Hoàn thiện hệ thống xếp hạn tín dụng doanh nghiệp của các chi nhánh ngân hàng nông nghiệp và phát triển nông thôn trên địa bàn tỉnh bà rịa vũng tàu

Ý nghĩa việc xếp hạng tín dụng trong quản trị rủi ro tín dụng Trước hết, việc xếp hạng tín dụng cung cấp các thông tin và báo cáo chuẩn mực về rủi ro tín dụng ở cấp độ tổng thể như: dan

LÊ HOÀNG K Ỳ

TRÊN ĐỊA BÀN TỈNH BÀ RỊA VŨNG TÀU

LU ẬN VĂN THẠC SĨ KINH TẾ

TP.Hồ Chí Minh – Năm 2014

LÊ HOÀNG K Ỳ

TRÊN ĐỊA BÀN TỈNH BÀ RỊA VŨNG TÀU

Chuyên ngành: Tài chính Ngân hàng

Mã s ố:60340201

LU ẬN VĂN THẠC SĨ KINH TẾ

NGƯỜI HƯỜNG DẪN KHOA HỌC: TS LÊ TẤN PHƯỚC

TP.Hồ Chí Minh – Năm 2014

Tôi cam đoan đề tài “ Hoàn thiện hệ thống xếp hạng tín dụng doanh nghiệp

của các chi nhánh ngân hàng Nông nghiệp và Phát triển Nông thôn trên địa bàn tỉnh

Bà Rịa Vũng Tàu” là công trình nghiên cứu của riêng tôi Các số liệu sử dụng trong

đề tài được thu thập từ nguồn thực tế, chính xác và trung thực Kết quả nghiên cứu được trình bày trong luận văn này không sao chép của bất cứ luận văn nào và cũng chưa được trình bày hay công bố ở bất cứ công trình nghiên cứu nào trước đây

TP Hồ Chí Minh, ngày 14 tháng 02 năm 2014

Tác gi ả luận văn

TRANG PH Ụ BÌA

L ỜI CAM ĐOAN

M ỤC LỤC

DANH M ỤC CÁC BẢNG BIỂU

DANH M ỤC CÁC SƠ ĐỒ

DANH M ỤC CÁC CHỮ VIẾT TẮT

Chương 1 CƠ SỞ LÝ LUẬN VỀ XẾP HẠNG TÍN DỤNG DOANH

NGHI ỆP CỦA NGÂN HÀNG THƯƠNG MẠI 4

1.1 Tín dụng và rủi ro tín dụng tại ngân hàng thương mại 4

1.1.1 Những vấn đề chung về hoạt động tín dụng tại ngân hàng thương mại 4

1.1.1.1 Khái niệm tín dụng 4

1.1.1.2 Phân loại tín dụng ngân hàng 4

1.1.1.3 Vai trò của hoạt động tín dụng ngân hàng 5

1.1.2 Rủi ro tín dụng tại ngân hàng thương mại 6

1.1.2.1 Khái niệm rủi ro tín dụng tại ngân hàng thương mại 6

1.1.2.2 Nguyên nhân gây ra rủi ro tín dụng 6

1.1.2.3 Hậu quả khi xảy ra rủi ro tín dụng 7

1.2 Xếp hạng tín dụng tại ngân hàng thương mại 7

1.2.1 Một số vấn đề về xếp hạng tín dụng 7

1.2.1.1 Khái niệm về xếp hạng tín dụng 7

1.2.1.2 Đối tượng của xếp hạng tín dụng 8

1.2.1.3 Ý nghĩa của việc xếp hạng tín dụng trong quản trị rủi ro tín dụng 10

1.2.1.4 Nguyên tắc xếp hạng tín dụng 11

1.2.1.5 Cơ sở đánh giá mức độ hoàn thiện hệ thống xếp hạng tín dụng của ngân hàng thương mại 11

1.2.3 Một số mô hình xếp hạng tín dụng phổ biến đang được áp dụng 14

1.2.3.1 Mô hình chấm điểm 14

1.2.3.2 Mô hình điểm số z của Altman 16

1.2.3.3 Mô hình Logistic 19

1.3 Một số kinh nghiệm về xếp hạng tín dụng và bài học kinh nghiệm cho Agribank 21

1.3.1 Một số kinh nghiệm về xếp hạng tín dụng 21

1.3.1.1 Hệ thống xếp hạng tín dụng của Ernst & Young 21

1.3.1.2 Hệ thống xếp hạng tín dụng của Standard & Poor’s 22

1.3.1.3 Hệ thống xếp hạng tín dụng của Moody’s 23

1.3.1.4 Hệ thống xếp hạng tín dụng của các ngân hàng thương mại lớn tại Mỹ 23

1.3.1.5 Hệ thống xếp hạng tín dụng của Cơ quan định mức tín nhiệm Malaysia 24

1.3.2 Bài học kinh nghiệm xếp hạng tín dụng cho Agribank 25

K ẾT LUẬN CHƯƠNG 1 26

Chương 2 THỰC TRẠNG HỆ THỐNG XẾP HẠNG TÍN DỤNG DOANH NGHI ỆP CỦA CÁC CHI NHÁNH AGRIBANK TẠI TỈNH BÀ R ỊA VŨNG TÀU 27

2.1 Sơ lược về các chi nhánh Agribank trên địa bàn tỉnh Bà Rịa Vũng Tàu 27

2.2 Hoạt động tín dụng của các chi nhánh Agribank trên địa bàn tỉnh Bà Rịa Vũng Tàu 27

2.3 Hệ thống xếp hạng tín dụng doanh nghiệp của các chi nhánh Agribank trên địa bàn tỉnh Bà Rịa Vũng Tàu 30

2.3.1 Quy trình chấm điểm 31

Agribank trên địa bàn tỉnh Bà Rịa Vũng Tàu với các NHTM khác 35

2.3.2.2 Những mặt đạt được 39

2.3.2.3 Những mặt hạn chế 40

2.4 Một số nghiên cứu về hệ thống xếp hạng tín dụng doanh nghiệp của các chi nhánh Agribank trên địa bàn tỉnh Bà Rịa Vũng Tàu 43

2.4.1 Mô hình hồi quy đa biến 43

2.4.2 Phân tích hồi quy 44

2.4.2.1 Thu thập số liệu 44

2.4.2.2 Quy ước ký hiệu các biến 44

2.4.2.3 Chạy mô hình hồi quy bằng phần mềm SPSS 48

2.4.3 Mô hình chấm điểm rút gọn 49

2.4.3.1 Mức độ phù hợp của mô hình chấm điểm rút gọn 50

2.4.3.2 Kiểm chứng mức độ phù hợp của mô hình chấm điểm rút gọn 51

2.4.3.3 Nhận xét ý nghĩa của các biến trong mô hình được lựa chọn (Mô hình hồi quy 6) 55

2.4.4 Kết luận qua quá trình nghiên cứu về hệ thống XHTD doanh nghiệp của các chi nhánh Agribank trên địa bàn tỉnh Bà Rịa Vũng Tàu 58

K ẾT LUẬN CHƯƠNG 2 59

Chương 3 MỘT SỐ GIẢI PHÁP HOÀN THIỆN HỆ THỐNG XẾP H ẠNG TÍN DỤNG DOANH NGHIỆP CỦA CÁC CHI NHÁNH AGRIBANK TRÊN ĐỊA BÀN TỈNH BÀ RỊA VŨNG TÀU 60

3.1 Giải pháp đối với các chi nhánh Ngân hàng Nông nghiệp và phát triển Nông thôn trên địa bàn tỉnh Bà Rịa Vũng Tàu 60

3.1.1 Ứng dụng mô hình chấm điểm rút gọn của tác giả luận văn 60

3.1.2 Nâng cao trình độ nghiệp vụ, đạo đức và ý thức trách nhiệm của cán bộ làm công tác XHTD 61

3.1.5 Chú trọng phát triển hệ thống công nghệ thông tin 63

3.1.6 Xem xếp hạng tín dụng doanh nghiệp là cơ sở để xây dựng chiến lược khách hàng 63

3.2 Giải pháp đối với Agribank 63

3.2.1 Thực hiện xếp hạng tín dụng đối với từng khoản vay riêng lẽ 63

3.2.2 Hỗ trợ các chi nhánh trong việc đánh giá các chỉ tiêu chấm điểm 64

3.2.3 Thực hiện thang điểm đồng nhất cho tất cả các chỉ tiêu chấm điểm 64

3.2.4 Thực hiện công khai chi tiết về tỷ trọng các chỉ tiêu chấm điểm 64

3.2.5 Xây dựng các chỉ tiêu đánh giá dòng tiền doanh nghiệp 65

3.2.6 Bổ sung thêm phương pháp xếp hạng 65

3.2.7 Xây dựng hệ thống thông tin riêng cho Agribank 65

3.2.8 Tăng cường kiểm tra, giám sát công tác XHTD doanh nghiệp 65

3.2.9 Thường xuyên nghiên cứu, đánh giá để hoàn thiện hệ thống XHTD doanh nghiệp 66

3.3 Giải pháp đối với Ngân hàng nhà Nước 66

K ẾT LUẬN CHƯƠNG 3 67

PH ẦN KẾT LUẬN CHUNG 68 TÀI LI ỆU THAM KHẢO

PH ẦN PHỤ LỤC

Bảng 2.2: Dư nợ phân theo thành phần kinh tế 29

Bảng 2.3: Dư nợ phân theo lĩnh vực 29

Bảng 2.4: Điểm xác định quy mô doanh nghiệp hệ thống XHTD Agribank 33

Bảng 2.5: Trọng số điểm chỉ tiêu tài chính và phi tài chính 34

Bảng 2.6: Xếp hạng và phân loại nợ theo điểm số 34

Bảng 2.7: So sánh hệ thống XHTD Agribank với các NHTM khác 35

Bảng 2.8: Ký hiệu các biến chỉ tiêu tài chính 44

Bảng 2.9: Ký hiệu biến chỉ tiêu phi tài chính 45

Bảng 2.10: Hàm hồi quy giữa các biến được lựa chọn và DIEM 49

Bảng 2.11: Tính thử mẫu chấm điểm thứ 37 51

Bảng 2.12: Tính thử mẫu chấm điểm thứ 49 52

Bảng 2.13: Tính thử mẫu chấm điểm thứ 83 52

Bảng 2.14: Tính thử mẫu chấm điểm thứ 238 53

Bảng 2.15: Tính thử mẫu chấm điểm thứ 325 54

Hình 2.2: Mô hình hồi quy đa biến 43

Agribank Ngân hàng Nông nghiệp và Phát triển Nông thôn Việt Nam

L ỜI NÓI ĐẦU

1 Lý do ch ọn đề tài

Thời gian gần đây chúng ta chứng kiến rất nhiều biến động của hệ thống ngân hàng Việt Nam như hàng loạt vụ sáp nhập, tái cơ cấu, lợi nhuận sụt giảm mạnh, cắt giảm lương, số lượng nhân viên và đặc biệt là nợ xấu gia tăng Theo thông tin của Ngân hàng Nhà Nước, nợ xấu thời điểm cuối năm 2012 ở mức khoảng 8,8% Nợ

