Header Page of 126 BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO Công trình ñược hoàn thành ĐẠI HỌC ĐÀ NẴNG ĐẠI HỌC ĐÀ NẴNG Người hướng dẫn khoa học: PGS.TS Nguyễn Ngọc Vũ PHAN THỊ THANH LÂM Phản biện 1: TS Võ Thị Thúy Anh VẬN DỤNG MÔ HÌNH Z-SCORE TRONG XẾP HẠNG TÍN DỤNG KHÁCH HÀNG TẠI NHTMCP NGOẠI THƯƠNG - CHI NHÁNH QUẢNG NAM Phản biện 2: TS Võ Văn Lâm Chuyên ngành: Tài ngân hàng Mã số: 60.34.20 Luận văn ñược bảo vệ trước Hội ñồng chấm Luận văn tốt nghiệp thạc sĩ quản trị kinh doanh họp Đại học Đà Nẵng vào ngày 26 tháng 05 năm 2012 TÓM TẮT LUẬN VĂN THẠC SĨ QUẢN TRỊ KINH DOANH Có thể tìm luận văn tại: - Trung tâm Thông tin - Học liệu, Đại học Đà Nẵng Đà Nẵng, Năm 2012 Footer Page of 126 - Thư viện trường Đại học Kinh tế, Đại học Đà Nẵng Header Page of 126 MỞ ĐẦU - Vận dụng mô hình Z-SCORE xếp hạng tín dụng khách hàng doanh nghiệp VCB Quảng Nam - Đề xuất lộ trình xây dựng mô hình Z-SCORE phù hợp với ngành nghề kinh tế theo ñiều kiện kinh tế Việt Nam Đối tượng phạm vi nghiên cứu Luận văn tập trung nghiên cứu hệ thống xếp hạng tín dụng VCB Quảng Nam việc vận dụng mô hình Z-SCORE xếp hạng tín dụng doanh nghiệp VCB Quảng Nam ñối với khách hàng doanh nghiệp Phương pháp nghiên cứu Luận văn sử dụng phương pháp nghiên cứu tình phương pháp phân tích ñịnh tính ñể làm sáng tỏ vấn ñề Ý nghĩa khoa học thực tiễn ñề tài Luận văn trình bày có hệ thống tương ñối trình xây dựng mô hình Z-SCORE tiếng giới ñược sử dụng Việt Nam Luận văn nghiên cứu tập trung vào việc áp dụng mô hình ZSCORE việc xếp hạng tín dụng doanh nghiệp nhằm nâng cao hiệu quản trị rủi ro tín dụng VCB Quảng Nam Cấu trúc luận văn Cấu trúc luận văn “Vận dụng mô hình Z-SCORE xếp hạng tín dụng khách hàng Ngân hàng TMCP Ngoại thương – Chi nhánh Quảng Nam” ñược chia thành ba chương sau: Chương 1: Những vấn ñề xếp hạng tín dụng mô hình z-score Chương 2: Vận dụng mô hình z-score xếp hạng tín dụng khách hàng VCB Quảng Nam Chương 3: Giải pháp vận dụng mô hình z-score xếp hạng tín dụng khách hàng Vietcombank Quảng Nam Lý chọn ñề tài Trong kinh doanh ngân hàng, việc ngân hàng phải ñối mặt với rủi ro tín dụng ñiều tránh khỏi Một kỹ thuật quản trị rủi ro tín dụng ngân hàng thương mại (NHTM) sử dụng phân tích chấm ñiểm ñể xếp hạng uy tín khách hàng Mỗi ngân hàng xây dựng hệ thống xếp hạng tín dụng dựa yêu cầu Ngân hàng Nhà nước (NHNN) Tuy nhiên, việc chấm ñiểm xếp hạng tín dụng cho doanh nghiệp ñôi lại ñem ñến kết chưa xác thông tin không ñầy ñủ Hiện NHTM Việt Nam dựa vào kết xếp hạng tín dụng nội ñể hạn chế rủi ro Tuy nhiên, tiêu chấm ñiểm xếp hạng tín nhiệm khách hàng số NHTM chưa phản ánh xác rủi ro, tình trạng công ty phá sản ñược xếp hạng an toàn Tuy vậy, dự báo công ty có khả phá sản hay không mô hình Z-SCORE Ngân hàng TMCP Ngoại thương (Vietcombank) – Chi nhánh Quảng Nam ñã sử dụng hệ thống XHTD nội ñược xây dựng triển khai năm 2003 Tuy nhiên, tình hình nợ xấu phải trích lập dự phòng rủi ro gia tăng thời gian gần ñây Điều tạo nhiều rủi ro cho Vietcombank Quảng Nam trình cấp