPT (FPTS)

- Phương pháp thống kê mô tả nhằm thống kê mô tả mẫu, tìm hiểu đặc điểm của đối tượng nghiên cứu

- Phương pháp so sánh, phân tích quy trình xếp hạng tín dụng của các tổ chức xếp hạng tín dụng, của các tổ chức tài chính và kế thừa từ các công trình nghiên cứu

- Phương pháp đinh lượng: Ứng dụng mô hình Logistic

Trường Đại học Kinh tế Đại học Huế

5 Kết cấu đề tài

PHẦN I: ĐẶT VẤN ĐỀ PHẦN II: NỘI DUNG VÀ KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU Chương 1: Cơ sở lý luận về xếp hạng tín dụng doanh nghiệp và ứng dụng mô hình Logistic

Chương 2: Ứng dụng mô hình Logistic trong xếp hạng tín dụng doanh nghiệp ngành xây dựng được niêm yết trên các Sở Giao dịch Chứng khoán Hà Nội

PHẦN II: NỘI DUNG VÀ KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU CHƯƠNG 1: CƠ SỞ LÝ LUẬN VỀ XẾP HẠNG TÍN DỤNG DOANH

NGHIỆP VÀ ỨNG DỤNG MÔ HÌNH LOGISTIC 1.1 TỔNG QUAN VỀ XẾP HẠNG TÍN DỤNG DOANH NGHIỆP 1.1.1 Khái niệm xếp hạng tín dụng

Đinh Thị Kim Đính (2007)1

, Nguyễn Trọng Hòa (2009)2, Đỗ Thị Thúy Hương (2010)3, đưa ra khái niệm về xếp hạng tín dụng: Thuật ngữ “credit ratings” được nhắc đến đầu tiên trong cuốn “Cẩm nang chứng khoán đường sắt” do John Moody đưa ra vào những năm đầu của thế kỉ XX khi tiến hành nghiên cứu, phân tích và xếp hạng tín dụng đầu tiên cho các loại trái phiếu của công ty theo hệ thống

ký hiệu gồm 3 chữ cái A,B,C và cho đến nay đã trở thành chuẩn mực quốc tế Tuy nhiên, ở Việt Nam thuật ngữ này có thể được hiểu theo nhiều nghĩa khác nhau: xếp hạng tín nhiệm, xếp hạng tín dụng, phân loại tín dụng,… Tùy theo nhiều góc độ tiếp cận khác nhau trong đó khái niệm xếp hạng tín dụng được sử dụng là phù hợp nhất với cách tiếp cận từ phương pháp được nhắc đến trong đề tài này Bên cạnh đó cũng

có nhiều khái niệm từ các nguồn khác nhau và khó có thể đưa ra được khái niệm chính xác cho thuật ngữ này:

Theo Bonh, John A (trích dẫn từ Nguyễn Trọng Hòa (2009)), trong cuốn

“Phân tích rủi ro trên các thị trường đang chuyển đổi”: Xếp hạng tín dụng là sự đánh giá về khả năng một nhà phát hành có thể thanh toán đúng hạn cả gốc và lãi đối với một loại chứng khoán nợ trong suốt thời gian tồn tại của nó

Theo công ty Moody’s (trích dẫn từ Nguyễn Trọng Hòa (2009)): Xếp hạng tín dụng là ý kiến về khả năng và sự sẵn sàng của một nhà phát hành trong việc thanh toán đúng hạn cho một khoản nợ nhất định trong suốt thời gian tồn tại của khoản nợ

1 Danh mục tài liệu trích dẫn, tham khảo số 2

2 Danh mục tài liệu trích dẫn, tham khảo số 9

3 Danh mục tài liệu trích dẫn, tham khảo số 3

Trường Đại học Kinh tế Đại học Huế

Theo từ điển thị trường chứng khoán (2004): Xếp hạng tín dụng là cách thức ước tính của cá nhân hay công ty về khả năng chi trả bao gồm tất cả các số liệu kiểm tra, phân tích, hồ sơ lưu trữ về khả năng trách nhiệm tín dụng của cá nhân và công ty kinh doanh

Như vậy, có thể hiểu khái quát khái niệm xếp hạng tín dụng là việc đánh giá khả năng và thiện ý trả nợ của đối tượng đi vay trên cơ sở đo lường rủi ro tín dụng

Từ đó có khái niệm về xếp hạng tín dụng doanh nghiệp

Việc xếp hạng tín dụng chỉ thực hiện chức năng độc lập là đánh giá mức độ rủi ro tín dụng – là một tiêu chí phục vụ cho quá trình đưa ra quyết định đầu tư Các

tổ chức xếp hạng tín dụng không kiểm toán những thông tin mà đối tượng xếp hạng cung cấp mặc dù đây là những thông tin cơ bản trong việc xếp hạng tín dụng cho dù việc xếp hạng tín dụng diễn ra một cách cẩn trọng.Vì vậy, xếp hạng tín dụng không thể thay thế hoàn toàn cho việc đánh giá giá trị của đối tượng xếp hạng mà chỉ dựa trên các nhân tố rủi ro để đưa ra quyết định

1.1.2 Nguyên tắc xếp hạng tín dụng doanh nghiệp

Trong phân tích xếp hạng tín dụng cần chú ý đến phân tích định tính để bổ sung cho những thiếu sót của phân tích định lượng Đinh Thị Kim Đính (2007) đã đưa ra các chỉ tiêu phân tích và các chỉ tiêu này có thể thay đổi phù hợp với yếu tố môi trường chung:

- Chỉ tiêu định lượng: Là những quan sát được đo lường bằng số, các dữ liệu được lấy trên báo cáo tài chính

- Chỉ tiêu định tính: Là những quan sát không đo lường được bằng số mà trong các tập dữ liệu định tính mỗi quan sát sẽ và chỉ thuộc về một kiểu loại nào đó

Nguyễn Trường Sinh (2009)4 cho rằng việc phân tích được tiến hành theo thứ tự bên ngoài ảnh hường đến đối tượng xếp hạng đến các yếu tố bên trong của chính đối tượng theo trình tự:

4 Danh mục tài liệu trích dẫn, tham khảo số 10

Trường Đại học Kinh tế Đại học Huế

- Phân tích rủi ro mang tính vĩ mô về xu hướng quốc gia, ngành nghề, tốc

độ tăng trưởng kinh tế quốc gia, sự ổn định về chính trị, chính sách tài chính, sự mở cửa thị trường…;

- Phân tích rủi ro hoạt động kinh doanh như tình hình cạnh tranh, xu hướng thị trường, vị thế kinh doanh của công ty, sự đa dạng hóa hoạt động và các quy định;

