Khóa luận Ứng dụng mô hình Z - Score để xếp hạng tín dụng khách hàng doanh nghiệp tại Ngân hàng TMCP Đầu tư và Phát triển Việt Nam - Chi nhánh Bắc Quảng Bình

134 trang thiennha21 25/04/2022 3440

Download

Bạn đang xem 20 trang mẫu của tài liệu "Khóa luận Ứng dụng mô hình Z - Score để xếp hạng tín dụng khách hàng doanh nghiệp tại Ngân hàng TMCP Đầu tư và Phát triển Việt Nam - Chi nhánh Bắc Quảng Bình", để tải tài liệu gốc về máy bạn click vào nút DOWNLOAD ở trên

Tài liệu đính kèm:

khoa_luan_ung_dung_mo_hinh_z_score_de_xep_hang_tin_dung_khac.pdf

Nội dung text: Khóa luận Ứng dụng mô hình Z - Score để xếp hạng tín dụng khách hàng doanh nghiệp tại Ngân hàng TMCP Đầu tư và Phát triển Việt Nam - Chi nhánh Bắc Quảng Bình

ĐẠI HỌC HUẾ TRƯỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ KHOA TÀI CHÍNH NGÂN HÀNG KHÓA LUẬN TỐT NGHIỆP ỨNG DỤNG MÔ HÌNH Z – SCORE ĐỂ XẾP HẠNG TÍN DỤNG KHÁCH HÀNG DOANH NGHIỆP TẠI NGÂN HÀNG TMCP ĐẦU TƯ VÀ PHÁT TRIỂN VIỆT NAM – CHI NHÁNH BẮC QUẢNG BÌNH Trường Đại học Kinh tế Huế LƯU THỊ THẢO NGUYÊN Niên khóa 2015 - 2019
ĐẠI HỌC HUẾ TRƯỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ KHOA TÀI CHÍNH NGÂN HÀNG KHÓA LUẬN TỐT NGHIỆP ỨNG DỤNG MÔ HÌNH Z – SCORE ĐỂ XẾP HẠNG TÍN DỤNG KHÁCH HÀNG DOANH NGHIỆP TẠI NGÂN HÀNG TMCP ĐẦU TƯ VÀ PHÁT TRIỂN VIỆT NAM – CHI NHÁNH BẮC QUẢNG BÌNH Giáo viên hướng dẫn: Sinh viên thực hiện: Th.s Lê Ngọc Quỳnh Anh Lưu Thị Thảo Nguyên Lớp: K49B - Tài chính Trường Đại học Kinh tế Huế Huế, tháng 01 năm 2019
TÓM TẮT KHÓA LUẬN Trong thời gian qua, việc triển khai xây dựng hệ thống xếp hạng tín dụng nội bộ tại một số NHTM là một trong những công cụ cơ bản và hữu hiệu, được các NHTM triển khai nhằm hạn chế và giới hạn rủi ro ở mức mục tiêu, đồng thời cũng hỗ trợ ngân hàng trong việc phân loại nợ và trích lập dự phòng rủi ro, tiến tới mục đích tối đa hóa lợi nhuận và bảo vệ sự ổn định của hệ thống Ngân hàng đối với thị trường tài chính hiện nay tại Việt Nam. Tuy nhiên cần sử dụng nhiều mô hình xếp hạng tín dụng để đánh giá chính xác, khách quan hơn. Do vậy em nghiên cứu đề tài “ Ứng dụng mô hình Z – Score để xếp hạng tín dụng khách hàng doanh nghiệp tại Ngân hàng TMCP Đầu tư và Phát triển Việt Nam – Chi nhánh Bắc Quảng Bình”. Đề tài bước đầu đưa ra cơ sở lý luận về rủi ro tín dụng và xếp hạng tín dụng trong ngân hàng. Đề tài cũng đã giới thiệu mô hình xếp hạng tín dụng dựa vào chỉ số Z – Score, đây là mô hình do giáo sư Edward I.Altman đưa ra vào năm 1968, là mô hình đơn giản, dễ áp dụng, đáng tin cậy. Sau đó đề tài thực hiện các nghiên cứu chi tiết trên mô hình xếp hạng tín dụng nội bộ đối với khách hàng là doanh nghiệp tại BIDV – Chi nhánh Bắc Quảng Bình. Sử dụng mô hình Z – Score để tiến hành xếp hạng tín dụng khách hàng doanh nghiệp. Sau đó so sánh hai mô hình Z – Score và mô hình xếp hạng tín dụng nội bộ tại ngân hàng BIDV – Chi nhánh Bắc Quảng Bình. Nghiên cứu cho thấy được rằng kết quả so sánh giữa 2 mô hình có sự khác nhau, khi kết quả của mô hình xếp hạng tín dụng nội bộ nghiêng về phía có lợi cho doanh nghiệp nhiều hơn. Đề tài cũngTrườngđánh giá một số đi ểĐạim còn tồ nhọctại của mKinhô hình xếp h ạtếng Z Huế– Score cũng như mô hình xếp hạng tín dụng nội bộ. Thông qua đó, tác giả cũng đưa ra một số giải pháp nhằm giúp ngân hàng nâng cao hiệu quả và tính chính xác cho mô hình xếp hạng tín dụng nội bộ trong ngân hàng.
Thực tập cuối khóaL ờlà khoi Cảngả mthờ i Ơngian quý báu và rất cần thiết để mỗi sinh viên trang bị cho mình những kiến thức thực tế, kỹ năng nghề nghiệp để khi ra trường có thể tự tin và thích nghi với công việc tốt hơn. Để hoàn thành báo cáo thực tập này trước hết em xin gửi lời cảm ơn chân thành đến Ban giám hiệu nhà trường cùng toàn thể các thầy cô giáo Trường Đại học kinh tế Huế những người đã tận tình dạy dỗ, truyền đạt những kiến thức, kỹ năng cần thiết trong suốt những– năm tháng học ở trường. Em xin cảm ơn quý thầy cô khoa Tài chính Ngân hàng. Đặc biệt, em xin gửi đến cô Lê Ngọc Quỳnh Anh, người đã tận tình hướng dẫn, giúp đỡ em hoàn thành báo cáo thực tập này lời cảm ơn sâu sắc nhất. Cuối cùng, em xin chân thành cảm ơn đến ban lãnh đạo, cùng các anh, chị cán bộ nhân viên Phòng khách hàng– doanh nghiệp Ngân hàngTrường TMCP Đầu tư Đạivà Phát họctriển Việt Kinh Nam Chi tế nh Huếánh Bắc Quảng Bình đã tạo điều kiện thuận lợi cho em được tìm hiểu thực tiễn trong suốt quá trình thực tập. Trong bài nghiên cứu này, mặc dù em đã cố gắng hết mình để giải quyết các mục tiêu và yêu cầu đặt ra, song do kiến thức còn hạn
chế nên không thế tránh khỏi những thiếu sót. Em rất mong quý thầy cô bổ sung, đóng góp ý kiến để bài của em được hoàn thiện tốt nhất. Em xin chân thành cảm ơn ! Trường Đại học Kinh tế Huế
MỤC LỤC PHẦN 1: ĐẶT VẤN ĐỀ 1 1. Lí do chọn đề tài 1 2. Mục tiêu nghiên cứu 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 3.1. Đối tượng nghiên cứu 3 3.2. Phạm vi nghiên cứu 3 4. Phương pháp nghiên cứu 3 4.1. Phương pháp thu thập số liệu 3 5. Kết cấu đề tài 4 CHƯƠNG 1: CƠ SỞ LÍ LUẬN VỀ RỦI RO TÍN DỤNG VÀ XẾP HẠNG TÍN DỤNG DOANH NGHIỆP TẠI NGÂN HÀNG THƯƠNG MẠI VÀ MÔ HÌNH Z - SCORE 5 1.1. Tổng quan về rủi ro tín dụng tại NHTM 5 1.1.1. Khái niệm rủi ro tín dụng 5 1.1.2. Phân loại rủi ro tín dụng 5 1.1.3. Nguyên nhân rủi ro tín dụng 6 1.1.4. Hậu quả rủi ro tín dụng 8 1.1.5. Phân loại nợ và trích lập dự phòng rủi ro 9 1.2 Tổng quan về xếp hạng tín dụng tại NHTM 12 1.2.1. Khái niệm xếp hạng tín dụng 12 1.2.2. Đặc điểm xếp hạng tín dụng 13 1.2.3.Trường Đối tượng xếp hạ ngĐại tín dụng học Kinh tế Huế 13 1.2.4. Vai trò của xếp hạng tín dụng 14 1.2.5. Quy trình xếp hạng tín dụng 15 1.3. Giới thiệu về mô hình Z – Score 17 1.3.1. Mô hình Z – Score áp dụng cho công ty cổ phần 17 1.3.2. Mô hình Z – Score áp dụng cho công ty tư nhân 18 i