tín dụng Đó lý chọn ñề tài nghiên cứu “Vận dụng mô hình Z-SCORE xếp hạng tín dụng khách hàng Ngân hàng TMCP Ngoại thương – Chi nhánh Quảng Nam” Mục ñích nghiên cứu - Giới thiệu mô hình Z-SCORE vận dụng vào công tác xếp hạng tín dụng NHTM Việt Nam Footer Page of 126 Header Page of 126 CHƯƠNG 1: NHỮNG VẤN ĐỀ CƠ BẢN VỀ XẾP HẠNG TÍN DỤNG VÀ MÔ HÌNH Z-SCORE (5) Làm sở ñể xác ñịnh mức dự phòng rủi ro cách hợp lý 1.1 TỔNG QUAN VỀ XẾP HẠNG TÍN DỤNG CỦA NHTM 1.1.3.2 Sự cần thiết phải xếp hạng tín dụng hoạt ñộng tín 1.1.1 Khái niệm xếp hạng tín dụng dụng ngân hàng Xếp hạng tín dụng ý kiến ñánh giá rủi ro tín dụng a Do yêu cầu hạn chế rủi ro tín dụng chất lượng tín dụng, thể khả thiện ý trả nợ (gốc, lãi b Do yêu cầu lựa chọn khách hàng cho vay hai) ñối tượng ñi vay ñể ñáp ứng nghĩa vụ tài c Để hỗ trợ phân loại nợ trích dự phòng rủi ro cách ñầy ñủ ñúng hạn thông qua hệ thống xếp hạng theo ký d Xây dựng sách khách hàng hiệu 1.1.4 Quy trình xếp hạng tín dụng 1.1.2 Đặc ñiểm ñối tượng xếp hạng tín dụng 1.2 GIỚI THIỆU MÔ HÌNH Z-SCORE Hệ thống xếp hạng tín dụng tiếp cận ñến tất yếu tố có 1.2.1 Giới thiệu mô hình Z-Score liên quan ñến rủi ro tín dụng NHTM không sử dụng kết xếp Mô hình z-score mô hình ñược công nhận sử dụng rộng hạng tín dụng nhằm thể giá trị người ñi vay mà ñơn rãi giới Chỉ số ñược phát minh Giáo sư Edward I ñưa ý kiến dựa nhân tố rủi ro, từ ñó có Altman: sách tín dụng giới hạn cho vay phù hợp Z = 1.2X1+1.4X2+3.3X3+0.6X4+1.0X5 1.1.3 Sự cần thiết xếp hạng tín dụng doanh nghiệp vay vốn Để ñánh giá khả phá sản công ty, số Z ngân hàng chúng ñược so sánh với mức ñiểm ñược xác ñịnh trước 1.1.3.1 Xếp hạng tín dụng doanh nghiệp vay vốn ngân hàng ñây Việc xếp hạng tín dụng khách hàng làm sở cho việc phân Z < 1.81: Phá sản loại giám sát danh mục tín dụng ñều nhằm ñạt tới mục ñích chủ 1.81 < Z < 2.99: Không rõ ràng yếu sau: 2.99 < Z: Lành mạnh (1) Cho phép có nhận ñịnh cụ thể danh mục tín dụng ngân hàng; (2) Phát sớm khoản tín dụng có khả bị tổn thất hay ñi chệch hướng khỏi sách tín dụng ngân hàng; 1.2.2 Mô hình Z-Score áp dụng cho công ty tư nhân Kết mô hình Z-Score ñiều chỉnh với biến X4 là: Z’ = 0.717X1+0.84X2+3.107X3+0.420X4+0.998X5 Các ñiểm ngưỡng cho số Z’ sau: (3) Có sách ñịnh giá tín dụng xác hơn; Phá sản Z’ 2,9 Doanh nghiệp nằm vùng lành mạnh Nếu 1,23 < Z’ < 2,9 Doanh nghiệp nằm vùng chưa rõ ràng Nếu Z’ < 1,23 Doanh nghiệp nằm vùng phá sản Header Page of 126 14 13 Mô hình 3: Đối với doanh nghiệp khác ’’ Z = 6.56X1+3.26 X2+6.72X3+1.05X4 Qua bảng ta thấy, từ báo cáo tài doanh nghiệp, tác giả ñã sử dụng phần mềm excel ñể tính số nguy Nếu Z’’ > 2,6 Doanh nghiệp nằm vùng lành mạnh phá sản 46 doanh nghiệp Trong năm 2010, có doanh nghiệp có Nếu 1,2 < Z’’ < 2,6 Doanh nghiệp nằm vùng chưa rõ ràng nguy phá sản thể tình hình tài doanh nghiệp Nếu Z’’ < 1,1 Doanh nghiệp nằm vùng phá sản yếu tương lai nguy hiểm nghiêm trọng, 2.3.3 Kết nghiên cứu vận dụng mô hình z-score xếp Chiếm 50% doanh nghiệp nằm vùng không hạng tín dụng VCB Quảng Nam rõ ràng Điều gợi ý tình trạng tài doanh 2.3.3.1 Ví dụ minh họa việc sử dụng mô hình z-score ñể tính số nghiệp nằm vùng lành mạnh không z ổn ñịnh 2.3.3.2 Kết nghiên cứu vận dụng mô hình xếp hạng tín Đánh giá việc vận dụng mô hình z-score: dụng VCB Quảng Nam Ưu ñiểm: mô hình z-score ñược sử dụng ñơn giản, nhanh Dựa báo cáo tài doanh nghiệp từ tiếp Tại ngân hàng cán tín dụng sử dụng excel ñể tính toán cận nguồn liệu VCB Quảng Nam hai năm 2009 – 2010, số z, từ ñó dự báo ñược nguy phá sản doanh nghiệp Việc tác giả ñã tiến hành xử lý số liệu liên quan ñến tiêu sử dụng tính toán số z theo mô hình hoàn toàn ñược dựa vào báo cáo mô hình ñiểm z-score Do yêu cầu bảo mật thông tin khách tài doanh nghiệp hàng ngân hàng nên ñề tài không nêu rõ kết xếp hạng Hạn chế: mô hình z-score ñược nghiên cứu dựa tình hình doanh nghiệp trình nghiên cứu Trong trình doanh nghiệp Mỹ, chưa ñược sử dụng phổ biến Việt nghiên cứu, tác giả ñã chọn 46 doanh nghiệp (theo Phụ lục) ñang Nam việc xếp hạng tín dụng doanh nghiệp Bên cạnh ñó, mô ñược xếp hạng tín dụng VCB Quảng Nam ñể chấm ñiểm theo mô hình không tính ñến số nhân tố khó ñịnh lượng hình z-score ñóng vai trò quan trọng ảnh hưởng ñến mức ñộ khoản Bảng 2.7: Kết xác ñịnh số nguy phá sản 46 doanh vay Tuy nhiên theo tác giả ñây mô hình cần ñược NHTM nghiệp năm 2009 - 2010 ĐVT: doanh nghiệp Năm 2009 Năm 2010 Vùng lành mạnh (Z’’ > 2,6) 10 13 Vùng không rõ ràng (1,2 < Z’’ < 2,6) 27 25 Vùng phá sản (Z’’ 1,7 AAA CC 0,85 < Z < 1,7 AA C 0 < Z < 0,85 A Tổng cộng 46 -0,85 < Z < BBB -1,7 < Z < -0,85 BB -2,55 < Z < -1,7 B 46 doanh nghiệp theo mô hình z-score Tiến sĩ Nguyễn Trọng -3,25 < Z < -2,55 CCC Hòa có khác biệt so với kết xếp hạng mô hình z-score -4,1 < Z < -3,25 CC Altman Điều ñã ñược chứng minh phần Z < -4,1 C (Nguồn: Tính toán tác giả) Kết xếp hạng doanh nghiệp theo số liệu năm 2010 Tác giả ñề xuất VCB Quảng Nam vận dụng mô hình (Nguồn: Báo cáo thường niên số tín nhiệm Việt Nam) z-score phù hợp với kinh tế Việt Nam việc xếp hạng tín 3.2.1.2 Kết ñiều chỉnh theo mô hình z-score nhằm xếp hạng dụng ñối với doanh nghiệp tham gia vay vốn ngân hàng Việc tín dụng doanh nghiệp VCB Quảng Nam vận dụng mô hình công tác xếp hạng tín dụng giúp VCB Tác giả sử dụng lại liệu 46 công ty ñã xếp hạng Z Quảng Nam nhìn nhận ñược khó khăn tài doanh theo mô hình z-score Altman, lần tác giả xếp hạng 46 công nghiệp Từ ñó, giúp ngân hàng ñưa ñược ñịnh cho ty theo mô hình Tiến sĩ Nguyễn Trọng Hòa ñưa kết vay xác, hạn chế ñược rủi ro hoạt ñộng kinh doanh ñược thể bảng sau: ngân hàng Bảng 3.3: Kết xếp hạng tín dụng doanh nghiệp theo mô xếp hạng tín dụng doanh nghiệp VCB Quảng Nam hình Xếp hạng Về phía doanh nghiệp: Số lượng công ty AAA AA A BBB 12 BB Footer Page 11 of 126 3.2.2 Nhóm giải pháp hỗ trợ cho việc vận dụng mô hình z-score - Thực việc lập báo cáo tài theo ñúng quy ñịnh hành Bộ tài toán Báo cáo tài phải ñược kiểm toán quan kiểm Header Page 12 of 126 23 Về phía ngân hàng: Ngân hàng tiếp xúc với nguồn thông 24 nhóm doanh nghiệp có nguy