xấu giảm còn khoảng 6% vào tháng 02 năm 2013 và khoảng 4,62% tại thời điểm cuối quý III năm 2013 Mặc dù nợ xấu có chiều hướng giảm nhưng vẫn còn nhiều điều đáng lo ngại Hiện tại, tổng dư nợ được cơ cấu lại của toàn bộ các ngân hàng thương mại xấp xỉ 10% dư nợ tín dụng Nếu không thực hiện quyết định số 780/QĐ-NHNN cho phép cơ cấu lại nợ mà vẫn giữ nguyên nhóm nợ thì số nợ này

có nguy cơ chuyển thành nợ xấu và thực tế số nợ xấu còn có thể cao hơn rất nhiều

Nợ xấu cao không chỉ ảnh hưởng lớn đến hoạt động ngân hàng, kìm hãm tăng trưởng tín dụng, làm suy giảm nguồn thu từ hoạt động tín dụng vốn vẫn chiếm tỷ

trọng chủ yếu trong nguồn thu của các ngân hàng mà còn ảnh hưởng nặng nề đến nền kinh tế Đó là hệ quả của một thời gian dài quản trị rủi ro tín dụng yếu kém ở các ngân hàng Do vậy, để giải quyết triệt để vấn đề nợ xấu và tăng trưởng tín dụng

một các bền vững thì các ngân hàng phải chú trọng nâng cao năng lực quản trị rủi ro tín dụng Xếp hạng tín dụng được xem là một công cụ rất quan trọng để thực hiện nâng cao năng lực quản trị rủi ro tín dụng Bên cạnh đó, trước xu thế hội nhập và

mở cửa thị trường dịch vụ tài chính ngân hàng đòi hỏi các ngân hàng Việt Nam phải

áp dụng xếp hạng tín dụng để phù hợp với các chuẩn mực quốc tế

Ngân hàng Nông nghiệp và Phát triển nông thôn Việt Nam (Agribank) đã và đang triển khai hệ thống xếp hạng tín dụng doanh nghiệp cho tất cả các chi nhánh

nhằm phân tích, đánh giá và phân loại nợ, nâng cao năng lực quản trị rủi ro tín

dụng, cải thiện chất lượng tín dụng Tuy nhiên hệ thống này vẫn còn mới mẽ, cần nghiên cứu, đánh giá để có những ý kiến đóng góp nhằm hoàn thiện hơn Chính vì

vậy tôi quyết định chọn đề tài “Hoàn thiện hệ thống xếp hạng tín dụng doanh

nghiệp của các chi nhánh Ngân hàng Nông nghiệp và Phát triển nông thôn trên địa bàn tỉnh Bà Rịa Vũng Tàu”

2 M ục tiêu nghiên cứu

Tìm hiểu và hệ thống hóa lại cơ sở lý luận về xếp hạng tín dụng doanh nghiệp

của ngân hàng thương mại, sự cần thiết phải thực hiện xếp hạng tín dụng doanh nghiệp

Phân tích hệ thống xếp hạng tín dụng doanh nghiệp của các chi nhánh Agribank trên địa bàn tỉnh Bà Rịa Vũng Tàu, qua đó đưa ra những ý kiến đóng góp, giúp cho việc xếp hạng tín dụng doanh nghiệp đạt hiệu quả cao hơn

3 Đối tượng nghiên cứu và phạm vi nghiên cứu

- Đối tượng nghiên cứu

Nghiên cứu hệ thống xếp hạng tín dụng doanh nghiệp của các chi nhánh Agribank trên địa bàn tỉnh Bà Rịa Vũng Tàu

- Phạm vi nghiên cứu

Phạm vi nghiên cứu về không gian: tại các chi nhánh Agribank trên địa bàn

tỉnh Bà Rịa Vũng Tàu Thời gian nghiên cứu: giai đoạn 2009 – 2012

4 Phương pháp nghiên cứu

Tiếp cận và nghiên cứu thực nghiệm Luận văn sử dụng phối hợp các phương pháp nghiên cứu định tính và định lượng Trong đó, nghiên cứu định lượng thông qua việc phân tích mô hình hồi quy đa biến bằng phần mềm SPSS, sử dụng dữ liệu thu thập được từ kết quả chấm điểm doanh nghiệp tại các chi nhánh Agribank trên địa bàn tỉnh Bà Rịa Vũng Tàu, kiểm tra tính tương quan của các chỉ tiêu đánh giá trong mô hình chấm điểm đối với kết quả chấm điểm, đánh giá độ phù hợp của mô hình chấm điểm, rút gọn mô hình chấm điểm bằng cách loại bỏ những chỉ tiêu đánh giá không có nhiều ý nghĩa thống kê Từ đó đưa ra những nhận xét và góp ý giúp cho công việc chấm điểm khách hàng đạt hiệu quả cao hơn

5 Ý nghĩa thực tiễn của đề tài

Nghiên cứu đề tài nhằm mục đích hiểu rõ hơn về hệ thống xếp hạng tín dụng doanh nghiệp Agribank vốn còn mới mẽ Kết quả nghiên cứu của đề tài giúp các chi

nhánh Agribank trên địa bàn tỉnh Bà Rịa Vũng Tàu có thêm công cụ để kiểm soát

tốt hơn việc xếp hạng tín dụng doanh nghiệp, đề tài cũng đưa ra những ý kiến đóng góp hữu ích để hệ thống xếp hạng tín dụng doanh nghiệp trở nên hiệu quả hơn

6 K ết cấu luận văn

Luận văn gồm 3 chương như sau:

Chương 1: Cơ sở lý luận về xếp hạng tín dụng doanh nghiệp của ngân hàng thương mại

Chương 2: Thực trạng hệ thống xếp hạng tín dụng doanh nghiệp của các chi nhánh Agribank tại tỉnh Bà Rịa Vũng Tàu

Chương 3: Một số giải pháp hoàn thiện hệ thống xếp hạng tín dụng doanh nghiệp của các chi nhánh Agribank trên địa bàn tỉnh Bà Rịa Vũng Tàu

Chương 1

CƠ SỞ LÝ LUẬN VỀ XẾP HẠNG TÍN DỤNG

1.1 Tín d ụng và rủi ro tín dụng tại ngân hàng thương mại

1.1.1 Nh ững vấn đề chung về hoạt động tín dụng tại ngân hàng thương mại 1.1.1.1 Khái ni ệm tín dụng

Tín dụng là việc một bên (bên cho vay) cung cấp nguồn tài chính cho đối tượng khác (bên đi vay) trong đó bên đi vay sẽ hoàn trả tài chính cho bên cho vay trong một thời hạn thỏa thuận và thường kèm theo lãi suất Do hoạt động này làm phát sinh một khoản nợ nên bên cho vay còn gọi là chủ nợ, bên đi vay gọi là con nợ

Do đó, tín dụng phản ánh mối quan hệ giữa hai bên - Một bên là người cho vay, và

một bên là người đi vay Quan hệ giữa hai bên ràng buộc bởi cơ chế tín dụng, thỏa thuận thời gian cho vay, lãi suất phải trả, …

Cấp tín dụng là việc tổ chức tín dụng thỏa thuận để khách hàng sử dụng một khoản tiền theo nguyên tắc có hoàn trả bằng các nghiệp vụ cho vay, chiết khấu, cho thuê tài chính, bảo lãnh và các nghiệp vụ khác

Tín dụng ngân hàng là quan hệ tín dụng phát sinh giữa các ngân hàng, các tổ

chức tín dụng với các đối tác kinh tế - tài chính của toàn xã hội, bao gồm doanh nghiệp, cá nhân, tổ chức xã hội, cơ quan nhà nước

1.1.1.2 Phân lo ại tín dụng ngân hàng

Tín dụng ngân hàng có thể chia thành nhiều loại khác nhau, tùy theo những tiêu chí cơ bản như sau:

Căn cứ vào mục đích của tín dụng

- Cho vay phục vụ sản xuất kinh doanh công thương nghiệp

- Cho vay tiêu dùng cá nhân

- Cho vay bất động sản

- Cho vay nông nghiệp

- Cho vay kinh doanh xuất nhập khẩu

Căn cứ vào thời hạn tín dụng

- Cho vay ngắn hạn: thời hạn cho vay đến 12 tháng

- Cho vay trung hạn: thời hạn cho vay trên 12 đến 60 tháng

- Cho vay dài hạn: thời hạn cho vay trên 60 tháng

Căn cứ vào mức độ tín nhiệm của khách hàng

- Cho vay có bảo đảm bằng tài sản

- Cho vay không có bảo đảm bằng tài sản (cho vay tín chấp)

Căn cứ vào phương thức hoàn trả nợ

- Cho vay chỉ có một kỳ hạn trả nợ hay còn gọi là cho vay trả nợ một lần khi đến hạn