- Phân tích rủi ro tài chính bao gồm hàng loạt chỉ tiêu phụ thuộc vào từng ngành nghề, kết hợp so sánh giữa rủi ro tài chính và rủi ro kinh doanh, xem xét độ linh hoạt tài chính cũng như chính sách tài chính;

- Phân tích hướng phát triển của doanh nghiệp xếp hạng như chất lượng ban quản lý và chiến lược kinh doanh;

- Phân tích trình trạng pháp lý của đối tượng doanh nghiệp

1.1.3 Đối tượng xếp hạng tín dụng

Việc xếp hạng tín dụng cơ bản căn cứ vào các chỉ tiêu tài chính và các chỉ tiêu phi tài chính để làm cơ sở cho việc xếp hạng Dựa vào đó các chỉ tiêu được phân tích và chuẩn hóa thành các thang điểm để đánh giá, so sánh đối tượng xếp hạng tín dụng có thể là cá nhân, doanh nghiệp và thậm chí là quốc gia Nguyễn Trọng Hòa (2009) đưa ra ba đối tượng xếp hạng chủ yếu:

Xếp hạng tín dụng cá nhân: Là việc xếp hạng dựa vào các thông tin về nhân thân, khả năng chi trả, lịch sử tín dụng của khách hàng tại các tổ chức tín dụng, nhu cầu cấp tín dụng

Xếp hạng tín dụng doanh nghiệp: Dựa vào các thông tin bao gồm loại hình doanh nghiệp, ngành kinh tế, chỉ tiêu tài chính, chỉ tiêu phi tài chính, lịch sử tín dụng của khách hàng tại (các) tổ chức tín dụng, tín khả thi của phượng án vay vốn

Xếp hạng tín dụng quốc gia: Việc xếp hạng nhằm chỉ ra mức độ rủi ro của môi trường đầu tư của một quốc gia và thường được sử dụng bởi các nhà đầu tư muốn tìm kiếm môi trường đâu tư ở một quốc gia khác

Trường Đại học Kinh tế Đại học Huế

Đối tượng xếp hạng tín dụng chủ yếu ở nước ta vẫn là xếp hạng tín dụng doanh nghiệp tham gia vào hoạt động tín dụng tại các tổ chức thương mại và các doanh nghiệp được niêm yết trên thị trường chứng khoán do việc xếp hạng tín dụng

cá nhân vẫn còn phức tạp và khó kiểm soát Riêng với xếp hạng tín dụng quốc gia thì chỉ có các tổ chức xếp hạng lớn trên thế giới áp dụng và có khả năng thực hiện

1.1.4 Vai trò của xếp hạng tín dụng doanh nghiệp

Mục đích chính của xếp hạng tín dụng doanh nghiệp là trên cơ sở các số liệu kiểm tra, phân tích dữ kiện từ các hồ sơ lưu trữ, các báo cáo tài chính và báo cáo kiểm toán của doanh nghiệp để nhận xét đánh giá tình hình hoạt động, khả năng sinh lời, khả năng thanh toán trong hiện tại và tương lai của các doanh nghiệp nhằm xác định khả năng thu hồi vốn của ngân hàng cho vay, tạo tâm lý yên tâm cho các nhà đầu tư vào doanh nghiệp hoặc tổ chức phát hành trái phiếu Có thể thấy xếp hạng tín dụng doanh nghiệp có vai trò hết sức quan trọng trong các mối quan hệ kinh tế và toàn bộ nền kinh tế tuy nhiên tùy vào mức độ tin cậy ước tính của đối tượng xếp hạng tín dụng doanh nghiệp mà việc xếp hạng tín dụng có vai trò khác nhau ở những khía cạnh khác nhau

1.1.4.1 Đối với doanh nghiệp xếp hạng

Lê Tất Thành (2009)5 đưa ra vai trò đối với doanh nghiệp xếp hạng:

- Các doanh nghiệp xếp hạng có thể biết rõ tình trạng hoạt động kinh doanh của mình, dự báo được những rủi ro và tiềm năng phát triển trong tương lai,

từ đó có những điều chỉnh phù hợp đối với hoạt động doanh nghiệp

- Xếp hạng tín dụng là cơ sở để đánh giá năng lực của doanh nghiệp, tạo

sự bình đẳng, cạnh tranh hơn trong hoạt động huy động vốn của doanh nghiệp

- Xếp hạng tín dụng cao cũng là yếu tố giúp các doanh nghiệp duy trì sự

ổn định của nguồn vốn tài trợ cho doanh nghiệp, có nhiều cơ hội tiếp cận nguồn vốn với lãi suất hoặc các điều kiện ưu đãi từ ngân hàng,… hoặc tiếp cận được các nguồn vốn khác không phụ thuộc vào ngân hàng

5 Danh mục tài liệu trích dẫn, tham khảo số 8

Trường Đại học Kinh tế Đại học Huế

- Đối với các doanh nghiệp niêm yết thì kết quả xếp hạng tín dụng là cở sở

để xây dựng được giá trị doanh nghiệp và giá trị được cổ phần phát hành

- Xếp hạng tín dụng giúp ngân hàng giảm thiểu được chi phí và thời gian quyết định cho vay thông qua thực hiện chính sách khách hàng như hạn mức cho vay, thời hạn cho vay, giá trị tài sản đảm bảo cần cho khoản vay, đưa ra được mức lãi suất hợp lý

- Xếp hạng tín dụng giúp các tổ chức tín dụng giám sát và đánh giá được các khoản tín dụng nhằm đưa ra những giải pháp kịp thời, đánh giá hiệu quả của doanh nghiệp đầu tư

- Ngân hàng và các tổ chức tín dụng có hệ thống xếp hạng tín dụng tốt không chỉ quản lý ổn định và đưa ra giải pháp kịp thời giảm thiểu rủi ro tín dụng mà góp phần giảm thiểu được chi phí tương đối bỏ ra cho việc thu thập thông tin từ các

tổ chức xếp hạng tín dụng trên thị trường

- Hệ thống xếp hạng tín dụng hoàn chỉnh giúp cho các ngân hàng và tổ chức tín dụng hoàn thiện được bộ máy hoạt động và nâng cao vị thế cạnh tranh của mình so với các ngân hàng khác, giành ưu thế trong nền kinh tế và có lợi thế trong việc cạnh tranh, sáp nhập giữa các tổ chức kinh tế

1.1.4.3 Đối với cơ quan quản lý Nhà nước

Vai trò của xếp hạng đối với cơ quan quản lý Nhà nước được Nguyễn Trọng Hòa (2009) đưa ra:

Trường Đại học Kinh tế Đại học Huế

- Xếp hạng tín dụng giúp các thông tin tài chính trên thị trường đáng tin cậy hơn, tăng cường khả năng giám sát thị trường của các cơ quan quản lý Nhà nước đánh giá được đối tượng quản lý của mình

- Xếp hạng tín dụng là cơ sở thông tin để Ngân hàng Nhà nước và Chính phủ sử dụng để so sánh theo ngành, theo lĩnh vực hoạt động nhằm nâng cao hiệu quả của nền kinh tế và có thể đưa ra những giải pháp thích hợp nhất thúc đẩy sự phát triển hoạt động từ các ngành kinh tế nói riêng và toàn bộ nền kinh tế nói chung

1.1.4.4 Đối với nhà đầu tư

Công ty cổ phần xếp hạng tín nhiệm doanh nghiệp Việt Nam CRV (2013), Nguyễn Trọng Hòa (2009) cho rằng xếp hạng tín dụng có vai trò đối với các nhà đầu tư:

- Việc xếp hạng tín dụng như một công cụ giúp các nhà đầu tư có thể đánh giá được rủi ro tín dụng, giảm thiểu các chi phí về thu nhập, phân tích và giám sát được khả năng trả nợ của các tổ chức phát hành trái phiếu hoặc các công cụ tài chính,…

- Xếp hạng tín dụng giúp giảm thiểu được hiện tượng bất cân xứng thông tin từ các doanh nghiệp và các nhà đầu tư, giúp các nhà đầu tư đưa ra được những quyết định hợp lý nhằm thúc đẩy và ổn định nền kinh tế

1.1.5 Các phương pháp xếp hạng tín dụng doanh nghiệp

Chính vì theo từng khía cạnh khác nhau và đối tượng áp dụng xếp hạng tín dụng khác nhau mà có các phương pháp phù hợp Nguyễn Trọng Hòa (2009), Võ Hoài Nam (2012), Đinh Thị Kim Đính (2007), Đỗ Thị Thúy Hương (2010) đã đưa

ra rất hiều phương pháp xếp hạng tín dụng doanh nghiệp khác nhau, trong có ba phương pháp chủ yếu

1.1.5.1 Phương pháp chuyên gia

 Nội dung

Trường Đại học Kinh tế Đại học Huế

Theo Võ Hoài Nam (2012)6 để đánh giá khả năng thanh toán nợ của đối tượng cần xếp hạng, các nhà phân tích, sẽ dựa trên các thông tin từ báo cáo của đối tượng cần xếp hạng, thông tin thị trường, thông tin phỏng vấn từ lãnh đạo của doanh nghiệp để đánh giá tình hình tài chính, quản trị doanh nghiệp, chiến lược và chính sách quản trị rủi ro của doanh nghiệp, từ đó đưa ra mức xếp hạng

 Phương pháp Phương pháp chuyên gia trích trong Nguyễn Trọng Hòa (2009) cho rằng quá trình áp dụng phương pháp chuyên gia có thể chia thành 3 giai đoạn cơ bản:

- Lựa chọn chuyên gia – lập danh sách các chuyên gia được hỏi ý kiến trên

cơ sở sự kết hợp của một nhóm chuyên gia giỏi thuộc một lĩnh vực hẹp của khoa học liên quan đến lĩnh vực nghiên cứu

- Trưng cầu ý kiến chuyên gia – dựa trên cơ sở đánh giá tổng kết kinh nghiệm, khả năng phản ánh tương lai một cách tự nhiên của các chuyên gia giỏi và

xử lý thống các câu trả lời một cách khoa học

- Thu thập và xử lý các đánh giá dự báo – tổng kết lại những dự báo khách quan về tình hình hiện tại và tương lai phát triển của một lĩnh vực khoa học trên việc xử lý có hệ thống các đánh giá dự báo của chuyên gia

Có rất nhiều mô hình sử dụng phương pháp chuyên gia tùy vào đối tượng xếp hạng tín dụng tuy nhiên có thể phân thành ba loại sử dụng phương pháp chuyên gia cụ thể: hệ thống định tính, hệ thống chuyên gia và phương pháp cho điểm dựa vào bảng đánh giá câu hỏi cổ điển

 Ưu, nhược điểm Phương pháp chuyên gia tận dụng được kinh nghiệm và tri thức chuyên sâu của các chuyên gia trong lĩnh vực nghiên cứu đảm nhiệm đồng thời là kết quả đánh giá được từ tập hợp từ nhiều người trên nhiều phương phương diện khác nhau nên mức độ tin cậy khá cao, tránh được sự phiến diện, một chiều Tuy nhiên việc đánh giá này không thể tránh khỏi khía cạnh chủ quan của từng cá nhân trong kết quả

6 Danh mục tài liệu trích dẫn, tham khảo số 16

Trường Đại học Kinh tế Đại học Huế

đánh giá Bên cạnh đó việc đánh giá phải diễn ra trong thời gian dài nên sẽ có nguy

cơ thay đổi về nhân sự và chi phía đánh giá khá cao khi số lượng chuyên gia lớn và việc trưng cầu ý kiến phải lặp lại nhiều lần Bên cạnh đó, không chỉ những nhân tố liên quan tới nguy cơ phá sản được xác định bằng kinh nghiệm mà mức độ tương quan và trọng số của của chúng trong toàn bộ đánh giá cũng được đánh giá dựa trên kinh nghiệm chủ quan

1.1.5.2 Phương pháp định giá quyền chọn

 Nội dung Phương pháp định giá quyền chọn dựa trên cơ sở lý thuyết kinh tế để phân tích nguy cơ phá sản

tế các khoản vay, giá trị tài sản bị cầm cố và đặc biệt là độ bất ổn của tài sản Tư tưởng chính của mô hình định giá quyền chọn là doanh nghiệp có nguy cơ bị phá sản khi giá trị kinh tế các tài sản của doanh nghiệp thấp hơn giá trị kinh tế của các khoản nợ

Mô hình luồng tiền – là mô hình được bổ sung cho mô hình định giá quyền chọn phù hợp hơn cho việc xếp hạng tín dụng các doanh nghiệp lớn đã niêm yết trên thị trường chứng khoán một thời gian dài, vì nó hết sức cần thiết cho việc xác định luồng tiền trên cơ sở số liệu kế hoạch Điều quan trọng là có thể xác định luồng tiền phù hợp trên nhiều quan điểm khác nhau nhưng lại được xem xét như nhau Tương ứng với mỗi quan điểm, một mô hình đánh giá thích hợp có thể được lựa chọn theo yêu cầu của tổ chức hay cá nhân cần thể hiện sự đánh giá Với mô