phá sản nhóm nhóm tin doanh nghiệp phải yêu cầu doanh nghiệp cung cấp các doanh nghiệp nguy phá sản báo cáo tài ñã ñược kiểm toán 3.4 NHỮNG KIẾN NGHỊ 3.3 ĐỀ XUẤT LỘ TRÌNH TIẾN HÀNH XÂY DỰNG MÔ 3.4.1 Đối với Ngân hàng Nhà nước HÌNH Z-SCORE TẠI VIỆT NAM THEO TỪNG LOẠI HÌNH 3.4.1.1 Phát huy tối ña hiệu cung cấp thông tin CIC DOANH NGHIỆP 3.4.1.2 Xây dựng hệ thống liệu ñể cung cấp thông tin doanh 3.3.1 Lựa chọn mô hình nghiệp nhanh chóng, ñầy ñủ, xác Căn vào yêu cầu chủ yếu mô hình xếp hạng: 3.4.2 Kiến nghị Bộ Tài Chính hoàn thiện chuẩn mực kế toán Xác ñịnh xác xuất vỡ nợ 3.4.3 Kiến nghị Tổng cục thống kê Tính ñầy ñủ Tính khách quan Sự công nhận 3.3.2 Lựa chọn biến số Biến phụ thuộc có nhiều phạm trù, phạm trù ñại diện cho nhóm biến có khả phân biệt tốt sở tập hợp biến ñộc lập ñược lựa chọn Trong nghiên cứu biến phụ thuộc (Y) ñược lựa sau: Y i = Nếu doanh nghiệp có nguy phá sản Nếu doanh nghiệp nguy phá sản Biến ñộc lập: sau lựa chọn ñược biến phụ thuộc, bước phải xác ñịnh biến ñộc lập ñược sử dụng phân tích 3.3.3 Chọn mẫu Để xây dựng mô hình z-score xếp hạng tín dụng doanh nghiệp thuộc ngành: nông – lâm – ngư nghiệp, thương mại dịch vụ, xây dựng, công nghiệp cần phải thu thập thông tin, số liệu tương ứng với doanh nghiệp ngành Trong ngành phải lựa chọn 100 doanh nghiệp ñược chia làm nhóm, nhóm Footer Page 12 of 126 Header Page 13 of 126 25 KẾT LUẬN Đề tài nghiên cứu “Vận dụng mô hình Z-SCORE xếp hạng tín dụng khách hàng Ngân hàng TMCP Ngoại thương – Chi nhánh Quảng Nam” ñã giải ñược vấn ñề sau: • Hệ thống hóa lý luận XHTD doanh nghiệp NHTM Việt Nam, ñồng thời xem xét mô hình XHTD giới • Đưa mô hình phân tích ñịnh lượng z-score có khả dự báo khả phá sản doanh nghiệp Mô hình ñơn giản, dễ sử dụng xác • Luận văn ñã phân tích ñánh giá ñược thực trạng XHTD doanh nghiệp VCB Quảng Nam, qua ñó thấy ñược kết hạn chế nguyên nhân hạn chế ñó • Luận văn mạnh dạn ñề nghị áp dụng mô hình z-score ñể dự báo khả phá sản doanh nghiệp vào mô hình XHTD doanh nghiệp • Bên cạnh ñó, luận văn ñề xuất số giải pháp nhằm hoàn thiện hệ thống XHTD doanh nghiệp VCB, ñó ñưa lộ trình xây dựng mô hình z-score cho phù hợp với ngành nghề kinh tế Việt Nam Tuy nhiên hạn chế liệu, luận văn chưa tiến hành khảo sát sức mạnh mô hình ñối với ñiều kiện doanh nghiệp ñang khách hàng ngân hàng Để làm ñược ñiều cần nhận ñược giúp ñỡ NHTM khả tiếp cận sở liệu Footer Page 13 of 126  ... dụng khách hàng Ngân hàng TMCP Ngoại thương – Chi nhánh Quảng Nam” ñược chia thành ba chương sau: Chương 1: Những vấn ñề xếp hạng tín dụng mô hình z-score Chương 2: Vận dụng mô hình z-score xếp hạng. .. Việt Nam ñược tiến hành số mẫu nhỏ Sig 3.2 VẬN DỤNG MÔ HÌNH Z-SCORE TRONG XẾP HẠNG TÍN DỤNG DOANH NGHIỆP TẠI VIETCOMBANK 3.2.1 Vận dụng mô hình z-score xếp hạng tín dụng doanh nghiệp VCB Quảng Nam... Vietcombank Quảng Nam trình cấp tín dụng Đó lý chọn ñề tài nghiên cứu Vận dụng mô hình Z-SCORE xếp hạng tín dụng khách hàng Ngân hàng TMCP Ngoại thương – Chi nhánh Quảng Nam” Mục ñích nghiên cứu - Giới