- Cho vay có nhiều kỳ hạn trả nợ hay còn gọi là cho vay trả góp, là phương

thức cho vay mà theo đó các kỳ hạn trả nợ gốc và lãi vay trùng nhau, số tiền

trả nợ mỗi kỳ bằng nhau, số tiền lãi tính theo số dư nợ gốc và số ngày thực tế

của kỳ hạn trả nợ

- Cho vay trả nợ nhiều lần nhưng không có kỳ hạn cụ thể mà tùy khả năng tài chính của người đi vay, có thể trả nợ bất cứ lúc nào

Căn cứ vào phương thức cho vay

- Cho vay theo món (cho vay từng lần)

- Cho vay theo hạn mức tín dụng

Ngoài các lo ại tín dụng nêu trên, ngân hàng thương mại còn thực hiện các nghi ệp vụ mang tính chất tín dụng khác như: Bảo lãnh, tài trợ thương mại, cho thuê tài chính, …

1.1.1.3 Vai trò c ủa hoạt động tín dụng ngân hàng

- Đối với nền kinh tế - xã hội: Tín dụng ngân hàng là kênh luân chuyển vốn hiệu quả, đáp ứng nhu cầu đầu tư và phát triển kinh tế, góp phần điều tiết vĩ

mô nền kinh tế, tiết kiệm chi phí lưu thông xã hội và thực hiện các chính sách xã hội

- Đối với ngân hàng thương mại: Hoạt động tín dụng là một trong những hoạt động sinh lợi chủ yếu của ngân hàng

1.1.2 R ủi ro tín dụng tại ngân hàng thương mại

1.1.2.1 Khái ni ệm

Rủi ro tín dụng trong hoạt động ngân hàng của tổ chức tín dụng là khả năng

xảy ra tổn thất trong hoạt động ngân hàng của tổ chức tín dụng do khách hàng không thực hiện hoặc không có khả năng thực hiện nghĩa vụ của mình theo cam kết

Nói cách khác, rủi ro tín dụng là khả năng không chi trả được nợ của người đi vay đối với người cho vay khi đến hạn phải thanh toán Luôn là người cho vay phải chịu rủi ro khi chấp nhận một hợp đồng cho vay tín dụng Bất kỳ một hợp đồng cho vay nào cũng có rủi ro tín dụng

Rủi ro tín dụng không chỉ giới hạn ở hoạt động cho vay mà còn bao gồm nhiều hoạt động mang tính chất tín dụng khác của ngân hàng thương mại như: hoạt động

bảo lãnh, tài trợ thương mại, cho thuê tài chính, …

1.1.2.2 Nguyên nhân gây ra r ủi ro tín dụng

Có nhiều nguyên nhân gây ra rủi ro tín dụng nhưng có thể tổng kết các nguyên nhân cơ bản như sau:

- Nguyên nhân bất khả kháng: là những nguyên nhân khách quan, không thể tránh khỏi hoặc vượt quá khả năng kiểm soát của đối tượng được cấp tín dụng (như thiên tai, chiến tranh, …) và là những nguyên nhân không thường xuyên xảy ra nhưng khi xảy ra lại tác động nặng nề tới đối tượng được cấp tín dụng, làm suy

giảm khả năng trả nợ cho ngân hàng

- Nguyên nhân từ phía đối tượng được cấp tín dụng: là những nguyên nhân liên quan đến chính bản thân của đối tượng được cấp tín dụng như đạo đức (cố tình

lừa đảo, cố tình chây ỳ, không trả nợ đúng thời hạn, …), trình độ yếu kém trong kinh doanh và quản lý, sử dụng vốn sai mục đích, … Đây là nhóm nguyên nhân phổ biến nhất gây ra rủi ro tín dụng cho ngân hàng

Nguyên nhân từ phía ngân hàng: là những nguyên nhân liên quan đến trình độ và đạo đức nghề nghiệp của cán bộ ngân hàng, chính sách quản trị rủi ro tín dụng của ngân hàng, … Nhóm nguyên nhân này thường kết hợp với nhóm nguyên nhân chủ quan từ phía đối tượng được cấp tín dụng gây ra thiệt hại cho ngân hàng

1.1.2.3 H ậu quả khi xảy ra rủi ro tín dụng

Tại Việt Nam hiện nay, tín dụng vẫn là hoạt động cơ bản, quan trọng nhất của hầu hết các ngân hàng thương mại, chiếm phần lớn trong hoạt động kinh doanh Ngân hàng cả về doanh thu và lợi nhuận Do đó, rủi ro trong lĩnh vực này cũng tỷ lệ thuận với tầm quan trọng của nó và chiếm phần lớn trong tổng mức rủi ro của hoạt động ngân hàng

Rủi ro tín dụng xảy ra trước hết làm cho ngân hàng phát sinh thêm nợ xấu, ngân hàng khó có khả năng tăng trưởng tín dụng và nếu mức độ rủi ro cao sẽ kéo theo rủi ro thanh khoản, làm cho hoạt động của ngân hàng trở nên bị động, không tự

chủ được về tài chính, gây ra tâm lý hoang mang cho người gửi tiền dẫn đến việc rút tiền hàng loạt, đẩy ngân hàng lâm vào nguy cơ phá sản, từ đó có thể gây ra sự

sụp đổ dây chuyền trong hệ thống ngân hàng, kênh phân phối vốn huyết mạch của

nền kinh tế quốc gia Rủi ro tín dụng của ngân hàng cũng có thể ảnh hưởng đến nền kinh tế của các nước liên quan do hội nhập kinh tế đã gắn chặt mối liên hệ về tiền

tệ, đầu tư giữa các quốc gia Như vậy, có thể thấy tính chất “lan truyền” của rủi ro tín dụng là rất nguy hiểm

1.2 X ếp hạng tín dụng tại ngân hàng thương mại

1.2.1 M ột số vấn đề về xếp hạng tín dụng

1.2.1.1 Khái ni ệm về xếp hạng tín dụng

Xếp hạng tín dụng - “Credit Ratings” là thuật ngữ do John Moody đưa ra năm

1909 trong cuốn “Cẩm nang chứng khoán đường sắt”, khi tiến hành nghiên cứu, phân tích và công bố bảng xếp hạng đầu tiên cho 1500 trái phiếu của 250 công ty theo một hệ thống ký hiệu gồm 3 chữ cái A, B, C được xếp lần lượt từ (AAA) đến (C) Hiện nay, những ký hiệu này trở thành chuẩn mực quốc tế Ở Việt Nam, thuật ngữ “credit rating” 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 này, tác giả sử dụng thuật ngữ xếp hạng tín dụng (XHTD) vì nó phù hợp hơn khi đứng ở khía cạnh ngân hàng Cho đến nay, có nhiều khái niệm về xếp

hạng tín dụng Tuỳ theo góc độ nghiên cứu mà chúng ta có thể xác định nội dung của thuật ngữ này:

- Theo Moody’s, XHTD là những ý kiến đánh giá về chất lượng tín dụng và

khả năng thanh toán nợ của một nghĩa vụ nợ riêng lẻ hoặc của chủ thể phát hành

dựa trên các kết quả phân tích tín dụng cơ bản và thể hiện thông qua hệ thống ký

hiệu từ Aaa đến C

- Theo Standards & Poor’s, XHTD 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 (chủ thể được cấp tín dụng), như một doanh nghiệp,

một Chính phủ hoặc một Ủy ban nhân dân XHTD cũng đề cập đến chất lượng tín dụng của một khoản nợ riêng lẻ, 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 vỡ nợ

- Theo định nghĩa của công ty chứng khoán Merrill Lynch, XHTD là đánh giá hiện thời của công ty XHTD về chất lượng tín dụng của một nhà phát hành chứng khoán nợ, về một khoản nợ nhất định Nói khác đi, đó là cách đánh giá hiện thời về chất lượng tín dụng được xem xét trong hoàn cảnh hướng về tương lai, phản ánh sự sẵn sàng và khả năng nhà phát hành có thể thanh toán gốc và lãi đúng hạn Trong kết quả XHTD chứa đựng ý kiến chủ quan của chuyên gia XHTD

- Theo Viện nghiên cứu Nomura (Toky - Nhật Bản), XHTD là đánh giá hiện

tại về mức độ sẵn sàng và khả năng trả gốc hoặc lãi đối với chứng khoán nợ của một nhà phát hành trong suốt thời gian tồn tại của chứng khoán đó

Tóm lại, XHTD được hiểu là những ý kiến đánh giá về rủi ro tín dụng và chất lượng tín dụng thông qua hệ thống xếp hạng (theo ký hiệu) nhằm thể hiện khả năng trả nợ của đối tượng được cấp tín dụng để đáp ứng các nghĩa vụ tài chính một cách đầy đủ

và đúng hạn

1.2.1.2 Đối tƣợng của xếp hạng tín dụng

Có nhiều đối tượng xếp hạng tín dụng Tùy thuộc vào các căn cứ khác nhau, người ta có thể phân loại như sau:

- XHTD cá nhân: Đây là hình thức xếp hạng được áp dụng đối với các khách hàng cá nhân tham gia vào hoạt động tín dụng của các ngân hàng thương mại Việc XHTD 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 những thông tin đó đều được thu thập và tổng hợp trong các báo cáo XHTD về cá nhân đó

- XHTD doanh nghiệp: Đây là hình thức tập trung vào đối tượng xếp hạng là các doanh nghiệp Việc XHTD 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

- XHTD ngành: Hình thức xếp hạng này sẽ tập trung vào một số nội dung: thứ nhất là xếp hạng đóng góp của mỗi ngành đối với nền kinh tế và đặc biệt là xác định các ngành then chốt trong quá trình công nghiệp hoá và hiện đại hoá đất nước Thứ hai là xếp hạng chỉ số tiến bộ công nghệ của các ngành Như vậy đối tượng XHTD ngành là các ngành kinh tế

- XHTD quốc gia: Loại hình XHTD này đánh giá mức độ tin cậy của một quốc gia, để từ đó có thể so sánh môi trường đầu tư giữa các quốc gia Quốc gia nào càng được XHTD cao thì càng nhận được sự tín nhiệm của các nhà đầu tư nước ngoài nên sẽ thu hút được nhiều nguồn vốn đầu tư Việc XHTD các quốc gia dựa trên các chỉ số phát triển chung như: chỉ số phát triển các ngành, chỉ số an toàn vốn đầu tư, tốc độ tăng trưởng kinh tế của quốc gia, mức độ bình ổn chính trị, …

- XHTD các công cụ đầu tư như: trái phiếu công ty, trái phiếu chính phủ và các loại trái phiếu, kỳ phiếu ngân hàng Ở một số nước và một số tổ chức XHTD hiện nay còn XHTD cả cổ phiếu ưu đãi, cổ phiếu thường,…Việc XHTD đối với các loại công cụ đầu tư được thực hiện dựa trên một số chỉ tiêu như: khả năng thanh khoản, kỳ hạn, lãi suất, mệnh giá, các rủi ro có thể gặp phải

Tại Việt Nam hiện nay mới chỉ tập trung xếp hạng các doanh nghiệp tham gia hoạt động tín dụng ở các ngân hàng thương mại, các doanh nghiệp niêm yết trên thị trường chứng khoán Cũng do chưa có nhiều sản phẩm, công cụ đầu tư,… nên việc

XHTD các công cụ đầu tư vẫn chưa được chú ý Xếp hạng quốc gia thì chưa có tổ chức nào trong nước thực hiện mà chỉ mới có những tổ chức xếp hạng lớn như Moody’s, Standard & Poor’s hay Fitch, … tiến hành Về XHTD cá nhân thì do việc thu thập và tìm kiếm thông tin đối với những đối tượng này khá phức tạp và khó kiểm soát Hiện nhiều ngân hàng thương mại đã XHTD cá nhân nhưng mức độ tin cậy thì vẫn rất hạn chế

1.2.1.3 Ý nghĩa việc xếp hạng tín dụng trong quản trị rủi ro tín dụng

Trước hết, việc xếp hạng tín dụng cung cấp các thông tin và báo cáo chuẩn

mực về rủi ro tín dụng ở cấp độ tổng thể như: danh mục đầu tư tín dụng toàn ngành ngân hàng, chi tiết tới từng vùng, khu vực địa lý, ngành nghề, lĩnh vực kinh tế, loại doanh nghiệp, loại hình tài sản bảo đảm, loại sản phẩm hoặc thậm chí tới từng khoản tín dụng riêng lẻ; sau đó xem xét ở từng thời điểm hay kết quả hoạt động của

cả một thời kỳ dài, … Kết quả xếp hạng tín dụng ở mức thấp, thì rủi ro khi cho vay càng cao và ngược lại Vì vậy, để hạn chế rủi ro tín dụng, các ngân hàng thương mại thường lựa chọn những khách hàng có kết quả xếp hạng ở mức nhất định

Căn cứ vào kết quả xếp hạng, ngân hàng có thể từ chối ngay những khách hàng có mức điểm thấp, dành nhiều thời gian, nhân lực để tiếp tục thẩm định các khách hàng vay đạt mức điểm yêu cầu Vì thế, sử dụng XHTD sẽ tiết kiệm được

thời gian, công sức, giảm bớt can thiệp từ con người và mang lại lợi ích cho cả ngân hàng và khách hàng XHTD là căn cứ để ngân hàng đưa ra các quyết định cấp tín

dụng mới, bổ sung cho các khách hàng tốt hay “cảnh báo sớm” để có biện pháp kịp thời đối với các khách hàng có hạng tín nhiệm thấp Mặt khác XHTD còn có thể là căn cứ để ngân hàng trích lập dự phòng rủi ro tín dụng

Ở khía cạnh kiểm soát rủi ro tín dụng, thì XHTD tạo thêm một căn cứ độc lập

để ngân hàng đánh giá về hiệu quả quá trình quản trị rủi ro của các bộ phận có liên quan, bảo đảm chức năng cấp tín dụng được quản lý phù hợp, các tài sản có rủi ro tín dụng nằm trong các giới hạn thống nhất với các tiêu chuẩn thận trọng và các giới

hạn nội bộ, phát hiện sớm các khoản tín dụng xấu, các khoản tín dụng có vấn đề để

có hướng xử lý hiệu quả

Với vai trò quản trị rủi ro tín dụng, XHTD giúp thu thập, quản lý, khai thác, phân tích thông tin Trên thực tế, thách thức lớn nhất đối với các ngân hàng thương mại chính là việc thu thập và phân loại thông tin chính xác, chi tiết về người vay, về các đặc điểm của các loại hình rủi ro (loại sản phẩm/ngành kinh tế/khu vực địa lý khác nhau, …) và kết quả của đầu tư tín dụng vào các loại hình rủi ro đó XHTD

vốn đòi hỏi rất nhiều thông tin đầu vào để vận hành, cũng như tạo ra nhiều thông tin đầu ra có giá trị Điều này sẽ tạo ra động lực để ngân hàng đầu tư vào hạ tầng công nghệ, hệ thống hóa, lưu giữ và tích lũy dần các thông tin cần thiết

Do đối tượng áp dụng XHTD gồm: các định chế tài chính, doanh nghiệp, khách hàng bán lẻ Việc xếp hạng các khách hàng này đòi hỏi một khối lượng thông tin lớn và toàn diện, vì vậy, triển khai xây dựng hệ thống thông tin đầy đủ, sẽ giúp ngân hàng thương mại dần chuẩn hóa và tích lũy kho dữ liệu về khách hàng theo

thời gian, giúp cho việc quản trị rủi ro tín dụng hiệu quả và thực hiện các chính sách khách hàng phù hợp hơn

1.2.1.4 Nguyên tắc xếp hạng tín dụng

XHTD được thực hiện dựa trên nguyên tắc chủ yếu bao gồm phân tích tín nhiệm trên cơ sở ý thức và thiện chí trả nợ của khách hàng trong lịch sử, đánh giá

tiềm năng trả nợ qua đo lường năng lực tài chính của khách hàng Từ đó đánh giá

rủi ro toàn diện và thống nhất dựa vào hệ thống ký hiệu xếp hạng

Trong phân tích XHTD cũng cần chú ý đến phân tích định tính để bổ sung cho những thiếu sót của phân tích định lượng Các chỉ tiêu phân tích có thể thay đổi phù hợp với yếu tố môi trường chung

1.2.1.5 Cơ sở đánh giá mức độ hoàn thiện hệ thống xếp hạng tín dụng của

ngân hàng thương mại

Hệ thống xếp hạng tín dụng hoàn thiện phải bao gồm:

- Quy trình đánh giá, xếp hạng để thực hiện việc xếp hạng và kiểm tra độ chính xác của việc xếp hạng Mỗi hạng rủi ro phải phản ánh một mức độ rủi ro cụ

thể của khách hàng hoặc khoản cấp tín dụng

- Mô hình lượng hóa phải lượng hoá các tiêu chí để đánh giá khả năng (xác

suất) khách hàng không thực hiện được nghĩa vụ theo cam kết và tổn thất khi khách hàng không thực hiện được nghĩa vụ theo cam kết

- Cơ sở dữ liệu gồm tập hợp các dữ liệu và các phương pháp quản lý dữ liệu

để phục vụ cho việc tính toán chính xác, tin cậy rủi ro tín dụng, hỗ trợ cho hệ thống

 Tính minh bạch: Hệ thống xếp hạng tín dụng đảm bảo đủ minh bạch để cơ quan có thẩm quyền, tổ chức kiểm toán độc lập hoặc bên thứ ba có thể hiểu

để thực hiện thanh tra, giám sát, kiểm toán độc lập hoặc các công việc khác theo quy định đối với hệ thống xếp hạng tín dụng

 Chịu trách nhiệm: Quy định rõ trách nhiệm của từng cán bộ, bộ phận liên quan tới việc xây dựng và thực hiện hệ thống xếp hạng tín dụng

 Tính ứng dụng: Kết quả xếp hạng tín dụng khách hàng phải được sử dụng cho hoạt động quản lý rủi ro tín dụng hàng ngày Ngân hàng phải căn cứ vào

kết quả xếp hạng tín dụng để quyết định lãi suất cho cấp tín dụng, các điều khoản trong hợp đồng cấp tín dụng, hợp đồng bảo đảm của từng khoản cấp tín dụng cho khách hàng

 Đánh giá lại: Hệ thống xếp hạng tín dụng phải được đánh giá bởi một bộ

phận độc lập với bộ phận thực hiện và phê duyệt xếp hạng Các phát hiện trong quá trình đánh giá lại phải được báo cáo cho Hội đồng quản trị, Hội đồng thành viên, ngân hàng mẹ và Ban điều hành

 Tuân thủ các quy định nội bộ: Tuân thủ các quy định về kiểm soát nội bộ,

kiểm toán nội bộ Kiểm toán nội bộ phải đánh giá hệ thống xếp hạng tín dụng trong việc tuân thủ các quy định của pháp luật

 Giám sát của Hội đồng quản trị, Hội đồng thành viên, ngân hàng mẹ và Ban Điều hành: Hội đồng quản trị, Hội đồng thành viên, ngân hàng mẹ chịu trách nhiệm phê duyệt hệ thống xếp hạng tín dụng Ban Điều hành chịu trách nhiệm giám sát đảm bảo hệ thống xếp hạng tín dụng hoạt động theo đúng quy định của pháp luật

1.2.2 X ếp hạng tín dụng doanh nghiệp tại ngân hàng thương mại

1.2.2.1 Khái ni ệm xếp hạng tín dụng doanh nghiệp

Xếp hạng tín dụng doanh nghiệp là một phần của xếp hạng tín dụng Trong đó, đối tượng xếp hạng tín dụng là doanh nghiệp

1.2.2.2 Quy trình x ếp hạng tín dụng doanh nghiệp

Xếp hạng tín dụng doanh nghiệp được thực hiện theo 5 bước như sau:

- Thu thập thông tin

Thu thập thông tin liên quan đến các chỉ tiêu sử dụng trong phân tích đánh giá, thông tin xếp hạng của các tổ chức tín nhiệm khác liên quan đến đối tượng xếp

hạng Trong quá trình thu thập thông tin, ngoài những thông tin do chính khách hàng cung cấp, cán bộ thẩm định phải sử dụng nhiều nguồn thông tin khác từ các phương tiện thông tin đại chúng, thông tin từ trung tâm tín dụng của ngân hàng, thông tin từ các công ty xếp hạng, …

- Phân lo ại theo ngành và quy mô

Mỗi ngành nghề kinh doanh có những đặc điểm riêng biệt, tính chất hoạt động khác nhau chịu tác động của các yếu tố khác nhau, gây ảnh hưởng lớn đến khả năng trả nợ của doanh nghiệp, ví dụ như ngành công nghiệp cần vốn lớn, lao động ít, vốn quay vòng lâu trong khi đó ngành nông nghiệp phụ thuộc nhiều vào yếu tố tự nhiên, có tính chất mùa vụ, số lượng lao động thủ công lớn

Quy mô của doanh nghiệp là yếu tố vô cùng quan trọng, nó ảnh hưởng đến

hiệu quả kinh doanh cũng như năng lực cạnh tranh của các doanh nghiệp trên thị trường Với những doanh nghiệp có quy mô lớn sẽ có lợi thế về quy mô giá thành

sản phẩm thấp, đa dạng hóa sản phẩm, vốn lớn có thể đầu tư theo chiều sâu cải tiến

thiết bị… Ngược lại với những doanh nghiệp quy mô nhỏ, vốn ít khả năng cạnh tranh thấp dễ bị phá sản khi gặp những yếu tố tiêu cực từ bên ngoài

- Phân tích và ch ấm điểm các chỉ tiêu

Phân tích bằng mô hình để kết luận về mức xếp hạng Sử dụng đồng thời chỉ tiêu tài chính và chỉ tiêu phi tài chính Các chỉ tiêu tài chính được chấm điểm dựa trên ngành nghề và quy mô của doanh nghiệp, thường gồm: chỉ tiêu thanh khoản,

chỉ tiêu cân nợ, chỉ tiêu hoạt động và chỉ tiêu thu nhập Với mỗi chỉ tiêu có một mức điểm và trọng số khác nhau Các chỉ tiêu phi tài chính thường gồm chỉ tiêu về khả năng trả nợ, uy tín giao dịch với ngân hàng, lưu chuyển tiền tệ, … Đặc biệt đối với

những chỉ tiêu phi tài chính phải được thiết kế cài xen kẽ để đảm bảo tính thống nhất trong quá trình đánh giá các chỉ tiêu và phải được sử dụng hết sức linh hoạt, khách quan, phù hợp với từng loại hình doanh nghiệp, từng mặt hàng kinh doanh

- Đƣa ra kết quả xếp hạng tín dụng

Sau khi chấm điểm các chỉ tiêu tài chính, phi tài chính, cán bộ chấm điểm tổng

hợp điểm bằng việc nhân với các trọng số tương ứng Để đưa ra kết quả xếp hạng, cán bộ chấm điểm sẽ đối chiếu tổng điểm khách hàng đạt được với bảng phân loại khách hàng và đưa ra kết quả xếp hạng khách hàng

- Phê chu ẩn và sử dụng kết quả xếp hạng

Để đảm bảo hệ thống XHTD phù hợp với thực tiễn, kết quả xếp hạng phản ánh được chính xác mức độ rủi ro của từng khách hàng, các ngân hàng cần định kỳ

rà soát để chỉnh sửa, hoàn thiện hệ thống, cụ thể: theo dõi tình trạng tín dụng của đối tượng được xếp hạng để điều chỉnh mức xếp hạng, các thông tin điều chỉnh được lưu giữ; tổng hợp kết quả xếp hạng so sánh với thực tế rủi ro xảy ra, và dựa trên tần suất phải điều chỉnh mức xếp hạng đã thực hiện đối với khách hàng để xem xét điều chỉnh mô hình xếp hạng

1.2.3 M ột số mô hình xếp hạng tín dụng phổ biến đang đƣợc áp dụng

1.2.3.1 Mô hình chấm điểm

Đây là mô hình xếp hạng tín dụng khách hàng đã có từ lâu trên thế giới, nhằm đánh giá khách hàng vay vốn qua các hoạt động phân tích của cán bộ tín dụng ở

ngân hàng thương mại thông qua các chỉ tiêu tài chính và phi tài chính Mô hình này

là một trong những mô hình hết sức đơn giản và dễ thực hiện để xếp hạng tín dụng khách hàng

* Các chỉ tiêu tài chính: Các chỉ tiêu tài chính mà các cán bộ tín dụng thường được sử dụng để đánh giá khách hàng vay vốn của mình bao gồm:

- Các tỷ số thanh khoản để đo lường khả năng thanh toán nợ ngắn hạn của doanh nghiệp như: Hệ số thanh toán hiện hành (ngắn hạn); Hệ số thanh toán nhanh;

Hệ số khả năng thanh toán tức thời; Hệ số khả năng trả lãi, …

- Các chỉ tiêu về hiệu quả hoạt động để đo lường mức độ hiệu quả trong việc

sử dụng tài sản của doanh nghiệp chẳng hạn như: Vòng quay hàng tồn kho, Vòng quay khoản phải thu, Kỳ thu tiền bình quân, Vòng quay tổng tài sản, Hiệu suất sử

dụng tài sản cố định, …

- Các tỷ số đòn bẩy tài chính để đo lường mức độ sử dụng nợ để tài trợ cho

hoạt động của doanh nghiệp, chẳng hạn như: Hệ số nợ so với vốn chủ sở hữu, Hệ số

nợ so với tổng tài sản, Hệ số tài trợ vốn chủ sở hữu, Hệ số nợ dài hạn, Phân tích hệ

số khả năng hoàn trả lãi vay, Hệ số khả năng trả nợ, …

- Các chỉ tiêu khả năng sinh lời để đo lường khả năng sinh lời của doanh nghiệp, chẳng hạn như: Hệ số thu nhập trên tổng tài sản, khả năng sinh lời so với doanh thu, hiệu suất sinh lời của tài sản (ROA), hiệu suất sinh lời của vốn chủ sở

hữu (ROE), …

* Các chỉ tiêu phi tài chính: Các chỉ tiêu phi tài chính được thu thập từ các nguồn thông tin trong và ngoài doanh nghiệp bao gồm: lĩnh vực hoạt động kinh doanh, uy tín trong quan hệ với các tổ chức tín dụng, khả năng trả nợ từ lưu chuyển

tiền tệ, trình độ quản lý của nhà lãnh đạo doanh nghiệp, môi trường kinh doanh của doanh nghiệp, khả năng ứng phó của doanh nghiệp trên thương trường, …

Thông thường việc phân tích các chỉ tiêu phi tài chính được thông qua mô hình 6C gồm: Tư cách người vay (Character); Năng lực của người vay (Capacity); Thu nhập của người vay (Cash); Bảo đảm tiền vay (Collateral); Các điều kiện (Conditions); Kiểm soát (Control)

Ƣu điểm của mô hình

Có thể thấy rằng mô hình chấm điểm rất phổ biến và đang được thực hiện tại phần lớn các ngân hàng thương mại Việt Nam, bởi lẽ mô hình này có nhiều lợi thế

và khá phù hợp với các ngân hàng thương mại trong điều kiện Việt Nam hiện nay

Áp dụng mô hình chấm điểm, ngân hàng có thể tận dụng được kinh nghiệm và kiến

thức chuyên sâu của các cán bộ tín dụng hoặc các chuyên gia tài chính để phân tích các chỉ tiêu tài chính Việc phân tích dựa trên công nghệ giản đơn, hệ thống lưu trữ thông tin ổn định, sử dụng hồ sơ sẵn có, sử dụng nhiều yếu tố không mang tính lượng hoá

Nhƣợc điểm của mô hình

Đây là mô hình tương đối đơn giản, song hạn chế của mô hình này là nó phụ thuộc vào mức độ chính xác của nguồn thông tin thu thập, khả năng dự báo cũng như trình độ phân tích, đánh giá của cán bộ tín dụng Bên cạnh đó các chỉ tiêu phi tài chính chủ yếu dựa vào đánh giá theo ý chủ quan của cán bộ tín dụng Kết quả XHTD khách hàng trong những trường hợp này thường sai lệch, không phản ánh đúng thực trạng của khách hàng

1.2.3.2 Mô hình điểm số Z của Altman

Để khắc phục những hạn chế của mô hình chấm điểm và nâng cao tính khách quan qua việc lượng hóa, hiện nay một số ngân hàng tiếp cận phương pháp xếp

hạng tín dụng qua phương pháp định lượng Đây là một mô hình định lượng dựa trên việc mô hình hoá các mối quan hệ giữa các biến qua đó phản ánh chất lượng tín dụng và các yếu tố ảnh hưởng đến chất lượng tín dụng từ phía khách hàng

Mô hình điểm số Z do Edward I.Altman khởi tạo và thông thường được sử

dụng để xếp hạng tín nhiệm đối với các doanh nghiệp Mô hình này dùng để đo xác suất vỡ nợ của khách hàng thông qua các đặc điểm cơ bản của khách hàng Đại lượng Z là thước đo tổng hợp để phân loại rủi ro đối với người vay và phụ thuộc vào các yếu tố tài chính của người vay (Xj ) Từ mô hình này tính được xác suất vỡ

nợ của người vay trên cơ sở số liệu trong quá khứ Từ đại lượng Z ban đầu, Altman

đã phát triển thêm các chỉ số Z’ và Z’’ để có thể áp dụng rộng rãi theo từng loại hình doanh nghiệp

- Mô hình điểm số áp dụng cho doanh nghiệp đã cổ phần hóa, ngành sản xuất:

Z=1,2X 1 + 1,4X 2 + 3,3X 3 + 0,64X 4 + 0,999X 5

Trong đó:

X1 = Tỷ số “Vốn lưu động ròng/Tổng tài sản”: phản ánh khả năng thanh toán

ngắn hạn của doanh nghiệp

X2 = Tỷ số “Lợi nhuận giữ lại/Tổng tài sản”: phản ánh khả năng tạo ra lợi nhuận của doanh nghiệp trên một đồng tài sản