Trường Đại học Kinh tế Đại học Huế

hình luồng tiền, hai phương pháp có thể dùng ngoại suy luồng tiền tương lai trên cơ

sở dữ liệu luồng tiền trong quá khứ là mô hình hồi quy tạo ra một mô hình chức năng theo chuỗi thời gian và mô hình chuỗi thời gian ngẫu nhiên mô tả chuỗi thời gian như một quá trình ngẫu nhiên Mô hình luồng tiền mặc dù phù hợp cho việc xếp hạng giao dịch cho vay của doanh nghiệp lớn, tuy nhiên các doanh nghiệp nhỏ chỉ nên sử dụng một phần của thủ tục xếp hạng để đảm bảo tính thích hợp của mô hình vì việc xác định giá trị của doanh nghiệp có thể là quá cao trong khi việc tính toán các tham số lại không chắc chắn

Phương pháp Moody’s-KMV7 – phương pháp này là một trường hợp của phương pháp định giá quyền chọn bởi giới hạn vỡ nợ được xác định trong mô hình

do đề xuất Moody’s-KMV thông qua nghiên cứu của mình

 Ưu, nhược điểm

Ưu điểm nổi bật của phương pháp định giá quyền chọn đó là có thể kiểm chứng bằng thực nghiệm bằng cách áp dụng mô hình tuy nhiên kết quả của việc xếp hạng lại không được giải thích rõ ràng

1.1.5.3 Phương pháp thống kê

 Nội dung Phương pháp thống kê là quá trình mô hình hóa toán học các vấn đề cần phân tích theo mục tiêu của nghiên cứu bao gồm điều tra thống kê, khái quát hóa thông tin, phân tích và dự báo Mô hình thống kê kiểm định các giả thiết sử dụng các mô hình trên bộ dữ liệu thực nghiệm vì vậy sự phù hợp của mô hình thống kê phụ thuộc rất lớn vào chất lượng của bộ dữ liệu thực nghiệm

 Phương pháp Nguyễn Trọng Hòa (2009) cũng cho rằng có nhiều mô hình sử dụng phương pháp thống kê chủ yếu:

Mô hình phân tích phân biệt – bằng việc sử dụng hàm phân biệt, trong đó biến số là các chỉ tiêu tài chính nhằm phân biệt các doanh nghiệp có nguy cơ phá sản và doanh nghiệp không có nguy cơ phá sản

Mô hình Logit và Probit – tương tự mô hình phân tích phân biệt, mô hình Logit và Probit nghiên cứu những nhân tố có ảnh hưởng đến một doanh nghiệp (biến độc lập) để xác định khả năng những doanh nghiệp có nguy cơ phá sản là bao nhiêu

Ngoài ra còn có các phương pháp: xác suất tuyến tính LPM; phân tích biệt số

đa nhân tố MDA; mạng nơron thần kinh, phương pháp lân cận gần nhất K,…

 Ưu, nhược điểm Phương pháp thống kê phần nào loại bỏ khía cạnh chủ quan trong kết quả đánh giá và là phương pháp dễ áp dụng, đơn giản Tuy nhiên phương pháp được thực hiện hoàn toàn dựa trên cơ sở định lượng nên việc thực hiện gặp khó khăn khi

số liệu kém tin cậy

Mỗi phương pháp đều cho thấy những ưu, nhược điểm khác nhau Chính vì vậy, việc kết hợp các phương pháp khi thực hiện xếp hạng tín dụng có thể tận dụng được những mặt mạnh và hạn chế được những mặt yếu của từng phương pháp Các

tổ chức trên thế giới và cả ở Việt Nam không ngừng tiếp thu, nghiên cứu, xây dựng các mô hình xếp hạng phù hợp để các thông tin xếp hạng được đánh giá cao và có giá trị trong kinh tế thị trường như sử dụng mô hình hồi quy Logistic với các nhân

tố cứng - chỉ tiêu tài chính, nhân tố mềm – chỉ tiêu phi tài chính góp phần cải thiện đáng kể khả năng dự báo mức tín dụng của doanh nghiệp được sử dụng làm phương pháp xếp hạng để làm đề tài nghiên cứu

1.1.6 Các tổ chức xếp hạng tín dụng doanh nghiệp trên thế giới và ở Việt Nam

1.1.6.1 Các tổ chức xếp hạng tín dụng doanh nghiệp trên thế giới

Trước đây việc đánh giá xếp hạng để đưa ra quyết định tín dụng hoàn toàn dựa trên phương pháp xét đoán Phương pháp này sử dụng các loại thông tin liên

Trường Đại học Kinh tế Đại học Huế

quan đến đối tượng xếp hạng để đánh giá rủi ro Do vậy những phương pháp này không đáng tin cậy do mang các yếu tố chủ quan Khi có sự phát triển của khoa học thống kê, những phương pháp phân tích, phân lớp và dự báo nhanh chóng được ứng dụng và bổ sung hiệu quả cho phương pháp truyền thống Để cải thiện khả năng đánh giá tín dụng, việc kết hợp các nhân tố mềm là thông tin định tính và các nhân

tố cứng là các tỉ số tài chính và dữ liệu tài khoản thanh toán của đối tượng xếp hạng

đã cho thấy kết quả khả quan và đó cũng là cách mà các tổ chức xếp hạng hàng đầu trên thế giới đang sử dụng:

Phương pháp xếp hạng tín dụng doanh nghiệp của tổ chức tín dụng Fitch – dựa trên phân tích định tính và định lượng bao gồm phần tích dữ liệu tài chính và hoạt động kinh doanh của doanh nghiệp trong thời gian hoạt động ít nhất 5 năm Mục tiêu chủ yếu trong cách tiếp cận của Fitch là phân tích so sánh mà Fitch sử dụng để đánh giá sức mạnh của mỗi doanh nghiệp và rủi ro kinh doanh trong mối quan hệ với các doanh nghiệp khác trong cùng một nhóm các doanh nghiệp tương đồng

Phương pháp xếp hạng tín dụng doanh nghiệp của tổ chức tín dụng Standard

& Poor's (S&P), là một bộ phận của tập đoàn McGraw chuyên xuất bản nghiên cứu

và phân tích tài chính, chứng khoán – tương tự như Fitch, bao gồm cả phân tích định tính và phân tích định lượng, tập trung nhiều vào phân tích dòng tiền và khả năng thanh toán trong quá khứ Tuy nhiên trong quá trình xếp hạng, S&P không phân loại theo tính chất dữ liệu mà phân loại theo rủi ro là rủi ro kinh doanh và rủi