1.3.3. Mô hình Z – Score điều chỉnh áp dụng cho doanh nghiệp không sản xuất 19 1.4. Một số nghiên cứu trước đây về mô hình Z – Score 20 1.4.1. Những nghiên cứu về mô hình Z – Score ở nước ngoài 20 1.4.2. Những nghiên cứu về mô hình Z – Score ở Việt Nam 21 CHƯƠNG 2: VẬN DỤNG MÔ HÌNH Z – SCORE ĐỂ XẾP HẠNG TÍN DỤNG KHÁCH HÀNG DOANH NGHIỆP TẠI NGÂN HÀNG TMCP ĐẦU TƯ VÀ PHÁT TRIỂN VIỆT NAM – CHI NHÁNH BẮC QUẢNG BÌNH 23 2.1. Khái quát về Ngân hàng TMCP Đầu tư và Phát triển Việt Nam – Chi nhánh Bắc Quảng Bình 23 2.1.1. Lịch sử hình thành và phát triển của Ngân hàng TMCP Đầu tư và Phát triển Việt Nam – Chi nhánh Bắc Quảng Bình 23 2.1.2. Cơ cấu tổ chức của Ngân hàng TMCP Đầu tư và Phát triển Việt Nam – Chi nhánh Bắc Quảng Bình 24 2.1.3. Mạng lưới hoạt động của Ngân hàng TMCP Đầu tư và Phát triển Việt Nam – Chi nhánh Bắc Quảng Bình. 26 2.1.4. Chức năng và nhiệm vụ của Ngân hàng TMCP Đầu tư và Phát triển Việt Nam – Chi nhánh Bắc Quảng Bình 26 2.1.5. Tình hình hoạt động kinh doanh của Ngân hàng TMCP Đầu tư và Phát triển Việt Nam – Chi nhánh Bắc Quảng Bình trong giai đoạn từ 2015 – 2017 27 2.1.5.1. Hoạt động huy động vốn 27 2.1.5.2. Hoạt động sử dụng vốn 31 2.2. Thực trạng về hoạt động chấm điểm và xếp hạng tín dụng khách hàng doanh nghiệp tại Ngân hàng TMCP Đầu tư và Phát triển Việt Nam – Chi nhánh Bắc QuảngTrường Bình Đại học Kinh tế Huế 35 2.2.1. Mô hình xếp hạng tín dụng khách hàng doanh nghiệp tại Ngân hàng TMCP Đầu tư và Phát triển Việt Nam – Chi nhánh Bắc Quảng Bình 35 2.2.2. Đánh giá hệ thống chấm điểm xếp hạng tín dụng khách hàng doanh nghiệp tại Ngân hàng TMCP Đầu tư và Phát triển Việt Nam – Chi nhánh Bắc Quảng Bình 42 ii
2.3. Vận dụng mô hình Z – Score để xếp hạng tín dụng khách hàng doanh nghiệp tại Ngân hàng TMCP Đầu tư và Phát triển Việt Nam – Chi nhánh Bắc Quảng Bình 43 2.3.1. Một số điều lưu ý khi vận dụng mô hình 43 2.3.2. Thông tin xếp hạng và điều kiện vận dụng mô hình 44 2.3.3. Ví dụ minh họa việc sử dụng mô hình Z – Score để tính chỉ số Z 44 2.3.4. Kết quả vận dụng mô hình Z - Score và so sánh với mô hình xếp hạng tín dụng nội bộ của BIDV – Chi nhánh Bắc Quảng Bình 47 2.4. Một số vấn đề còn hạn chế trong công tác xếp hạng tín dụng ở Ngân hàng TMCP Đầu tư và Phát triển Việt Nam – Chi nhánh Bắc Quảng Bình 52 2.4.1. Những vấn đề còn hạn chế trong công tác xếp hạng tín dụng tại Ngân hàng TMCP Đầu tư và Phát triển Việt Nam – Chi nhánh Bắc Quảng Bình 52 2.4.2. Nguyên nhân gây ra những hạn chế trong công tác xếp hạng tín dụng tại Ngân hàng TMCP Đầu tư và Phát triển Việt Nam – Chi nhánh Bắc Quảng Bình 53 CHƯƠNG 3: MỘT SỐ GIẢI PHÁP VẬN DỤNG MÔ HÌNH Z –SCORE TRONG XẾP HẠNG TÍN DỤNG KHÁCH HÀNG DOANH NGHIỆP TẠI NGÂN HÀNG TMCP ĐẦU TƯ VÀ PHÁT TRIỂN VIỆT NAM – CHI NHÁNH BẮC QUẢNG BÌNH 55 3.1. Một số mục tiêu hoàn thiện mô hình xếp hạng tín dụng doanh nghiệp tại Ngân hàng TMCP Đầu tư và Phát triển Việt Nam – Chi nhánh Bắc Quảng Bình. 55 3.2. Một số định hướng sử dụng mô hình Z – Score để xếp hạng tín dụng khách hàng doanh nghiệp tại Ngân hàng TMCP Đầu tư và Phát triển Việt Nam – Chi nhánh Bắc Quảng Bình 55 3.3. Một số giải pháp vận dụng mô hình Z – Score trong xếp hạng tín dụng khách hàng Trường doanh nghiệp tại NgânĐại hàng học TMCP ĐKinhầu tư và Phát tế tri ểnHuế Việt Nam – Chi nhánh Bắc Quảng Bình 56 PHẦN 3: KẾT LUẬN 57 1. Kết quả 57 2. Hạn chế 58 3. Hướng phát triển đề tài 58 DANH MỤC TÀI LIỆU THAM KHẢO 60 iii
DANH MỤC VIẾT TẮT Tên viết tắt Ý nghĩa BIDV Ngân hàng TMCP Đầu tư và Phát triển Việt Nam BCTC Báo cáo tài chính DN Doanh nghiệp NHNN Ngân hàng Nhà nước NHTM Ngân hàng thương mại QLKH Quản lí khách hàng TMCP Thương mại cổ phần Trường Đại học Kinh tế Huế iv
DANH MỤC SƠ ĐỒ Sơ đồ 1.1: Quy trình xếp hạng tín dụng của các ngân hàng thương mại 15 Sơ đồ 2.1: Sơ đồ bộ máy tổ chức của BIDV – Chi nhánh Bắc Quảng Bình 25 Sơ đồ 2.2: Quy trình xếp hạng tín dụng của BIDV – Chi nhánh Bắc Quảng Bình . 36 Trường Đại học Kinh tế Huế v
Trường Đại học Kinh tế Huế vi
DANH MỤC BẢNG Bảng 2.1: Kết quả huy động vốn của BIDV – Chi nhánh Bắc Quảng Bình 28 Bảng 2.2: Kết quả sử dụng vốn của BIDV – Chi nhánh Bắc Quảng Bình 32 Bảng 2.3: Các chi tiêu tài chính để xếp hạng tín dụng 38 Bảng 2.4: Bảng tổng hợp điểm của các chi tiêu 41 Bảng 2.5: Bảng xếp hạng và nhóm nợ 41 Bảng 2.6: Thông tin thu thập từ BCTC của Công ty TNHH M năm 2017 45 Bảng 2.7: Kết quả tính toán chỉ số Z – Score dựa vào BCTC 46 Bảng 2.8: Thông tin thu thập trong BCTC của 20 DN có quan hệ tín dụng với BIDV – Chi nhánh Bắc Quảng Bình 48 Bảng 2.9: Kết quả tính toán chỉ số Z – Score dựa vào BCTC của 20 DN 49 Bảng 2.10: So sánh kết quả giữa 2 mô hình 50 Trường Đại học Kinh tế Huế vii