X3 = Tỷ số “Lợi nhuận trước thuế và tiền lãi/Tổng tài sản”: phản ánh khả năng tạo thu nhập của doanh nghiệp trên một đồng đầu tư vào tài sản

X4 = Tỷ số “Thị giá cổ phiếu/Giá trị ghi sổ của tổng nợ”: phản ánh cơ cấu vốn

của doanh nghiệp, tỷ lệ vốn chủ sở hữu trên các khoản nợ

X5 = Tỷ số “ Doanh thu/Tổng tài sản”: phản ánh khả năng tạo doanh thu của tài sản

Như vậy, với số Z càng cao thì người vay có xác suất vỡ nợ càng thấp và ngược lại Điều này là một căn cứ khách quan để qua đó xếp hạng các khách hàng theo mức độ nguy cơ vỡ nợ Điểm số Z là thước đo khá tổng hợp về xác xuất vỡ nợ

của khách hàng Theo tính toán và thực tế cho thấy:

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

Nếu 1,88 < Z < 2,99: Doanh nghiệp nằm trong vùng cảnh báo, có thể có nguy

cơ phá sản

Nếu Z < 1,88: Doanh nghiệp nằm trong vùng nguy hiểm, nguy cơ phá sản cao

Với mô hình này, ngân hàng và khách hàng có thể đo lường và so sánh cụ thể điểm Z cho từng khoản vay Ngoài ra, sự biến động của điểm số Z đã dự báo khả năng chuyển đổi hạng tín nhiệm của khách hàng

- Mô hình điểm số áp dụng cho doanh nghiệp chưa cổ phần hóa và ngành sản

xuất:

Z’ = 0,717X 1 + 0,847X 2 + 3,107X 3 + 0,42X 4 + 0,988X 5

Kết quả tính toán Z’ cho kết luận sau:

Nếu Z’ > 2,9: Doanh nghiệp 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

- Mô hình điểm số áp dụng cho doanh nghiệp khác:

Chỉ số X5 giữa các ngành có sự khác nhau lớn được đưa ra khỏi mô hình nên Z’’ có thể áp dụng cho hầu hết các ngành

Z’’ = 6,56 X 1 + 3,26 X 2 + 6,72X 3 + 1,05 X 4

Kết quả tính toán Z’’ cho kết luận sau:

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

Nếu 1,2 < Z’’ < 2,6: Doanh nghiệp nằm trong vùng cảnh báo, có thể có nguy

cơ phá sản

Nếu Z’’ < 1,2: Doanh nghiệp trong vùng nguy hiểm, nguy cơ phá sản cao

Ƣu điểm của mô hình

Có thể thấy rằng mô hình điểm số Z là một mô hình có độ tin cậy khá cao, được thực hiện trên cơ sở định lượng khá cụ thể về các nhân tố ảnh hưởng Mô hình này đã mang lại nhiều ưu thế khắc phục được những hạn chế của mô hình chấm điểm Cụ thể:

- Với mô hình này, kỹ thuật đo lường rủi ro tín dụng tương đối đơn giản Với những công thức đã có sẵn, chỉ cần đưa số liệu thực tế vào để tính toán

- Mô hình điểm số Z đã sử dụng phương pháp phân tích khác biệt đa nhân tố

để lượng hoá xác suất vỡ nợ của người vay, đã khắc phục được các nhược điểm của

mô hình định tính, do đó góp phần tích cực trong việc kiểm soát rủi ro tín dụng tại các ngân hàng thương mại

- Mô hình điểm số Z đã góp phần tích cực trong việc kiểm soát rủi ro tại các ngân hàng đối với từng doanh nghiệp vay vốn

- Mô hình xếp hạng tín dụng còn thể hiện: tính nhất quán, khách quan, không

phụ thuộc vào ý kiến chủ quan của các cán bộ chấm điểm

Nhƣợc điểm của mô hình

- Mô hình điểm số Z phụ thuộc nhiều vào cách phân loại nhóm khách hàng vay có rủi ro và không có rủi ro

- Mô hình này đòi hỏi hệ thống thông tin đầy đủ, cập nhật của tất cả các khách hàng Yêu cầu này là rất khó thực hiện trong điều kiện nền kinh tế thị trường không đầy đủ

Có thể thấy, mô hình điểm số Z được xây dựng và phù hợp để áp dụng trong điều kiện nền kinh tế Mỹ Trong điều kiện Việt Nam hiện nay, với các thông tin tài chính thu thập từ khách hàng thường có độ tin cậy thấp, các dòng tiền không minh

bạch và khó kiểm soát, việc áp dụng mô hình này là không khả thi

1.2.3.3 Mô hình Logistic

Mô hình Logistic (Maddala, 1984) là mô hình định lượng trong đó biến phụ thuộc là biến giả, chỉ nhận 2 giá trị là 0 hoặc 1 Mô hình này được ứng dụng rộng rãi trong phân tích kinh tế nói chung và phân tích rủi ro tín dụng nói riêng Cụ thể hơn, mô hình này có thể giúp Ngân hàng xác định khả năng khách hàng sẽ có rủi ro tín dụng (biến phụ thuộc) trên cơ sở sử dụng các nhân tố có ảnh hưởng đến khách hàng (biến độc lập), nghĩa là mô hình Logistic có thể ước lượng xác suất mặc định một doanh nghiệp có rủi ro là bao nhiêu trực tiếp từ mẫu

Trong mô hình này, cấu trúc dữ liệu như sau:

Y đóng vai trò là biến phụ thuộc và là biến nhị phân, chỉ có thể nhận hai giá trị

là 0 hoặc 1, cụ thể là:

Y = 1: Khách hàng trả được nợ (Không có rủi ro tín dụng)

Y = 0: Khách hàng không trả được nợ (Có rủi ro tín dụng)

+ Xi là biến độc lập, thể hiện các nhân tố ảnh hưởng đến khách hàng, ví dụ như độ tuổi, giới tính, thu thập, tình trạng nhà, trình độ học vấn, … đối với khách hàng cá nhân, hoặc các hệ số khả năng thanh khoản, ROE, ROA, vốn chủ sở hữu,… đối với khách hàng doanh nghiệp

+ Y^ là giá trị ước lượng của Y, thu được khi hồi quy Y theo các biến độc

lập

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 (xấp xỉ 2,718):

Như vậy, với các nhân tố có ảnh hưởng tới khách hàng được xác định trước (qua tờ kê khai của khách hàng, báo cáo tài chính,…) chúng ta có thể xác định được xác suất khách hàng đó trả được nợ Với xác suất trả được nợ càng cao thì khách hàng đó càng ít có rủi ro tín dụng và ngược lại Dựa vào bảng dự báo xác suất của khách hàng, đối chiếu với thực tế trả nợ, Ngân hàng có thể xây dựng các mức xếp

hạng rủi ro tín dụng phù hợp

Ƣu điểm của mô hình:

Do mô hình Logistic cũng là mô hình toán học nên có những ưu điểm giống như mô hình điểm số Z Là mô hình định lượng nên mô hình này khắc phục được những nhược điểm của mô hình định tính, thể hiện sự khách quan, nhất quán, không quá phụ thuộc vào ý kiến chủ quan của cán bộ tín dụng

Mô hình Logistic này có kỹ thuật đo lường rủi ro tín dụng khá đơn giản, dễ thực hiện bằng các phần mềm phân tích thống kê chuyên dụng (như Eviews, SPSS)

Mô hình Logistic có thể là cơ sở để ngân hàng phân loại khách hàng và nhận riện 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 doanh nghiệp nào đang nằm trong vùng an toàn, doanh nghiệp nào nằm trong vùng cảnh báo và giúp ngân hàng chủ động trong việc đưa ra những biện pháp hạn chế rủi ro

Một ưu điểm nổi bật của mô hình Logistic đó là mô hình Logistic có thể đo lường vai trò của các yếu tố tác động đến hạng tín dụng của khách hàng Ngoài ra, trong khi mô hình điểm số Z lại cứng nhắc trong việc xem xét các yếu tố tác động tới biến phụ thuộc và các hệ số của chúng (do Altman đưa ra), trong khi với mô hình Logistic chúng ta có thể dễ dàng hiệu chỉnh hoặc thêm bớt các biến nhằm xác định cụ thể tác động của các yếu tố tới rủi ro tín dụng là như thế nào

Nhƣợc điểm của mô hình

Mô hình Logistic vẫn tồn tại nhược điểm, đó là mô hình phụ thuộc vào mức độ chính xác của nguồn thông tin thu nhập và khả năng dự báo cũng như trình độ phân tích của cán bộ tín dụng

Ngoài ra, mô hình Logistic bản chất là mô hình kinh tế lượng, vì vậy khi hệ số xác định ở mức nhỏ thì mô hình có thể dự báo kém chính xác (thể hiện qua các giá trị

phần dư)

1.3 M ột số kinh nghiệm về xếp hạng tín dụng và bài học kinh nghiệm cho

Agribank

1.3.1 M ột số kinh nghiệm về xếp hạng tín dụng

1.3.1.1 H ệ thống xếp hạng tín dụng của Ernst & Young

Công ty TNHH Ernst & Young Việt Nam (E&Y) là tổ chức kiểm toán có uy tín, có hệ thống xếp hạng tín dụng riêng, được một số tổ chức, ngân hàng thương

mại sử dụng dịch vụ tư vấn tài chính E&Y chính là đơn vị tư vấn cho hệ thống xếp

hạng tín dụng của Agribank

Các chỉ tiêu tài chính sử dụng trong đánh giá xếp hạng tín dụng doanh nghiệp

của E&Y gồm các chỉ tiêu đánh giá thuộc 4 nhóm là chỉ tiêu thanh khoản, chỉ tiêu

hoạt động, chỉ tiêu cân nợ và chỉ tiêu thu nhập dùng để xếp loại khả năng tài chính theo 5 mức tốt, tương đối tốt, trung bình, dưới trung bình và xấu