Nhìn chung, các tổ chức xếp hạng tín dụng doanh nghiệp hàng đầu trên thế giới đều sử dụng phương pháp chuyên gia đánh giá một cách toàn diện về nền kinh

Trường Đại học Kinh tế Đại học Huế

tế, ngành và công ty Tuy nhiên, dù sử dụng phương pháp nào, mô hình toán học hay phương pháp chuyên gia, mỗi hệ thống xếp hạng tín dụng đều có một khuyết điểm nhất định

1.1.6.2 Các tổ chức xếp hạng tín dụng ở Việt Nam

Xếp hạng tín dụng ở Việt Nam tuy không còn xa lạ tuy nhiên việc áp dụng các phương pháp xếp hạng đặc biệt tại các NHTM tiêu biểu như BIDV và VietinBank vẫn chỉ mang tính hình thức và ứng dụng vào thực tiễn chưa cao, riêng các đơn vị hoạt động trong lĩnh vực có liên quan đến xếp hạng tín dụng như: Công

ty Thông tin tín nhiệm và xếp hạng doanh nghiệp C&R; Trung tâm Đánh giá tín nhiệm doanh nghiệp (CRVC – đã dừng hoạt động) thuộc Công ty Phần mềm và truyền thông Vietnamnet mặc dù có các hoạt động xếp hạng tuy nhiên vẫn chưa thực sự được gọi là các tổ chức xếp hạng tín dụng Vì các công ty này hoạt động chính vẫn chỉ là cung cấp thông tin có liên quan tới các doanh nghiệp mà chưa thực hiện nghiệp vụ xếp hạng tín dụng theo chuẩn mực quốc tế Hiện nay vẫn chỉ có Trung tâm Thông tin tín dụng của Ngân hàng Nhà nước (CIC) là tổ chức xếp hạng lớn nhất và uy tín nhất

CIC – là trung tâm thông tin tín dụng của NHNN thực hiện việc xếp hạng tín dụng doanh nghiệp theo hướng dẫn của NHNN Việt Nam nhắm mục tiêu chuẩn hóa đánh giá các chỉ tiêu tài chính có thể áp dụng cho các NHTM trong nước Các doanh nghiệp niêm yết được xếp hạng được phân theo quy mô, nguồn vốn kinh tế,

số lao động, doanh thu thuần, chỉ tiêu nộp ngân sách nhà nước Kết quả khảo sát được tổng hợp từ các yếu tố trong bảng cân đối kế toán, kết quả kinh doanh, tình hình dư nợ ngân hàng, các thông tin phi tài chính,… để đánh giá chất lượng tín dụng doanh nghiệp Hằng năm, CIC cung cấp danh sách các doanh nghiệp niêm yết được xếp hạng nhằm giúp các tổ chức tín dụng hay các nhà đâu tư đưa ra những quyết định tài chính Tuy nhiên, mô hình của CIC vẫn còn nhiều hạn chế do các chỉ tiêu phi tài chính vẫn chưa được sử dụng tối ưu để đánh giá chất lượng tín dụng doanh nghiệp bên cạnh việc muốn sử dụng các dữ liệu do CIC cung cấp còn mất một khoản phí không nhỏ cho các tổ chức tín dụng hay cá nhân muốn tìm hiểu

Trường Đại học Kinh tế Đại học Huế

1.1.7 Quy trình xếp hạng tín dụng doanh nghiệp 1.1.7.1 Quy trình xếp hạng tín dụng chung đối với doanh nghiệp

Trên cơ sở tham khảo và đúc rút kinh nghiệm của các quy trình xếp hạng đã được công bố trên thế giới, Đỗ Thị Thúy Hương (2010), Nguyễn Trọng Hòa (2009) cho rằng có nhiều quy trình khác nhau và tùy vào đối tượng, môi trường cụ thể mà

có sự thay đổi, ứng dụng mô hình phù hợp Tuy nghiên, trình tự cơ bản của Xếp hạng tín dụng thường được tiến hành theo các bước cơ bản:

Bước 1: Phân loại doanh nghiệp xếp hạng theo quy mô và ngành nghề kinh

doanh

Dựa theo quy mô có thể phân loại doanh nghiệp thành doanh nghiệp có quy

mô lớn, vừa và nhỏ Trong đó, việc xác định các tiêu chí và định mức để đánh giá quy mô của một DNNVV có sự khác biệt ở các quốc gia trên thế giới Ngay trong cùng một quốc gia, những tiêu chí này cũng có thể được thay đổi theo thời gian vì

sự phát triển của doanh nghiệp, đặc điểm nền kinh tế hay tốc độ phát triển kinh tế của quốc gia đó Tuy nhiên, các tiêu chí phổ biến nhất được nhiều quốc gia sử dụng đó là số lượng lao động bình quân mà doanh nghiệp sử dụng trong năm, tổng mức vốn đầu tư của doanh nghiệp, tổng doanh thu hàng năm của doanh nghiệp trong đó có Việt Nam

Bước 2: Lựa chọn các chỉ tiêu để đánh giá, chấm điểm xếp hạng tín dụng

Dựa vào cách phân loại các doanh nghiệp ban đầu để chọn các tiêu chí đánh giá phù với từng loại nhóm ngành Mỗi nhóm ngành kinh doanh sẽ có những đặc điểm riêng, tính chất hoạt động khác nhau và chịu tác động từ những yếu tố khác nhau ảnh hưởng đến mức độ rủi ro riêng của nhóm doanh nghiệp

Chỉ tiêu tài chính

- Khả năng thanh toán:

Hệ số khả năng thanh toán tổng quát =

Trường Đại học Kinh tế Đại học Huế

Hệ số khả năng thanh toán ngắn hạn =

Hệ số khả năng thanh toán nhanh

=

Khả năng thanh toán lãi vay

- Hiệu quả sử dụng vốn và khả năng sinh lời

Hiệu quả sử dụng tài sản

Vòng quay hàng tồn kho

Kỳ thu tiền bình quân x 360 ngày

Tỷ suất lợi nhuận trên vốn chủ sở hữu

Tỷ suất lợi nhuận từ hoạt động kinh doanh trên Vốn chủ sở hữu

Tỷ suất lợi nhuận trên doanh thu

- Sức tăng trưởng

Trường Đại học Kinh tế Đại học Huế

Sức tăng trưởng doanh thu Sức tăng trưởng lợi nhuận

- Chỉ tiêu về khả năng sinh lời

Tỷ suất lợi nhuận gộp

- Định giá trên thị trường (doanh nghiệp niêm yết)