PHẦN 1: ĐẶT VẤN ĐỀ 1. Lí do chọn đề tài Hiện nay nền kinh tế Việt Nam đã và đang ngày càng từng bước đổi mới, phát triển để đưa đất nước tiến lên sánh vai hội nhập với nền kinh tế thế giới. Cùng với sự phát triển không ngừng của nền kinh tế, hệ thống các ngân hàng thương mại nước ta cũng có sự phát triển một cách nhanh chóng. Các ngân hàng nối tiếp chân nhau ra đời nhanh chóng đã làm thay đổi bộ mặt xã hội, góp phần tạo ra tiềm năng để hội nhập với các nước trong khu vực cũng như quốc tế. Theo báo cáo thống kê từ Ngân hàng nhà nước Việt Nam, tính đến tháng 12/2017, cả nước có 31 ngân hàng thương mại cổ phần, 61 ngân hàng 100% vốn nước ngoài và chi nhánh, văn phòng đại diện ngân hàng nước ngoài tại Việt Nam. Trong hoạt động của các NHTM thì hoạt động tín dụng đang là nguồn đầu tư quan trọng đối với sự phát triển của ngân hàng nói riêng và của nước ta nói chung. Hoạt động tín dụng có hiệu quả sẽ tạo ra lợi nhuận cho ngân hàng cũng như góp phần giúp cho nền kinh tế trong nước đi lên để sánh vai với các nước trên thế giới. Dựa vào số liệu thống kê của NHNN Việt Nam cho thấy được rằng thu nhập từ hoạt động tín dụng chiếm tỷ trọng đến hơn 75% tổng thu nhập qua các năm. Nhìn vào kết cấu tài sản của các NHTM Việt Nam chúng ta cũng nhận thấy tài sản sinh lời là các khoản cấp tín dụng luôn chiếm tỷ trọng khá lớn 70 - 80% tài sản có của các ngân hàng thậm chí ở một vài NHTM tỷ lệ này lên trên 80%. Điều này cho ta thấy rằng hoạt động tín dụng là một trong những hoạt động mang lại nhiều lợi nhuận nhất cho hệ thống Ngân hàng và đây cũng chính là vấn đề sống còn đối với các NgânTrường hàng hiện nay. ĐạiTuy nhiên học lợi nhu ậKinhn càng cao thìtế nó Huếcũng là hoạt động luôn tiềm ẩn rủi ro cao, gây tổn thất nặng nề đối với các ngân hàng gây tổn thất nặng nề đôi với các ngân hàng chính vì vậy các ngân hàng thương mại trong nước ngay từ bây giờ phải tự đổi mới mình, phải xây dựng hệ thống quản lý rủi ro tín dụng hiệu quả, phù hợp với chuẩn mực và thông lệ quốc tế. Trong thời gian qua, việc triển khai xây dựng hệ thống xếp hạng tín dụng 1
nội bộ tại một số NHTM là một trong những công cụ cơ bản và hữu hiệu, được các NHTM triển khai nhằm hạn chế và giới hạn rủi ro ở mức mục tiêu, đồng thời cũng hỗ trợ ngân hàng trong việc phân loại nợ và trích lập dự phòng rủi ro, tiến tới mục đích tối đa hóa lợi nhuận và bảo vệ sự ổn định của hệ thống Ngân hàng đối với thị trường tài chính hiện nay tại Việt Nam. Tuy nhiên, mô hình này lại có hạn chế là nó chỉ phụ thuộc vào khả năng dự báo của cán bộ tín dụng cũng như trình độ phân tích đánh giá của cán bộ tín dụng, do đó phần lớn nó sẽ mang tính chủ quan, theo cảm tính, chưa chính xác. Vì vậy, bên cạnh mô hình xếp hạng tín dụng nội bộ thì còn có nhiều mô hình để xếp hạng tín dụng như mô hình Logistic, Kida Z-score , Z – Score ,. Xuất phát từ những vấn đề trên em đưa ra đề tài “ Ứng dụng mô hình Z – Score để xếp hạng tín dụng khách hàng doanh nghiệp tại Ngân hàng TMCP Đầu tư và Phát triển Việt Nam – Chi nhánh Bắc Quảng Bình” làm đề tài nghiên cứu khóa luận, bởi vì đây là mô hình đơn giản, chính xác, khách quan và có độ tin cậy cao. 2. Mục tiêu nghiên cứu đề tài 2.1. Mục tiêu chung - Vận dụng mô hình Z – score để xếp hạng tín dụng khách hàng doanh nghiệp tại Ngân hàng TMCP Đầu tư và Phát triển Việt Nam – Chi nhánh Bắc Quảng Bình và từ đó so sánh kết quả của 2 mô hình. 2.2. Mục tiêu cụ thể - Đưa ra cơ sở lí luận về rủi ro tín dụng và xếp hạng tín dụng doanh nghiệp trongTrường Ngân hàng thương Đạimại và gi ớhọci thiệu mô Kinh hình Z – Score. tế Huế - Vận dụng mô hình Z-Score để xếp hạng tín dụng khách hàng doanh nghiệp tại Ngân hàng TMCP Đầu tư và Phát triển Việt Nam – Chi nhánh Bắc Quảng Bình. - Từ đó đưa ra một số giải pháp vận dụng mô hình Z – Score trong xếp hạng tín dụng khách hàng doanh nghiệp tại Ngân hàng Đầu tư và Phát triển Việt Nam – Chi nhánh Bắc Quảng Bình. 2
3. Đối tượng và phạm vi nghiên cứu 3.1. Đối tượng nghiên cứu - Nghiên cứu hệ thống xếp hạng tín dụng doanh nghiệp và việc vận dụng mô hình Z – Score trong xếp hạng tín dụng doanh nghiệp. 3.2. Phạm vi nghiên cứu - Không gian: 20 doanh nghiệp có quan hệ tín dụng với Ngân hàng TMCP Đầu tư và Phát triển Việt Nam – Chi nhánh Bắc Quảng Bình. - Thời gian: Đánh giá xếp hạng tín dụng khách hàng doanh nghiệp tại Ngân hàng TMCP Đầu tư và Phát triển Việt Nam – Chi nhánh Bắc Quảng Bình trong năm 2017. 4. Phương pháp nghiên cứu 4.1. Phương pháp thu thập số liệu Phương pháp thu thập số liệu: thu thập số liệu tại Ngân hàng TMCP Đầu tư và Phát triển Việt Nam – Chi nhánh Bắc Quảng Bình từ Phòng khách hàng doanh nghiệp, phòng tổng hợp như: báo cáo KQKD, bảng cân đối kế toán của ngân hàng và của các doanh nghiệp có quan hệ tín dụng với ngân hàng. 4.2. Phương pháp phân tích số liệu Sử dụng phương pháp thống kê dưới sự hỗ trợ của Excel, đồng thời tác giả sử dụng thêm các phương pháp tổng hợp, phân tích số liệu để từ đó so sánh với kết quả chấm điểm xếp hạng tín dụng tại Ngân hàng TMCP Đầu tư và Phát triển Việt NamTrường– Chi nhánh Bắc Qu Đạiảng Bình. học Kinh tế Huế 4.3. Sử dụng mô hình Z – score để xếp hạng tín dụng khách hàng doanh nghiệp Mô hình Z – Score là 1 công cụ để phát hiện nguy cơ phá sản của doanh nghiệp. Chỉ số Altman Z – Score (gọi tắt là chỉ số Z – Score) được phát triển năm 1968 bởi giáo sư Edward I. Altman, trường kinh doanh Leonard N. Stern, thuộc 3
trường Đại học New York, dựa vào việc nghiên cứu khá công phu, tỉ mỉ trên số lượng nhiều công ty khác nhau tại Mỹ. Mặc dù chỉ số Z – Score này được tìm ra tại Mỹ, nhưng hầu hết các nuớc, vẫn có thể sử dụng với độ tin cậy cao. Ban đầu giáo sư Altman sử dụng đến 22 chỉ tiêu tài chính khác nhau để tính chỉ số Z - Score, sau đó ông phát triển thêm và rút gọn lại còn sử dụng 5 chỉ tiêu. Cụ thể, Z - Score được tính với 5 chỉ số tài chính được kí hiệu từ X1, X2, X3, X4, X5 bao gồm: + X1: Tỷ số Vốn lưu động/ Tổng tài sản (working capital/ total assets). + X2: Tỷ số Lợi nhuận giữ lại/ Tổng tài sản (Retained earnings/ total assets). + X3: Tỷ số Lợi nhuận trước lãi vay và thuế/ Tổng tài sản (Earnings before interest and taxes/ Total assets). + X4: Giá trị thị trường của vốn chủ sở hữu/ Giá trị sổ sách của nợ (Market value of Equity/Book value of total liabilities). + X5: Tổng doanh thu/ Tổng tài sản (Sales/Total assets (S/TA)). 5. Kết cấu đề tài Ngoài phần mở đầu, kết luận, phụ lục và danh mục tài liệu tham khảo kết cấu đề tài gồm có 3 chương cụ thể như sau: - Chương 1: Cơ sở lí luận về rủi ro tín dụng và xếp hạng tín dụng doanh nghiệp tại Ngân hàng thương mại và mô hình Z – Score. - Chương 2: Vận dụng mô hình Z – Score để xếp hạng tín dụng khách hàng doanh nghiệp tại Ngân hàng TMCP Đầu tư và Phát triển Việt Nam – Chi nhánh Bắc QuảngTrường Bình. Đại học Kinh tế Huế - Chương 3: Một số giải pháp vận dụng mô hình Z – Score trong xếp hạng tín dụng khách hàng doanh nghiệp tại Ngân hàng Đầu tư và Phát triển Việt Nam – Chi nhánh Bắc Quảng Bình. 4