Các chỉ tiêu phi tài chính gồm 5 nhóm là khả năng trả nợ từ lưu chuyển tiền tệ, trình độ quản lý và môi trường nội bộ, quan hệ với ngân hàng, các nhân tố bên ngoài, các đặc điểm hoạt động khác của doanh nghiệp Các chỉ tiêu này dùng để đánh giá tình hình trả nợ ngân hàng theo 3 mức tốt, trung bình, xấu Cách tính điểm

các chỉ tiêu phi tài chính của E&Y rất phức tạp, thang điểm và các mức đánh giá

từng chỉ tiêu không đồng nhất với nhau

Doanh nghiệp được xếp hạng theo 5 nhóm phân loại nợ theo ma trận như sau:

B ảng 1.1: Ma trận xếp hạng tín dụng kết hợp giữa tình hình thanh toán n ợ và tình hình tài chính của E&Y

chuẩn

Nợ dưới tiêu chuẩn

năng mất vốn

Nợ có khả năng mất vốn

(Ngu ồn: Công ty E&Y Việt Nam)

1.3.1.2 Hệ thống xếp hạng tín dụng của Standard & Poor’s

Đối với Standard & Poor’s, để quyết định một mức xếp hạng tín nhiệm, tổ

chức này phân tích các yếu tố sau đây:

- Khả năng thanh toán – khả năng và mức độ sẵn sàng mà bên đi vay thỏa mãn các cam kết tài chính theo thỏa thuận vay mượn

- Bản chất của khoản vay mượn

- Khả năng hoàn trả các khoản nợ trong trường hợp phá sản, tái cơ cấu hoặc các thỏa thuận khác theo luật phá sản hoặc các quy định khác có ảnh hưởng đến bên đi vay

Việc xếp hạng tín nhiệm thực chất là đánh giá rủi ro phá sản, nhưng Standard

& Poor’s cũng quan tâm đến mức độ ưu tiên hoàn trả/thu hồi trong trường hợp công

ty phá sản Nợ (trái phiếu) ưu tiên thấp (junior/subordinated obligations) thường được xếp hạng thấp hơn nợ có mức độ ưu tiên cao (senior obligations)

Ngoài ra, Standard & Poor’s cũng phân biệt giữa nợ có đảm bảo và không đảm bảo (secured/unsecured obligations), công ty hoạt động kinh doanh (operating company) hay công ty mẹ quản lý vốn (holding company)

1.3.1.3 Hệ thống xếp hạng tín dụng của Moody’s

Phương pháp xếp hạng tín nhiệm của Moody’s tập trung vào các yếu tố cơ bản (fundamental) và các yếu tố kinh doanh trọng yếu ảnh hưởng đến độ rủi ro của người đi vay

Cốt lõi trong phương pháp luận của Moody’s nằm ở hai câu hỏi:

- Rủi ro gì khiến cho bên cho vay không nhận lại được khoản tiền gốc và lãi đúng hạn cho một khoản vay cụ thể?

- Mức độ rủi ro này so với rủi ro của tất cả các khoản nợ vay khác là như thế nào (cao hay thấp hơn)?

Moody's đánh giá khả năng tạo tiền trong tương lai của bên đi vay, dựa trên phân tích các điểm mạnh, điểm yếu, các yếu tố từ bên ngoài như xu hướng ngành/nền kinh tế có thể ảnh hưởng đến khả năng trả nợ, hay là khả năng của ban lãnh đạo trong việc duy trì dòng tiền trong trường hợp môi trường kinh doanh có thay đổi lớn

Việc xếp hạng tín nhiệm này thường tập trung vào các yếu tố dài hạn, và các yếu tố quyết định thường khác nhau tùy theo ngành nghề kinh doanh (của doanh nghiệp)

1.3.1.4 Hệ thống xếp hạng tín dụng của các ngân hàng thương mại lớn tại

Mỹ

Đối với các ngân hàng thương mại lớn tại Mỹ, việc thực hiện xếp hạng tín dụng cũng thông qua phương pháp xác định tỷ lệ xác suất vỡ nợ Để xác định tỷ lệ này, ngân hàng sử dụng các số liệu trong quá khứ để đưa vào mô hình chấm điểm tính toán Những dữ liệu được sử dụng chia thành 3 nhóm:

- Nhóm dữ liệu tài chính bao gồm: tỷ số phản ánh khả năng sinh lợi, đòn bẩy tài chính, hiệu quả hoạt động, khả năng quản trị dòng tiền và khả năng thanh toán, khả năng linh hoạt về tài chính Các dữ liệu này cũng được so sánh với đánh giá của các tổ chức xếp hạng uy tín

- Nhóm dữ liệu định tính phi tài chính bao gồm các yếu tố liên quan đến đặc điểm ngành, vị thế cạnh tranh, quy mô, năng lực quản trị, rủi ro vốn chủ sở hữu, các chỉ tiêu về tổ chức doanh nghiệp

- Nhóm dữ liệu mang tính cảnh báo về khả năng trả nợ ngân hàng như số dư tiền gửi, hạn mức thấu chi, …

1.3.1.5 Hệ thống xếp hạng tín dụng của Cơ quan định mức tín nhiệm

Malaysia

Cơ quan định mức tín nhiệm Malaysia (RAM – viết tắt từ Rating Agency of Malaysia) thành lập vào năm 1990 nhằm kích thích sự phát triển của thị trường trái phiếu địa phương RAM được thành lập dưới hình thức một công ty trách nhiệm hữu hạn với sự tham gia góp vốn của một số lượng lớn cổ đông tư nhân mà không

có sự tham gia của Chính phủ và không cổ đông riêng lẽ nào được sở hữu hơn 4,9% tổng số vốn RAM là một tổ chức xếp hạng tín dụng có uy tín, từng được Ngân hàng phát triển Châu Á (ADB) đánh giá là công ty xếp hạng tín dụng hàng đầu khu vực Châu Á Thái Bình Dương

Phân tích của RAM tập trung vào rủi ro tín dụng bao gồm phân tích bao quát

về ngành, hoạt động kinh doanh và hoạt động tài chính

- Phân tích ngành: Bắt đầu từ việc việc phân tích, đặc điểm của riêng từng ngành, xem xét ảnh hưởng của những thay đổi trong chính sách vĩ mô cũng như chu

kỳ kinh tế đến hoạt động của công ty như xu hướng chính sách tiền tệ, cơ hội kinh doanh trong các điều kiện kinh tế thay đổi,…

- Phân tích hoạt động kinh doanh: Hoạt động kinh doanh của công ty được RAM đánh giá qua các chỉ tiêu như tốc độ tăng trưởng của công ty so với mức trung bình toàn ngành, khả năng sinh lời, chiến lược tiếp thị và nghiên cứu phát triển, … Ngoài ra, việc nghiên cứu đối thủ cạnh tranh, phân tích mức độ chính sách vĩ mô

của Chính phủ ảnh hưởng như thế nào đối với hoạt động của công ty cũng được RAM lưu ý

- Phân tích hoạt động tài chính: Ram tập trung xem xét 2 yếu tố: thực tiễn mang tính kinh tế về các giao dịch cho phép và việc đánh giá về khả năng tạo ra tiền mặt, không phải là giá trị báo cáo mà là so sánh với chi phí trong tương lai để hoàn thành nghĩa vụ trả nợ cho những người nắm giữ trái phiếu Ngoài ra RAM cũng xem xét độ nhạy cảm của thị trường trong ngắn hạn, xu hướng trong các cam kết của công ty và các yêu cầu về tăng vốn, …

1.3.2 Bài học kinh nghiệm xếp hạng tín dụng cho Agribank

Hệ thống xếp hạng tín dụng doanh nghiệp phải kết hợp đầy đủ các chỉ tiêu định tính và định lượng theo thông lệ quốc tế, có điều chỉnh để phù hợp với những đặc điểm riêng của Việt Nam Những chỉ tiêu này nhằm đánh giá toàn diện đối với doanh nghiệp về tình hình tài chính, tình hình sản xuất kinh doanh, môi trường ngành hoạt động, khả năng quản lý, tình hình quan hệ với ngân hàng và các chỉ tiêu tác động khác, …

Việc xếp hạng tín dụng doanh nghiệp đối với một số chỉ tiêu cần so sánh trong lĩnh vực ngành hoạt động và quy mô doanh nghiệp để có kết quả đánh giá chính xác

và thích hợp Hiện nay tại Việt Nam, các nghiên cứu thống kê đầy đủ và có độ tin cậy cao về các chỉ tiêu trung bình ngành vẫn còn rất thiếu, do đó các ngân hàng thương mại buộc phải có những chuyên gia có kiến thức chuyên sâu, am hiểu rộng

về các lĩnh vực kinh tế để có thể xây dựng được bộ chỉ tiêu xếp hạng tín dụng phù hợp với từng ngành nghề, quy mô của doanh nghiệp

Cần tham khảo kết quả xếp hạng tín dụng của các tổ chức xếp hạng có uy tín Việc tham khảo kết quả xếp hạng này sẽ giúp ngân hàng có thêm cơ sở để so sánh với kết quả xếp hạng tín dụng nội bộ, qua đó có những đánh giá chính xác và đáng tin cậy, hạn chế những rủi ro có thể xảy ra

Thị trường luôn thay đổi, tình hình thực tế của khách hàng cũng luôn thay đổi

Do đó ngân hàng cần thường xuyên theo sát, thu thập thông tin khách hàng kịp thời

để có những sự điều chỉnh và đưa ra kết quả xếp hạng tín dụng mang tính cập nhật nhất

Kinh nghiệp về xếp hạng tín dụng trên thế giới chỉ ra rằng việc xếp hạng tín dụng phải được thực hiện một cách khách quan, minh bạch, không để bị chi phối bởi bất cứ tổ chức hoặc cá nhân nào

Các ngân hàng thương mại Việt Nam cũng cần phải cải tiến hệ thống công nghệ thông tin hiện đại và cơ sở dữ liệu đồng bộ có khả năng lưu trữ đa chiều và theo lịch sử để phục vụ cho công tác xếp hạng tín dụng phù hợp thông lệ quốc tế, đảm bảo an toàn trong hoạt động