Chỉ số giá cá trên thu nhập một cổ phần

Tỷ lệ giá cả trên giá ghi sổ

- Đánh giá tình hình tài chính thông qua các chỉ số tính trong bảng lưu chuyển tiền tệ

Tỷ số thanh toán bằng tiền

Chỉ tiêu phi tài chính

- Quy mô, lĩnh vực hoạt động

- Trình độ quản lý doanh nghiệp

- Uy tín trong lịch sử quan hệ với các tổ chức tín dụng

Bước 3: Thu thập thông tin và phân tích

Thu thập các thông tin của doanh nghiệp làm tiêu chí để xếp hạng là các chỉ tiêu định tính, định lượng có liên quan, cần thiết phục vụ cho việc xếp hạng tín dụng Ngoài những thông tin do chính các doanh nghiệp cung cấp, cần tìm hiểu nhiều nguồn thông tin khác từ các phương tiện thông tin đại chúng, thông tin từ trung tâm tín dụng của ngân hàng,…

Trường Đại học Kinh tế Đại học Huế

Bước 4: Phân tích và chấm điểm các chỉ tiêu xếp hạng

Lựa chọn phương pháp xếp hạng phù hợp với mô hình Phân tích bằng mô hình và đưa ra kết quả, xem xét kết quả có thỏa mãn được mục đích xếp hạng hay phù với hợp đối tượng xếp hạng không Kết quả cần đảm bảo tính khách quan, chính xác và đáng tin cậy Nếu kết quả không khả quan có thể lựa chọn các chỉ tiêu khác để đánh giá và thu thập các thông tin phù hợp để phân tích lại và đưa ra kết luận

Bước 5: Đưa ra kết quả xếp hạng chính thức

Khi có kết quả xếp hạng chính thức, đối chiếu với kết quả mà đối tượng xếp hạng đạt được trên bảng phân loại đối tượng xếp hạng để kết luận mức xếp hạng

1.1.7.2 Quy trình xếp hạng tín dụng của CIC

Phòng thực hành khoa Tài Chính – Ngân hàng của Học viện Ngân hàng (2013) trong qua trình thực hiện nghiên cứu: “Xây dựng mô hình xếp hạng tín dụng doanh nghiệp trong mô hình ngân hàng thực hành” đã có so sánh các mô hình xếp hạng tín dụng giữa các ngân hàng và quy trình xếp hạng của CIC từ đó đưa ra các bước cơ bản trong quy trình xếp hạng của CIC:

Bước 1: Thu thập đầy đủ các thông tin, dữ liệu có liên quan cho việc xếp hạng

Bước 3: Xác định quy mô của doanh nghiệp

Trường Đại học Kinh tế Đại học Huế

Dựa trên 4 tiêu chí: Nguồn vốn kinh doanh; số lao động; doanh thu thuần; nộp ngân sách nhà nước

Bước 4: Xây dựng các chỉ tiêu phân tích cơ bản Bước 5: Xây dựng bảng tính điểm theo ngành kinh tế, theo quy mô

Các nhóm chỉ tiêu được sử dụng để chấm điểm và có so sánh với trung bình ngành:

- Nhóm chỉ tiêu tài chính;

- Nhóm chỉ tiêu uy tín doanh nghiệp trong quan hệ với ngân hàng;

- Nhóm chỉ tiêu phi tài chính

Bước 6: Tổng hợp kết quả tính điểm Bước 7: Đưa ra hệ thống xếp loại tín dụng doanh nghiệp 1.2 MÔ HÌNH LOGISTIC TRONG XẾP HẠNG TÍN DỤNG DOANH NGHIỆP

1.2.1 Mô hình Logistic

Theo Lê Tất Thành (2009) đưa ra mô hình Logistic, Maddala (1984), được trích trong nhiều nghiên cứu khoa học: Mô hình đã được ứng dụng rộng rãi trong phân tích kinh tế nói chung và rủi ro tín dụng nói riêng Hồi quy Logistic là mô hình hồi quy đặc biệt khi biến phụ thuộc là một biến nhị phân chỉ nhận hai giá trị 0 và 1

Mô hình hồi quy này sử dụng để dự đoán xác suất để xảy ra một sự việc dựa vào thông tin các biến độc lập trong mô hình

Xác suất: là khả năng để sự việc xảy ra, ký hiệu là P

Odds là tỷ lệ so sánh giữa hai xác suất: xác suất xảy ra sự việc và không xảy

ra

Khi chúng ta có biến phụ thuộc chỉ có hai lựa chọn: Y = 1, Y = 0, và xác suất

để sự việc đó xảy ra ký hiệu là P (Y = 1) = P Các nhà thống kê thường sử dụng một

Trường Đại học Kinh tế Đại học Huế

đại lượng quen thuộc là Odds của sự việc xảy ra, chứ không phải là xác suất để sự việc đó xảy ra:

Như vậy, theo công thức này thì Odds là một hàm số theo P Odss >= 0, và Odds sẽ không xác định khi P = 1

Từ công thức trên, ta có:

Như vậy, xác suất P là một hàm số theo Odds

Ta có P là xác suất xảy ra sự kiện, thì (1 – P) là xác suất không xảy ra sự kiện, xác suất P được đo lường như sau:

Với

Tác động biên của biến thứ k

Khi thay đổi Xk một đơn vị thì xác suất để cho Y = 1 (cũng chính là ) sẽ thay đổi Sự thay đổi xác suất theo giải thích này phụ thuộc vào hai yếu tố Yếu tố thứ nhất là dấu của hệ số Nếu hệ số mang dấu (+) thì có nghĩa là khi tăng biến Xk sẽ tác động làm tăng xác suất cho Y = 1 và ngược lại Yếu tố thứ hai là sự thay đổi xác suất cho Y = 1 khi thay đổi sẽ lại phụ thuộc vào giá trị cụ thể của , cónghĩa là việc tăng (giảm) xác suất khi thay đổi sẽ không cố định

mà nó sẽ thay đổi tương ứng với giá trị của biến và sự thay đổi này nằm trong phạm vi của điều kiện cơ bản của xác suất là: 1

Mối quan hệ giữa tác động biến của xác suất biến phụ thuộc tăng lên từ

lên khi thay đổi một đơn vị của X k :

Trong đó, P0 là xác suất khởi điểm:

Trong đó, là xác suất khi tăng thêm một đơn vị

Từ mối quan hệ này, có thể xây dựng kịch bản cho sự thay đổi của xác suất khi thay đổi một đơn vị của biến , sự thay đổi này bằng cách quan sát chênh lệch của và , lấy - sẽ tìm ra sự thay đổi của xác suất khi thay đổi một đơn vị của Ưu điểm của cách mô phỏng này cho thấy được sự thay đổi xác suất cụ thể, còn cách lý giải tác động biên về xác suất ở phần trước chỉ mang tính định tính

1.2.2 Ứng dụng mô hình Logistic trong xếp hạng tín dụng doanh nghiệp

Hoàng Tùng (2011)8 đưa ra trong báo cáo khoa học:

Cấu trúc dữ liệu các biến trong mô hình Logistic:

Phụ thuộc

Y = {

Nhị phân

là biến độc lập – thể hiện các nhân tố ảnh hưởng đến đối tượng xếp hạng

là giá trị ước lượng của Y, thu được khi hồi quy Y theo các biến độc lập (do là giá trị ước lượng phụ thuộc vào các biến độc lập nên cần lưu ý là giá trị của Y chưa chắc đã thỏa mãn điều kiện)

Khi đó, xác suất một khách hàng trả được nợ (tức là xác suất Y = 1) được tính theo công thức sau, trong đó e là hằng số:

Như vậy, với các nhân tố có ảnh hưởng tới đối tượng xếp hạng được xác định trước được thu thập qua các dữ liệu có thể xác định được xác suất các doanh nghiệp đó có rủi ro tín dụng hay không Dựa vào bảng dự báo xác suất của đối tượng xếp hạng, đối chiếu với thực tế, các tổ chức tín dụng có thể xây dựng các mức xếp hạng rủi ro tín dụng phù hợp

Phương pháp ước lượng

8 Danh mục tài liệu trích dẫn, tham khảo số 6

Trường Đại học Kinh tế Đại học Huế

Với công thức trên, phương trình tính xác suất rủi ro tín dụng:

) (

)

Tiếp theo cần ước lượng hợp lý tối đa của β – ứng với giá trị này của thì hàm hợp lý đạt cực đại Để làm được điều này, lấy logarit cơ số tự nhiên hàm hợp

lý, sau đó cho các đạo hàm riêng ứng với các bằng 0, thu được một hệ phương trình Sau đó chúng ta sử dụng phương pháp Newton-Raphson để giải hệ phương trình trên và thu được một công thức của β Cuối cùng chúng ta sử dụng quá trình lặp để ước lượng hệ số β

Trường Đại học Kinh tế Đại học Huế

Khi đã thực hiện ước lượng các hệ số β, lúc này trước khi tiến hành dự báo xác suất rủi ro tín dụng, cần tiến hành một số kiểm định để xem xét mô hình hồi quy

đó đã hợp lý chưa, liệu có tồn tại khuyết tật nào của mô hình không như các kiểm định đã nếu ở phần trên

1.2.3 Tổng quan các nghiên cứu trước đây

Trên thế giới, các tổ chức tài chính thường sử dụng phương pháp “chuyên gia” trong hệ thống xếp hạng tín dụng doanh nghiệp Tuy nhiên phương pháp này vẫn mang tính chủ quan và các tổ chức tài chính luôn hướng tới những phương pháp khách quan hơn, hướng tới những phương pháp định lượng có cơ sở khách quan hơn như:

Trong bài viết của Alman trên tạp chí JBF tháng 6 năm 1967 đã phát triển

mô hình phân tích phân biệt trích dẫn từ Nguyễn Trọng Hòa (2009) Phân tích phân biệt tìm ra 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 nợ và không vỡ nợ

Kết quả của mô hình trên đã được sử dụng làm cơ sở cho các mô hình sau này trong đó có mô hình Logistic Phân tích Logistic sử dụng các biến tài chính dự báo xác suất vỡ nợ của người đi vay Với giả thuyết khả năng vỡ nợ có phân phối Logistic, hàm mật độ xác suất vỡ nợ được gọi là hàm Logistic và giá trị của nó nằm trong khoảng (0,1)

Lê Tất Thành (2009) nhận định các nghiên cứu trước đây sử dụng mô hình Logistic:

- Martin (1977) sử dụng mô hình Logistic và phân tích phân biệt trong dự báo phá sản của Ngân hàng giai đoạn 1975 – 1976 Khi đó, đã có 25 ngân hàng vỡ

nợ, mô hình đã cho kết quả phân lớp phù hợp với thực tế

- Platt (1991) đã sử dụng mô hình Logistic trong kiểm định 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

Trường Đại học Kinh tế Đại học Huế

Nguyễn Trọng Hòa (2009) nhắc tới những nghiên cứu:

- Lawrence (1992) đã sử dụng mô hình logit dự báo xác suất vỡ nợ của những người đi vay mua nhà có thế chấp

- Smith và Lawrence (1995) sử dụng mô hình Logit trong lựa chọn biến tốt nhất khi dự báo vỡ nợ của các quốc gia, họ chú trọng vào các dữ liệu quá khứ khi

dự báo khả năng vỡ nợ

Một số năm gần đây, có rất nhiều phương pháp định lượng khác nhau và một

số nghiên cứu đã cho kết quả tốt tuy nhiên mô hình Logit vẫn được sử dụng rộng rãi trong các nghiên cứu vì ước lượng tham số dễ dàng và có thể điều chỉnh linh hoạt khi thay đổi kích thước mẫu

Ở Việt Nam cũng đã có nhiều nghiên cứu về xếp hạng tín dụng đặc biệt là ứng dụng mô hình Logistic mà tác giả đã sử dụng đề làm tài liệu tham khảo trong

đề tài nghiên cứu Không phải ngẫu nhiên mà mô hình này được các nhà nghiên cứu chọn để đưa vào công trình khoa học của mình

1.3 XÂY DỰNG MÔ HÌNH NGHIÊN CỨU

Các tổ chức xếp hạng quốc tế như Moody’s, Standard & Poor’s hay Fitch đều bi quan, đánh giá thấp các doanh nghiệp Việt Nam và thường dựa vào dữ liệu định tính và các mô hình này chưa phù hợp để áp dụng đánh giá tín dụng các doanh nghiệp trong nước Trong khi đó, các doanh nghiệp xếp hạng A ở Việt Nam và quốc gia khác không có nghĩa là có sự ổn định tương đồng Hiện nay, có rất nhiều phương pháp sử dụng mô hình kinh tế lượng được ứng dụng để xếp hạng tín dụng, điều này thể hiện việc phân tích dựa vào số liệu thống kê đang ngày càng trở nên phổ biến So với các mô hình kinh tế lượng được nhắc tới ở trên, mô hình hồi quy Logistic có nhiều ưu điểm về tính đơn giản, tính khách quan và tính linh hoạt