PHẦN 2: NỘI DUNG NGHIÊN CỨU CHƯƠNG 1: CƠ SỞ LÍ LUẬN VỀ RỦI RO TÍN DỤNG VÀ XẾP HẠNG TÍN DỤNG DOANH NGHIỆP TẠI NGÂN HÀNG THƯƠNG MẠI VÀ MÔ HÌNH Z - SCORE 1.1. Tổng quan về rủi ro tín dụng tại NHTM 1.1.1. Khái niệm rủi ro tín dụng - Có rất nhiều khái niệm rủi ro tín dụng. Cụ thể như sau: * Theo Sauders và H. Lange định nghĩa: Rủi ro tín dụng là khoản lỗ tiềm năng khi ngân hàng cấp tín dụng cho một khách hàng, nghĩa là luồng thu nhập dự tính mang lại từ khoản vay của ngân hàng không thể được thực hiện cả về số lượng và thời hạn. * Theo Thomas P.Fitch: Rủi ro tín dụng là loại rủi ro xảy ra khi người vay không thanh toán được nợ theo thỏa thuận hợp đồng dẫn đến sai hẹn trong nghĩa vụ trả nợ. Cùng với rủi ro lãi suất, rủi ro tín dụng là một trong những rủi ro chủ yếu trong hoạt động cho vay của ngân hàng. * Theo Quyết định số 493/2005/QĐ-NHNN ngày 22/4/2005 của Thống đốc Ngân hàng Nhà nước thì 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 tóm lại, rủi ro tín dụng là rủi ro mà người được cấp tín dụng không có khả năngTrường thực hiện ngh ĩaĐại vụ hoàn học trả các kho Kinhản nợ vay chotế NHTM Huế khi đến hạn. Nghĩa vụ đó có thể là nợ gốc và/hoặc lãi đến hạn phải thanh toán, hoặc các nghĩa vụ khác tùy theo hợp đồng tín dụng giữa NHTM và khách hàng. 1.1.2. Phân loại rủi ro tín dụng Có nhiều căn cứ khác nhau để phân loại rủi ro tùy theo mục đích, yêu cầu nghiên cứu. 5
- Nếu căn cứ vào nguyên nhân phát sinh rủi ro, việc phân chia rủi ro tín dụng bao gồm: + Rủi ro giao dịch: là một hình thức của rủi ro tín dụng mà nguyên nhân phát sinh là do những hạn chế trong quá trình giao dịch và xét duyệt cho vay, đánh giá khách hàng. Rủi ro giao dịch có 03 bộ phận chính là rủi ro lựa chọn, rủi ro bảo đảm và rủi ro nghiệp vụ: + Rủi ro danh mục: là một hình thức của rủi ro tín dụng mà nguyên nhân phát sinh là do những hạn chế trong quản lý danh mục cho vay của ngân hàng, được phân chia thành 02 loại : rủi ro nội tại và rủi ro tập trung. - Nếu căn cứ vào nguyên nhân gây ra rủi ro, việc phân chia rủi ro tín dung bao gồm: + Rủi ro khách quan: Là rủi ro do các nguyên nhân bất khả kháng như thiên tai, địch họa, người vay bị tai nạn, chết, mất tích + Rủi ro chủ quan: Là rủi ro được tạo ra do chủ quan của bên vay hoặc bên cho vay vì vô tình hay cố ý, ví dụ như: bên vay sử dụng vốn không đúng mục đích gây thất thoát vốn, hay rủi ro phát sinh do tiêu cực từ phía cán bộ ngân hàng 1.1.3. Nguyên nhân rủi ro tín dụng * Nguyên nhân chủ quan - Nguyên nhân từ phía Ngân hàng + Do các ngân hàng không nắm bắt được đủ thông tin về các số liệu thống kê, chỉ tiêu để phân tích và đánh giá khách hàng, dẫn đến việc xác định sai mục đích Trườngcho vay hoặc xác địĐạinh thời h ạhọcn cho vay Kinh và trả nợ không tế phù Huế hợp với phương án kinh doanh của khách hàng. + Do thiếu sự giám sát kiểm tra thường xuyên sau khi cho vay nên không phát hiện kịp thời hiện tượng sử dụng vốn vay không đúng mục đích. + Do các ngân hàng thiếu một bộ phận chuyên trách theo dõi, quản lý rủi ro, 6
quản lý hạn mức tín dụng tối đa cho từng loại khách hàng thuộc từng ngành nghề, sản phẩm từng địa phương khác nhau để phân tán rủi ro, các dự báo cần thiết trong từng thời kỳ. + Do cán bộ tín dụng thực hiện không đúng quy trình cho vay dẫn đến việc các khoản nợ xấu, nợ quá hạn phát sinh. + Ngân hàng vi phạm các nguyên tắc trong cho vay, cho vay vượt tỷ lệ an toàn, hoặc thiếu tài sản thế chấp, cầm cố. + Do hiện nay có rất nhiều ngân hàng ra đời nên sự cạnh tranh giữa các NHTM ngày càng gay gắt nên ngân hàng nới lỏng về điều kiện cần có của khách hàng để cho vay nhằm thu hút khách hàng về phía ngân hàng của mình. - Nguyên nhân từ phía khách hàng Thứ nhất, đối với khách hàng là cá nhân: + Do khách hàng vay vốn nhưng không đủ khả năng về tài chính để trả nợ, dẫn đến việc thu hồi vốn của các ngân hàng còn gặp rất nhiều khó khăn. + Do khách hàng thiếu năng lực trách nhiệm pháp lý thì việc thu hồi nợ của ngân hàng cung gặp khó khăn do cản trở về thủ tục và thời gian. + Do khách hàng lợi dụng sự giám sát không thường xuyên nên đã sử dụng vốn vay sai mục đích theo thỏa thuận trong hợp đồng tín dụng. Từ đó dẫn đến khách hàng có thể làm ăn thua lỗ và không có khả năng trả nợ cho ngân hàng. + Do người vay không có thiện chí trả nợ cho ngân hàng dẫn đến việc thu hồi vốn còn gặp nhiều khó khăn vất vả. + Do hoàn cảnh gia đình gặp khó khăn như: bị sa thải, thất nghiệp, tai nạn lao động dẫnTrường đến mất điĐại nguồn thu học nhập để Kinhtrả nợ ngân h àng.tế Huế Thứ hai đối với khách hàng là DN: + Do DN sử dụng vốn vay sai mục đích như trong thỏa thuận của hợp đồng tín dụng dẫn đến khách hàng có thể làm ăn thua lỗ và không đủ khả năng để trả nợ cho ngân hàng. 7