K ẾT LUẬN CHƯƠNG 1

Trong chương 1, tác giả đề tài đã hệ thống lại một cách cơ bản cơ sở lý luận về

xếp hạng tín dụng doanh nghiệp của ngân hàng thương mại và nêu ra một số mô hình xếp hạng tín dụng phổ biến đang được áp dụng Đồng thời, tác giả cũng đề cập đến một số kinh nghiệm về xếp hạng tín dụng trên thế giới, bài học về xếp hạng tín

dụng cho Agribank Những nội dung của chương 1 là cơ sở lý luận rất quan trọng

để tác giả đi vào phân tích hệ thống XHTD của các chi nhánh Agribank trên địa bàn

tỉnh Bà Rịa Vũng Tàu

Chương 2

TH ỰC TRẠNG HỆ THỐNG XẾP HẠNG TÍN DỤNG DOANH NGHIỆP

C ỦA CÁC CHI NHÁNH AGRIBANK TẠI TỈNH BÀ RỊA – VŨNG TÀU

2.1 Sơ lược về các chi nhánh Agribank trên địa bàn tỉnh Bà Rịa Vũng Tàu

Tỉnh Bà Rịa Vũng Tàu hiện có hai chi nhánh cấp 1 trực thuộc trụ sở chính Agribank là Agribank chi nhánh Vũng Tàu và Agribank chi nhánh tỉnh Bà Rịa Vũng Tàu

- Agribank chi nhánh Vũng Tàu gồm 01 hội sở chính và 04 phòng giao dịch

trực thuộc, trụ sở đóng trên địa bàn thành phố Vũng Tàu, trên cơ sở là chi nhánh cấp 2 tách ra từ Agribank chi nhánh tỉnh Bà Rịa Vũng Tàu từ cuối năm 2007

- Agribank chi nhánh tỉnh Bà Rịa Vũng Tàu gồm 01 hội sở chính tại thành phố

Bà Rịa, 06 chi nhánh cấp 2 và 16 phòng giao dịch trực thuộc phân bố đều tại các huyện, thành phố tại tỉnh Bà Rịa Vũng Tàu (trừ địa bàn thành phố Vũng Tàu)

2.2 Ho ạt động tín dụng của các chi nhánh Agribank trên địa bàn tỉnh Bà

R ịa Vũng Tàu

Agribank, đúng với tên gọi cũng như sứ mạng được giao, hoạt động tín dụng

của các chi nhánh Agribank trên địa bàn tỉnh Bà Rịa Vũng Tàu chủ yếu hướng đến

việc phát triển nông nghiệp nông thôn và nông dân, mở rộng tăng trưởng tín dụng gắn với việc nâng cao chất lượng tín dụng

Năm 2013 tiếp tục là một năm nhiều khó khăn đối với nền kinh tế, thị trường

bất động sản gần như đóng băng, hoạt động sản xuất kinh doanh của các thành phần kinh tế trì trệ, một số lớn doanh nghiệp phá sản giải thể, một số lớn các doanh nghiệp khác hầu như không đầu tư mới, chỉ hoạt động sản xuất kinh doanh cầm

chừng Trong bối cảnh khó khăn chung của nền kinh tế như vậy, hoạt động trong ngành ngân hàng tại tỉnh Bà Rịa Vũng Tàu lại có sự cạnh tranh vô cùng gay gắt

Điều này gây nhiều khó khăn cho hoạt động tín dụng của các chi nhánh Agribank trên địa bàn tỉnh Bà Rịa Vũng Tàu

Theo báo cáo hoạt động kinh doanh năm 2013 số liệu đến thời điểm ngày 30/11/2013 của các chi nhánh Agribank trên địa bàn tỉnh Bà Rịa Vũng Tàu, tổng dư

nợ của các chi nhánh này đạt 5.296 tỷ đồng, tăng 2,4% so với thời điểm 31/12/2012

Tốc độ tăng trưởng dư nợ chậm hơn so với tốc độ tăng trưởng chung của toàn tỉnh

là khoảng 4% nhưng thị phần vẫn chiếm gần 19%, giữ vị trí số 1 trong các ngân hàng thương mại tại tỉnh Bà Rịa Vũng Tàu Chất lượng tín dụng của các chi nhánh Agribank trên địa bàn tỉnh Bà Rịa Vũng Tàu cũng khá tốt khi tỷ lệ nợ xấu từ mức 2,3% thời điểm 31/12/2012 giảm xuống chỉ còn 1,9%, thấp hơn nhiều so với mức bình quân chung của toàn hệ thống Agribank và toàn hệ thống ngân hàng

Cụ thể tình hình dư nợ của các chi nhánh Agribank tại tỉnh Bà Rịa Vũng Tàu được phân tích theo các bảng sau:

B ảng 2.1: Dƣ nợ phân theo thời hạn vay Đơn vị: Tỷ đồng, %

Dƣ nợ T ỷ trọng Dƣ nợ T ỷ trọng

(Ngu ồn: Báo cáo hoạt động kinh doanh số liệu 30/11/2013

c ủa Agribank Vũng Tàu và Agribank tỉnh Bà Rịa Vũng Tàu)

Theo bảng 2.1, tỷ trọng dư nợ 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 các chi nhánh Agribank tại tỉnh Bà Rịa Vũng Tàu Bên cạnh đó, trong tình hình nền kinh tế diễn biến khá 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

B ảng 2.2: Dƣ nợ phân theo thành phần kinh tế Đơn vị: Tỷ đồng, %

(Ngu ồn: Báo cáo hoạt động kinh doanh số liệu 30/11/2013

c ủa Agribank Vũng Tàu và Agribank tỉnh Bà Rịa Vũng Tàu)

Phân theo thành phần kinh tế, tỷ trọng dư nợ cho vay hộ sản xuất và cá nhân chiếm chủ yếu trong tổng dư nợ và có xu hướng tăng Đây cũng là điều hợp lý vì

hoạt động trong ngành nông nghiệp nông thôn, nông dân chủ yếu vẫn là thành phần

hộ sản xuất và cá nhân Bên cạnh đó, việc cho vay các đối tượng hộ sản xuất và cá nhân cũng giúp ngân hàng phân tán rủi ro vì thường là các khoản vay nhỏ Kinh nghiệm trong chính hệ thống Agribank đã chỉ ra cho vay đối tượng doanh nghiệp lớn, nhất là các tập đoàn kinh tế lớn của Nhà Nước, rủi ro khi xảy ra là vô cùng

nặng nề

B ảng 2.3: Dƣ nợ phân theo lĩnh vực Đơn vị: Tỷ đồng, %

(Ngu ồn: Báo cáo hoạt động kinh doanh số liệu 30/11/2013

c ủa Agribank Vũng Tàu và Agribank tỉnh Bà Rịa Vũng Tàu)

Dư nợ cho vay nông nghiệp nông thôn thời điểm 30/11/2013 mặc dù giảm đôi chút so với năm 2012 nhưng tỷ lệ đạt được là 66,9% cũng là khá cao, gần bẳng mức

kế hoạch chung của toàn hệ thống Agribank là 70% Mặc dù lĩnh vực nông nghiệp nông thôn không phải là thế mạnh kinh tế tại tỉnh Bà Rịa Vũng Tàu nhưng cơ cấu

dư nợ theo lĩnh vực vẫn chiếm chủ yếu, phần nào phản ánh được hoạt động của các chi nhánh Agribank tại tỉnh Bà Rịa Vũng Tàu vẫn chủ yếu hướng đến phát triển nông nghiệp nông thôn, nông dân

Theo kế hoạch tháng cuối năm 2013 và năm 2014, các chi nhánh Agribank tại

tỉnh Bà Rịa Vũng Tàu tiếp tục mở rộng và tăng trưởng tín dụng một cách an toàn,

hiệu quả, phấn đấu tăng tốc độ tăng trưởng dư nợ năm bằng hoặc cao hơn tốc độ chung của toàn hệ thống ngân hàng tỉnh để giữ vững thị phần, giảm thiểu nợ xấu, tăng trưởng tỷ trọng dư nợ cho vay nông nghiệp nông thôn chiếm khoảng 70% tổng

dư nợ, tăng cường công tác kiểm tra, giám sát việc cấp tín dụng, quản trị rủi ro Bên cạnh đó, các chi nhánh Agribank tại tỉnh Bà Rịa Vũng Tàu ưu tiên cân đối nguồn

vốn kinh doanh để đẩy mạnh tăng trưởng tín dụng vào một số lĩnh vực như: nông nghiệp nông thôn, hộ sản xuất, xuất khẩu, doanh nghiệp vừa và nhỏ, các chương trình tín dụng lớn của Agribank như chương trình cho vay ngành thủy sản, lương

thực, cà phê, chăn nuôi, cho vay trồng cây cao su, tiêu, điều, cà phê, …

2.3 H ệ thống xếp hạng tín dụng doanh nghiệp của các chi nhánh Agribank

trên địa bàn tỉnh Bà Rịa Vũng Tàu

Hệ thống xếp hạng tín dụng của Agribank đang áp dụng trên cơ sở tư vấn của công ty E&Y Agribank có hệ thống xếp hạng tín dụng khác nhau cho các đối tượng

cá nhân, hộ sản xuất kinh doanh, doanh nghiệp và định chế tài chính Trong khuôn

khổ đề tài, luận văn chỉ nghiên cứu về hệ thống XHTD doanh nghiệp

Agribank áp dụng mô hình chấm điểm cho hệ thống XHTD doanh nghiệp Hệ

thống XHTD doanh nghiệp được áp dụng chung cho toàn bộ các chi nhánh trong hệ

thống Agribank Do đó trong phần này, tác giả đề cập đến hệ thống XHTD doanh nghiệp của Agribank cũng chính là hệ thống XHTD doanh nghiệp mà các chi nhánh Agribank trên địa bàn tỉnh Bà Rịa Vũng Tàu đang áp dụng