Ưu điểm

Mô hình Logistic đo lường được rủi ro tín dụng khá đơn giản, dễ thực hiện bằng phần mềm chuyên dụng (như SPSS) So với mô hình xếp hạng truyền thống,

mô hình Logistic có ưu điểm trong việc tùy chọn và hiệu chỉnh thêm bớt các biến

Trường Đại học Kinh tế Đại học Huế

cho phù hợp dựa vào vai trò của các yếu tố tác động đến mô hình Mô hình Logistic

là mô hình toán học và là mô hình định lượng nên thể hiện được sự khách quan, nhất quán mà không dựa vào ý kiến chủ quan của các bộ tín dụng

Ưu điểm khác của mô hình là có thể sử dụng biến giả nên việc chuyển các biến định tính sang định lượng sẽ đơn giản hơn khi đưa vào mô hình Bên cạnh đó biến phụ thuộc chỉ nhận giá trị 0,1 do đó chỉ phù hợp với mô hình Logistic, việc kiểm định không quá phức tạp, không cần dữ liệu quá lớn như một số mô hình như mạng nơron thần kinh chưa phù hợp để ứng dụng vào nền kinh tế Việt Nam Các biến độc lập trong mô hình cũng không phải phân phối chuẩn theo một số mô hình

Tuy nhiên mô hình vẫn tồn tại nhược điểm:

Dựa vào cơ sở các quy trình nghiên cứu chung, quy trình xếp hạng tín dụng của một số ngân hàng, các tổ chức tài chính đã được điều chỉnh theo ý kiến chủ quan của các ngân hàng, kế thừa từ các công trình nghiên cứu trong việc lựa chọn quy trình xếp hạng tín dụng các doanh nghiệp niêm yết từ các nghiên cứu trong nước, của CIC, để lựa chọn mô hình phù hợp mục tiêu nghiên cứu, ứng dụng mô hình Logistic trong nghiên cứu Tuy nhiên mô hình và các chỉ tiêu được lựa chọn sẽ không dựa vào những thông tin không chính xác, mang tính chất chủ quan, truyền miệng cụ thể là các chỉ tiêu định tính đang được các tổ chức xếp hạng tín dụng quốc tế hay CIC ở Việt Nam áp dụng vì đối tượng nghiên cứu là các doanh nghiệp niêm yết với nguồn thông tin tin cậy là các chỉ tiêu định lượng Đồng thời, các chỉ tiêu được lựa chọn dựa vào các quyết định phù hợp với thị trường Việt Nam,

Trường Đại học Kinh tế Đại học Huế

phản ảnh đầy đủ và hiệu quả rủi ro và tăng trường của các doanh nghiệp được lựa chọn nghiên cứu

Quy trình xếp hạng tín dụng doanh nghiệp trong mô hình nghiên cứu:

Bước 1: Thu thập số liệu của các doanh nghiệp xếp hạng: Doanh nghiệp

ngành xây dựng được niêm yết trên các Sở Giao dịch Chứng khoán Hà Nội và TP

Hồ Chí Minh

Bước 2: Xác định quy mô doanh nghiệp

Nghị định số 56/2009/NĐ-CP của Chính phủ trợ giúp phát triển doanh nghiệp nhỏ và vừa quy định:

Doanh nghiệp nhỏ và vừa là cơ sở kinh doanh đã đăng ký kinh doanh theo quy định pháp luật, được chia thành ba cấp: Siêu nhỏ, nhỏ, vừa theo quy mô tổng nguồn vốn (tổng nguồn vốn tương đương tổng tài sản được xác định trong bảng cân đối kế toán của doanh nghiệp) hoặc số lao động bình quân năm (tổng nguồn vốn là tiêu chí ưu tiên), cụ thể như sau:

Bảng 1.1: Phân loại quy mô doanh nghiệp Việt Nam Quy mô

Khu vực

Doanh nghiệp

Số lao

I Nông, lâm nghiệp

và thủy sản

10 người trở xuống

20 tỷ đồng trở xuống

từ trên 10 người đến

200 người

từ trên 20 tỷ đồng đến

100 tỷ đồng

từ trên 200 người đến

300 người

II Công nghiệp và xây dựng

10 người trở xuống 20 tỷ đồng trở xuống

từ trên 10 người đến

200 người

từ trên 20 tỷ đồng đến

100 tỷ đồng

từ trên 200 người đến

300 người III Thương

mại và dịch

vụ

10 người trở xuống 10 tỷ đồng trở xuống

từ trên 10 người đến

50 người

từ trên 10 tỷ đồng đến 50

tỷ đồng

từ trên 50 người đến

100 người

(Nguồn: Cổng thông tin chính phủ nước Cộng Hòa Xã Hội Chủ Nghĩa Việt Nam)

Trường Đại học Kinh tế Đại học Huế

Bước 3: Các chỉ tiêu định lượng

Lựa chọn các biến trong mô hình – các chỉ tiêu được tiến hành trong nghiên cứu kế thừa từ công trình nghiên cứu của PGS.TS Hoàng Tùng (2011) phù hợp trong việc ứng dụng mô hình Logistic và từ quy trình xếp hạng đối với doanh nghiệp ngành xây dựng của Tổng cục thống kê (2005), Quy định của Ngân hàng nhà nước (2005) về xếp hạng tín dụng doanh nghiệp (Phụ lục 1) phù hợp với đối tượng nghiên cứu là các doanh nghiệp thuộc ngành xây dựng niêm yết trên thị trường chứng khoán Việt Nam Từ đó chọn lọc các chỉ tiêu cần thiết và đặc thù cho ngành xây dựng nhằm phản ánh hiệu quả nhất, phù hợp đối với ngành xây dựng nói riêng và nền kinh tế Việt Nam nói chung

Bảng 1.2: Các chỉ tiêu tài chính đánh giá mức độ rủi ro của doanh nghiệp

ngành xây dựng

D

Quy mô của doanh nghiệp:

D1 = 0: Nếu doanh nghiệp có quy mô nhỏ

D1 = 1: Nếu doanh nghiệp có quy mô không nhỏ

Lợi thế về quy mô doanh

X1 Khả năng thanh toán ngắn hạn

Tỷ số khả năng thanh toán -

của doanh nghiệp

X8 Lợi nhuận gộp/Doanh thu thuần

Tỷ suất sinh lợi

-

(Nguồn: Theo Quyết định 57/2005/QĐ-NHNN ngày 24/01/2005)

Trường Đại học Kinh tế Đại học Huế