+ Do trong quá trình hoạt động kinh doanh DN bị thu hồi giấy phép kinh doanh, dẫn đến sản xuất kinh doanh không đuợc và không có khả năng trả nợ ngân hàng. + Do ngân hàng thiếu thường xuyên theo dõi giám sát chặt chẽ các khoản nợ vay. + Do DN không mua bảo hiểm như: bảo hiểm hỏa hoạn, bảo hiểm tài sản, bảo hiểm thiên tai, nên khi có biến cố xảy ra thì doanh nghiệp bị tổn thất lớn và không có khả năng trả nợ vay. + Sự thay đổi trong chính sách của nhà nước cũng có phần ảnh hưởng đến hoạt động sản xuất kinh doanh của doanh nghiệp từ đó ảnh hưởng đến khả năng thu hồi nợ của ngân hàng. * Nguyên nhân khách quan - Có thể xuất phát từ môi trường kinh tế, khi nền kinh tế có hiện tuợng lạm phát tăng vọt kéo theo đồng tiền nội địa bị mất giá, dẫn đến kinh doanh trong nước bị trở ngại và khó khăn khiến cho khả năng thu hồi vốn tín dụng trở nên phức tạp. - Cùng với đó có thể xuất phát từ gốc độ của môi trường pháp lý, đây là một nhân tố củng ảnh hưởng tới khả năng phát sinh rủi ro tín dụng, củng là nguyên nhân trực tiếp dẫn đến rủi ro trong sản xuất kinh doanh của các doanh nghiệp. - Bên cạnh đó, trong tình hình hội nhập kinh tế quốc tế hiện nay, các nước trên thế giới có mối quan hệ mật thiết, hợp tác với nhau về kinh tế, cho nên sự bất ổn về kinh tế của nước này sẽ ảnh huởng đến nền kinh tế của nước khác. Do đó, các cuộc Trườngkhủng hoảng kinh tĐạiế, khủng hohọcảng tài chínhKinh trên th ếtếgiới xHuếảy ra do đó nó sẽ lan dần từ một hay một vài nước sau đó lan sang nhiều nước, đây cũng là nguyên nhân dẫn đếnphá sản các NHTM. 1.1.4. Hậu quả rủi ro tín dụng - Đối với NHTM: Khi rủi ro tín dụng xảy ra thì ảnh hưởng rất lớn đến ngân hàng thương mại các rủi ro như: các khoản đầu tư không có khả năng thu hồi vốn, 8
các khoản cho vay bị ứ động nhiều vv làm lợi nhuận của ngân hàng , hiệu quả kinh doanh của ngân hàng giảm sút từ đó nếu cứ tiếp tục như vậy thì ngân hàng đó sẽ dẫn đến phá sản. - Đối với các khách hàng: Các chủ thể gửi tiền vào các ngân hàng có nguy cơ không thu hồi được khoản tiền gửi và khoản lãi nếu như các ngân hàng lâm vào tình trạng phá sản. - Đối với nền kinh tế: + Ở mức độ thấp, rủi ro tín dụng khiến cơ hội tiếp cận vốn để mở rộng hoạt động sản xuất kinh doanh hoặc tiêu dùng của các khách hàng cung có phần hạn chế, gây ảnh hưởng xấu đến khả năng tăng trưởng của nền kinh tế. + Ở mức độ lớn hơn, khi có một ngân hàng lâm vào tình trạng khó khăn dẫn đến phá sản, thì hiệu ứng dây chuyền rất dễ xảy ra trong toàn bộ hệ thống của ngân hàng, gây nên khủng hoảng đối với toàn bộ nền kinh tế, ảnh hưởng lớn đến đời sống xã hội và sự phát triển của đất nước. 1.1.5. Phân loại nợ và trích lập dự phòng rủi ro * Theo quyết định số 22/VBHN - NHNN ngày 04/06/2014 về ban hành quy định về phân loại nợ, trích lập và sử dụng dự phòng để xử lý rủi ro tín dụng trong hoạt động ngân hàng của mỗi tổ chức tín dụng: a) Nhóm 1 (Nợ đủ tiêu chuẩn) bao gồm: - Các khoản nợ trong hạn và tổ chức tín dụng đánh giá là có khả năng thu hồi đầy đủ cả gốc và lãi đúng hạn; Trường- Các khoản nợ quá Đại hạn dư ớhọci 10 ngày Kinhvà tổ chức tín tế dụng Huếđánh giá là có khả năng thu hồi đầy đủ gốc và lãi bị quá hạn và thu hồi đầy đủ gốc và lãi đúng thời hạn còn lại; - Các khoản nợ được phân loại vào nhóm 1 theo quy định tại Khoản 2 Điều này. 9
b) Nhóm 2 (Nợ cần chú ý) bao gồm: - Các khoản nợ quá hạn từ 10 ngày đến 90 ngày; - Các khoản nợ điều chỉnh kỳ hạn trả nợ lần đầu (đối với khách hàng là doanh nghiệp, tổ chức thì tổ chức tín dụng phải có hồ sơ đánh giá khách hàng về khả năng trả nợ đầy đủ nợ gốc và lãi đúng kỳ hạn được điều chỉnh lần đầu); - Các khoản nợ được phân loại vào nhóm 2 theo quy định tại Khoản 3 Điều này. c) Nhóm 3 (Nợ dưới tiêu chuẩn) bao gồm: - Các khoản nợ quá hạn từ 91 ngày đến 180 ngày; - Các khoản nợ cơ cấu lại thời hạn trả nợ lần đầu, trừ các khoản nợ điều chỉnh kỳ hạn trả nợ lần đầu phân loại vào nhóm 2 theo quy định tại Điểm b Khoản này; - Các khoản nợ được miễn hoặc giảm lãi do khách hàng không đủ khả năng trả lãi đầy đủ theo hợp đồng tín dụng; - Các khoản nợ được phân loại vào nhóm 3 theo quy định tại Khoản 3 Điều này. d) Nhóm 4 (Nợ nghi ngờ) bao gồm: - Các khoản nợ quá hạn từ 181 ngày đến 360 ngày; - Các khoản nợ cơ cấu lại thời hạn trả nợ lần đầu quá hạn dưới 90 ngày theo thời hạn trả nợ được cơ cấu lại lần đầu; Trường- Các khoản nợ cơ Đại cấu lại th ờhọci hạn trả nKinhợ lần thứ hai; tế Huế - Các khoản nợ được phân loại vào nhóm 4 theo quy định tại Khoản 3 Điều này. đ) Nhóm 5 (Nợ có khả năng mất vốn) bao gồm: - Các khoản nợ quá hạn trên 360 ngày; 10
- Các khoản nợ cơ cấu lại thời hạn trả nợ lần đầu quá hạn từ 90 ngày trở lên theo thời hạn trả nợ được cơ cấu lại lần đầu; - Các khoản nợ cơ cấu lại thời hạn trả nợ lần thứ hai quá hạn theo thời hạn trả nợ được cơ cấu lại lần thứ hai; - Các khoản nợ cơ cấu lại thời hạn trả nợ lần thứ ba trở lên, kể cả chưa bị quá hạn hoặc đã quá hạn; - Các khoản nợ khoanh, nợ chờ xử lý; - Các khoản nợ được phân loại vào nhóm 5 theo quy định tại Khoản 3 Điều này. Nợ xấu là nợ thuộc các nhóm 3, 4 và 5. - Tỷ lệ trích lập dự phòng cụ thể đối với 5 nhóm nợ như sau: a) Nhóm 1: 0% b) Nhóm 2: 5% c) Nhóm 3: 20% d) Nhóm 4: 50% đ) Nhóm 5: 100%. * Riêng đối với các khoản nợ khoanh chờ Chính phủ xử lý thì được trích lập dự phòng cụ thể theo khả năng tài chính của tổ chức tín dụng. - Số tiền dự phòng cụ thể đối với từng khoản nợ được tính theo công thức sau: Trường Đại học Kinh tế Huế R = max {0, (A – C)} x r - Trong đó: R: số tiền dự phòng cụ thể phải trích A: Số dư nợ gốc của khoản nợ 11
C: giá trị khấu trừ của tài sản bảo đảm r: tỷ lệ trích lập dự phòng cụ thể. Tổ chức tín dụng sử dụng dự phòng để xử lý rủi ro tín dụng đối với các khoản nợ trong các trường hợp sau đây: - Khách hàng là tổ chức, doanh nghiệp bị giải thể, phá sản theo quy định của pháp luật; cá nhân bị chết hoặc mất tích. - Các khoản nợ thuộc nhóm 5. Riêng các khoản nợ khoanh chờ Chính phủ xử lý, tổ chức tín dụng được sử dụng dự phòng (nếu có) để xử lý rủi ro tín dụng. 1.2 Tổng quan về xếp hạng tín dụng tại NHTM 1.2.1. Khái niệm xếp hạng tín dụng * Có rất nhiều khái niệm xếp hạng tín dụng cụ thể như sau: - Theo Standards & Poor’s, xếp hạng tín dụng là những ý kiến đánh giá về rủi ro tín dụng, khả năng và sự sẵn sàng thanh toán các nghĩa vụ tài chính một cách đầy đủ và đúng hạn của một chủ thể phát hành, như một doanh nghiệp, một Chính phủ hay một Ủy ban nhân dân. Xếp hạng tín dụng cũng đề cập đến chất lượng tín dụng của một khoản nợ riêng lẻ, như một trái phiếu doanh nghiệp hay một trái phiếu của chính quyền địa phương, và xác suất tương đối mà khoản phát hành đó có thể vỡ nợ. - Theo Moody’s, xếp hạng tín dụng là những ý kiến đánh giá về chất lượng tín dụng và khả năng thanh toán nợ của một nghĩa vụ nợ riêng lẻ hay của chủ thể phát hành dựa trên các kết quả phân tích tín dụng cơ bản và thể hiện thông qua hệ thốngTrường ký hiệu từ Aaa đế nĐạiC. học Kinh tế Huế - Theo Viện nghiên cứu Nomura, xếp hạng tín dụng là đánh giá hiện tại về mức độ sẵn sàng và khả năng trả gốc hay lãi đối với chứng khoán nợ của một nhà phát hành trong suốt thời gian tồn tại của chứng khoán đó. Nói tóm lại: “Xếp hạng tín dụng là các ý kiến đánh giá về chất lượng tín 12
dụng và sự sẵn sàng thanh toán các nghĩa vụ tài chính (gốc và lãi) của một đối tượng xếp hạng một cách đầy đủ và đúng hạn thông qua hệ thống phân loại theo ký hiệu đã được xác định trước trong suốt thời gian tồn tại của đối tượng xếp hạng đó”. 1.2.2. Đặc điểm xếp hạng tín dụng - Thứ nhất, xếp hạng tín dụng là những ý kiến đánh giá về rủi ro tín dụng, được sử dụng nhằm đưa ra ý kiến hiện tại dựa trên các nhân tố rủi ro, từ đó có chính sách tín dụng và giới hạn cho vay phù hợp. - Cùng với đó, xếp hạng tín dụng không phải là chỉ dẫn về tính thanh khoản của một chứng khoán hay đo lường giá trị của nó trên thị trường. - Mặt khác, xếp hạng tín dụng không đảm bảo tuyệt đối chất lượng tín dụng và rủi ro tín dụng trong tương lai. - Bên cạnh đó, hệ thống xếp hạng tín dụng tiếp cận đến tất cả các yếu tố có liên quan đến rủi ro tín dụng các NHTM không sử dụng kết quả xếp hạng tín dụng nhằm thể hiện giá trị của người đi vay mà đơn thuần là đưa ra ý kiến hiện tại dựa trên các nhân tố rủi ro, từ đó có các chính sách tín dụng và giới hạn cho vay phù hợp đối với người đi vay. 1.2.3. Đối tượng xếp hạng tín dụng - Đối tượng của xếp hạng tín dụng bao gồm: thông số, dữ liệu của khách hàng tham gia vay vốn tại các NHTM như: các thông tin về tài chính từ BCTC của DN, các thông tin phi tài chính ( kinh nghiệm của ban quản lý, môi trường kiểm soát nội bộ, sự phụ thuộc vào các đối tác). Các NHTM không sử dụng kết quả xếp hạng Trườngtín dụng nhằm th ểĐạihiện giá trhọcị của ngư Kinhời đi vay mà tếchỉ là Huếđưa ra ý kiến hiện tại dựa trên các nhân tố rủi ro, từ đó có chính sách tín dụng và giới hạn cho vay phù hợp. - Xếp hạng người đi vay chủ yếu dự báo nguy cơ vỡ nợ theo ba cấp độ cơ bản là nguy hiểm, cảnh báo và an toàn dựa trên xác suất không trả được nợ PD ( Probability of Default). Cơ sở của xác suất này là dữ liệu về các khoản nợ quá khứ 13
trong vòng 5 năm trước đó của khách hàng, gồm các khoản nợ đã trả, khoản nợ trong hạn và khoản nợ không thu hồi được. Dữ liệu được phân thành ba nhóm cụ thể như sau: + Nhóm dữ liệu tài chính liên quan đến các hệ số tài chính của khách hàng cũng như các đánh giá của các tổ chức xếp hạng. + Nhóm dữ liệu định tính phi tài chính liên quan đến trình độ quản lý, khả năng nghiên cứu và phát triển sản phẩm mới, các dữ liệu về khả năng tăng trưởng của ngành. + Cuối cùng là nhóm dữ liệu mang tính cảnh báo liên quan đến các hiện tượng báo hiệu khả năng không trả được nợ tình hình số dư tiền gửi, hạn mức thấu chi. 1.2.4. Vai trò của xếp hạng tín dụng * Đối với các TCTD: - Xếp hạng tín dụng nhằm hạn chế và giới hạn rủi ro ở mức mục tiêu nhằm đảm bảo ổn định thanh khoản và thích ứng các tình huống xấu có thể xảy ra. - Bên cạnh đó XHTD cũng hỗ trợ cho các TCTD phân loại nợ và trích lập rủi ro tiến tới mục tiêu tối đa hóa lợi nhuận và đảm bảo sự ổn định của hệ thống ngân hàng. - Giúp ngân hàng quản lý tốt hơn danh mục tín dụng: giám sát và đánh giá các khoản tín dụng cho biết khoản vay có chất lượng tốt hay đang có xu hướng xấu đi từ đó đưa ra những giải pháp kịp thời, đánh giá hiệu quả danh mục đầu tư thông qua việc giám sát thay đổi dư nợ và phân loại nợ trong từng nhóm khách hàng đã đượcTrường xếp hạng, giúp kiể mĐại soát đươc học mức độ tínKinh nhiệm củ a tếkhách Huế hàng và phát triển chiến lược hướng tới các khách hàng tốt và rủi ro ít hơn. - Xếp hạng tín dụng giúp ngân hàng giảm chi phí và thời gian ra 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 bảo đảm cần cho khoản vay, lãi suất cho vay. 14
* Đối với DN - Xếp hạng tín dụng giúp cho các công ty mở rộng thị trường vốn trong và ngoài nước, giảm bớt sự phụ thuộc vào các khoản vay ngân hàng - Bên cạnh đó, xếp hạng tín dụng cũng giúp duy trì sự ổn định nguồn tài trợ cho công ty, các công ty được xếp hạng cao có thể duy trì được thị trường vốn, ngay cả khi thị trường vốn có những biến động bất lợi, nguồn tài trợ linh hoạt hơn. - Đặc biệt đối với các DN niêm yết trên thị trường chứng khoán khi được xếp hạng cao sẽ được nhà đầu tư quan tâm hơn. 1.2.5. Quy trình xếp hạng tín dụng Trong quá trình tiến hành xếp hạng tín dụng một đối tượng, người ta phải thực hiện nhiều công việc khác nhau có những mối liên kết và bổ sung lẫn nhau theo một một trình tự nhất định. Trên cơ sở tham khảo và đúc rút kinh nghiệm của các quy trình xếp hạng đã được công bố trên thế giới cho thấy, khi tiến hành XHTD cần tiến hành qua sơ đồ sau: Thu thập thông tin Phân tích và xếp hạng tín dụng Công bố kết quả xếp Trường Đại họchạng tín dụKinhng tế Huế Điều chỉnh xếp hạng Sơ đồ 1.1: Quy trình xếp hạng tín dụng của các ngân hàng thương mại 15
Bước 1: Thu nhập thông tin - Đây là khâu quan trọng nhất khi xếp hạng tín dụng. Thông tin phải chính xác, khách quan cụ thể thu thập nguồn thông tin: + Nguồn bên ngoài: Các dữ liệu kinh tế của từng ngành, từng lĩnh vực do các tổ chức, hiệp hội trong nước và ngoài nước cung cấp, các báo cáo, số liệu từ cơ quan thống kê, thông tin từ sách báo, tạp chí, internet + Nguồn bên trong: Báo cáo tài chính, báo cáo tạm thời, bản cáo bạch. Thông báo phát hành, bản ghi nhớ phát hành từng chứng khoán cụ thể. Các thông tin khác do các doanh nghiệp cung cấp. Bước 2: Phân tích và xếp hạng tín dụng - Sau khi thu thập các thông tin cần thiết thì các tổ chức tín dụng căn cứ vào hệ thống các chỉ tiêu xếp hạng tín dụng và sử dụng các phương pháp tính toán, chấm điểm, cho trọng số để phân tích, đánh giá tình hình phát triển của nhà phát hành trong quá khứ, dự kiến tình hình phát triển và khả năng trả nợ trong tương lai. - Sử dụng các mô hình để phân tích đánh giá và kết luận về mức xếp hạng. Sử dụng đồng thời cả 2 chi tiêu bao gồm: chỉ tiêu tài chính và chỉ tiêu phi tài chính. Với mỗi chỉ tiêu sẽ có một mức điểm và trọng số khác nhau. Bước 3: Công bố kết quả xếp hạng tín dụng - Sau khi chấm điểm các chỉ tiêu tài chính, phi tài chính, cán bộ tín dụng tổng hợp điểm bằng việc nhân với các trọng số tương ứng. Để đưa ra kết quả xếp hạng, CBTD sẽ đối chiếu tổng điểm khách hàng đạt được với bảng phân loại khách hàng và đưaTrường ra kết quả xếp hạ ngĐại tín dụng học đối với kháchKinh hàng. tế Huế Bước 4: Điều chỉnh xếp hạng - Căn cứ vào những thông tin thu thập được sau khi công bố kết quả xếp hạng tín dụng khách hàng, cán bộ tín dụng theo dõi thường xuyên và có những sự điều chỉnh mô hình xếp hạng đối với thực tế hiện tại của khách hàng. 16
1.3. Giới thiệu về mô hình Z – Score 1.3.1. Mô hình Z – Score áp dụng cho công ty cổ phần Mô hình Z – Score là 1 công cụ để phát hiện nguy cơ phá sản của doanh nghiệp. Chỉ số Altman Z – Score (gọi tắt là chỉ số Z – Score) được phát triển năm 1968 bởi giáo sư Edward I. Altman, trường kinh doanh Leonard N. Stern, thuộc trường Đại học New York, dựa vào việc nghiên cứu khá công phu, tỉ mỉ trên số lượng nhiều công ty khác nhau tại Mỹ. Mặc dù chỉ số Z – Score này được tìm ra tại Mỹ, nhưng hầu hết các nuớc, vẫn có thể sử dụng với độ tin cậy cao. Ban đầu giáo sư Altman sử dụng đến 22 chỉ tiêu tài chính khác nhau để tính chỉ số Z – Score, sau đó ông phát triển thêm và rút gọn lại còn sử dụng 5 chỉ tiêu. Cụ thể, Z – Score được tính với 5 chỉ số tài chính được kí hiệu từ X1, X2, X3, X4, X5 bao gồm: + X1: Tỷ số Vốn lưu động/ Tổng tài sản (working capital/ total assets). Chỉ số này cho ta biết độ thanh khoản ròng của các tài sản công ty so với tổng vốn. Thông thường, nếu một công ty thua lỗ liên tục qua các năm sẽ có tài sản lưu động bị co lại so với tổng tài sản, và ngược lại. + X2: Tỷ số Lợi nhuận giữ lại/ Tổng tài sản (Retained earnings/ total assets). Lợi nhuận giữ lại thể hiện tổng số thu nhập được tái đầu tư hay mức lỗ của một doanh nghiệp trong suốt thời gian tồn tại của nó. Chỉ số này cũng được xem như là thặng dư kiếm được từ quá trình hoạt động. + X3: Tỷ số Lợi nhuận trước lãi vay và thuế/ Tổng tài sản (Eanings before interestTrường and taxes/ Total Đạiassets). học Kinh tế Huế Chỉ số này dùng để đo lường năng suất thật của tài sản doanh nghiệp, một cách độc lập với thuế và vay nợ. + X4: Giá trị thị trường của vốn chủ sở hữu / Giá trị sổ sách của nợ (Market value of Equity/ Book value of total liabilities). 17
Vốn chủ sở hữu được đo lường bởi giá trị thị trường của tất cả cổ phiếu, cổ phiếu ưu đãi và cổ phiếu thường, trong khi nợ bao gồm cả nợ ngắn hạn và nợ dài hạn. Chỉ số này dùng để đo mức độ có thể sụt giảm về mặt giá trị của tài sản công ty (đo lường bởi giá trị thị trường của vốn chủ sở hữu và nợ) trước khi nợ vượt quá tài sản và công ty mất khả năng thanh toán. Chỉ số này còn bổ sung kích thước giá trị thị trường mà hầu hết các nghiên cứu phá sản khác không đề cập đến. + X5: Tổng doanh thu/ Tổng tài sản (Sales/Total assets (S/TA)). Chỉ số này cho biết hiệu quả sử dụng toàn bộ các loại tài sản của doanh nghiệp, hoặc thể hiện một đồng vốn đầu tư vào doanh nghiệp đã đem lại bao nhiêu đồng doanh thu Hàm Z là kết hợp giữa các chỉ tiêu này nên chỉ số Z càng cao thì chứng tỏ các doanh nghiệp có chỉ số an toàn càng cao. Mô hình áp dụng cho DN đã cổ phần hóa, ngành sản xuất: Z = 1,2X1 + 1,4X2 + 3,3X3 + 0,6X4 + 1,0X5 Z < 1,8: DN nằm trong vùng nguy hiểm, nguy cơ phá sản cao 1,8 < Z < 2,99: DN nằm trong vùng cảnh báo, có thể có nguy cơ phá sản 2,99 < Z: DN nằm trong vùng an toàn, chưa có nguy cơ phá sản 1.3.2. Mô hình Z – Score áp dụng cho công ty tư nhân Có lẽ yêu cầu mà Altman nhận được từ những người quan tâm đến việc sử dụngTrường mô hình Z – Score Đạilà, “làm thhọcế nào để ápKinh dụng mô hìnhtế nàyHuế cho các công ty trong lĩnh vực tư nhân?”. Các nhà phân tích tín dụng, những người hoạch định kinh tế tư nhân, kiểm toán viên, và bản thân các công ty đều quan ngại rằng mô hình gốc chỉ có thể áp dụng cho các công ty cổ phần (bởi vì X4 cần đến dữ liệu về giá trị cổ phiếu). Và chính xác hoàn toàn là mô hình Z – Score là một mô hình dành cho các công ty cổ phần và việc điều chỉnh không phù hợp sẽ không có giá trị khoa 18
học. Và để mô hình được phù hợp nhất với các DN tư nhân, đáp ứng được những người quan tâm đến mô hình Z – Score, Altman đã điều chỉnh dùng giá trị sổ sách thay cho giá trị thị trường của vốn chủ sở hữu và tính lại X4. Từ chỉ số Z ban đầu, giáo sư Altman đã phát triển ra Z’ và Z’’ để có thể áp dụng cho từng loại hình doanh nghiệp cụ thể. Với chỉ số Z’ kết quả như sau: Z’= 0,717X1 + 0,84X2 + 3,107X3 + 0,420X4 + 0,998X5 - Các điểm ngưỡng cho chỉ số Z’ này như sau: Z’ <1,23: DN nằm trong vùng nguy hiểm, nguy cơ phá sản 1,23 < Z’ < 2,90: DN nằm trong vùng cảnh báo, có thể có nguy cơ phá sản 2,90 < Z’: DN nằm trong vùng an toàn, chưa có nguy cơ phá sản 1.3.3. Mô hình Z – Score điều chỉnh áp dụng cho doanh nghiệp không sản xuất Sự điều chỉnh tiếp theo của mô hình Z-Score là phân tích đặc điểm và độ chính xác của một mô hình không có biến X5 - sales/ total assets – doanh thu/ tổng tài sản. Do đó, Altman thực hiện điều này để giảm thiểu ảnh hưởng do ngành tiềm ẩn có thể xảy ra khi một biến số nhạy cảm với ngành cao như doanh thu tài sản được gộp vào. Chỉ số doanh thu/ tổng tài sản thay đổi rất lớn theo ngành công nghiệp. Chỉ số này lớn hơn ở các công ty thương mại dịch vụ so với công ty sản xuất vì chúng cần ít vốn hơn. Hậu quả là các doanh nghiệp không sản xuất có chỉ số doanh thu/tổng tài sản lớn hơn. Cùng với đó, Altman cũng dùng mô hình này để đánh giá tình trạng tài chính của các doanh nghiệp ngoài Hoa kỳ. Cụ thể, Altman, HatzellTrường và Peck (1995) đãĐại áp dụng môhọc hình ZKinh– Score cho cáctế công Huế ty thuộc các nền kinh tế mới nổi, đặc biệt các công ty Mexico đã phát hành trái phiếu Euro tính theo USD. Kết quả mô hình mới sau khi điều chỉnh X5 cụ thể là: Z’’ = 6,56X1 + 3,26X2 + 6,72X3 + 1,05X4 - Điểm ngưỡng cho mô hình này như sau: 19
Z’’ < 1,1: DN nằm trong vùng nguy hiểm, nguy cơ phá sản 1,1 < Z’’ < 2,6: DN nằm trong vùng cảnh báo, có thể có nguy cơ phá sản 2,6 < Z’’: DN nằm trong vùng an toàn, chưa có nguy cơ phá sản 1.4. Một số nghiên cứu trước đây về mô hình Z – Score 1.4.1. Những nghiên cứu về mô hình Z – Score ở nước ngoài - Vào năm 2000 và 20002 tác giả Goudie và Meeks đã sử dụng Z – Score để nghiên cứu khả năng phá sản của doanh nghiệp, tất cả đều cho thấy chỉ số Z – Score phản ảnh tốt khả năng phá sản của doanh nghiệp. Giai đoạn sau này có rất nhiều nghiên cứu khác nhau sử dụng chỉ tiêu Z – Score của Altman. Tiêu biểu như nghiên cứu mới đây nhất của giáo sư Tomasz Korol sử dụng chỉ tiêu Z – Score để đánh giá rủi ro của DN dẫn đến phá sản của các doanh nghiệp châu Âu và Mỹ Latinh (Tomasz, 2013). - Hai tác giả Leonardo và Jaime (2003) cũng đã ứng dụng chỉ số Z – Score của Altman để đo lường và dự báo khả năng phá sản của các DN sản xuất ở Ý. Kết quả cũng có chung kết luận: chỉ số Z-score có khả năng dự báo rất tốt khả năng phá sản của các doanh nghiệp tại Ý rất tốt. - Theo Wu và Gray (2010) từ khi ra đời năm 1968, Altman Z – Score là mô hình được áp dụng rộng rãi và phổ biến nhất để đo lường, dự báo rủi ro phá sản của doanh nghiệp. Cũng theo Wu và Gray thì gần đây có những nhà nghiên cứu khác cố gắng đưa thêm các mô hình của Altman như Shumway (2001) để dự báo khả năng phá sản của doanh nghiệp, tuy nhiên kết quả là chưa thực sự hoàn thiện. Trường- Kyung và Yong Đại(2002) thì học áp dụng môKinh hình Altman’s tế scoreHuế và một số mô hình khác để dự báo khả năng phá sản của các tổ chức tài chính tại Hàn Quốc (có thêm một số biến khác ngoài 5 biến chính của Altman) cũng cho kết quả dự báo khả quan. - Hay như Ming và Peter (2010) cũng ứng dụng chỉ số Altman Z – score và kết hợp với phương pháp dự báo của Merton (1974) để dự báo khả năng phá sản của 20
doanh nghiệp. - Trong khi đó Alexander và Claudia (2007) thì kết hợp cả phương pháp Altman Z – score, Merton và mô hình của Black – Scholes để dự báo khả năng phá sản của doanh nghiệp. Kết quả khảo sát nghiên cứu cứu cho thấy rằng: Chỉ số Z – Score có khả năng áp dụng và dự báo tốt khả năng phá sản của các doanh nghiệp, từ đó giúp DN phát hiện sớm khả năng phá sản, cũng như giúp các đối tượng khác (trong đó có NHTM) có khả năng đưa ra các phản ứng kịp thời với tình hình thị trường và rủi ro tại doanh nghiệp. 1.4.2. Những nghiên cứu về mô hình Z – Score ở Việt Nam Hiện nay có nhiều đề tài về nghiên cứu xếp hạng tín dụng khách hàng tại Việt Nam. Cụ thể: - Năm 2010 Tiến sĩ Nguyễn Quang Dong và Tiến sĩ Nguyễn Trọng Hòa (Học viện tài chính) đã ứng dụng mô hình Z – Score là mô hình xếp hạng tín dụng cho các doanh nghiệp đã lên sàn chứng khoán. - Bên cạnh đó, một số tác giả cũng vận dụng mô hình Z – Score để xếp hạng tín dụng khách hàng doanh nghiệp tại một số NHTM như ngân hàng Vietcombank, Habubank, với các tác giả là Nguyễn Thị Thanh Lâm (2012) và tác giả Trần Thị Thúy Hà (2013) tại đại học Kinh tế Quốc dân Hà Nội. - Năm 2012, nghiên cứu của Sinh viên Phan Thị Thanh Lâm đã ứng dụng mô hình Z – Score để xếp hạng tín dụng khách hàng doanh nghiệp tại ngân hàng Vietcombank chi nhánh Quảng Nam. - Cùng với đó, 1 số sinh viên Trường Đại học Kinh tế - Đại học Huế, đã tiến hành nghiên cứu việc ứng dụng mô hình Z-Score để xếp hạng tín dụng khách hàng DN tTrườngại các ngân hàng thương Đại mại như:học Kinh tế Huế + Năm 2014, sinh viên Đoàn Thanh Thiên Thu đã ứng dụng mô hình Z- score để xếp hạng tín dụng khách hàng doanh nghiêp tại BIDV – Chi nhánh Huế + Năm 2016, sinh viên Trần Thị Hòa cũng đã ứng dụng mô hình Z – Score để xếp hạng tín dụng khách hàng doanh nghiêp tại BIDV – Chi nhánh Huế. + Năm 2018 sinh viên Đào Thế Công Minh đã ứng dụng mô hình Z - Score 21
để xếp hạng tín dụng doanh nghiệp tại Ngân hàng Thương mại cổ phần Sài Gòn Thương Tín – Chi nhánh Thừa Thiên Huế. - Các sinh viên này đã tính toán và so sánh kết quả giữa mô hình Z-score và mô hình xếp hạng tín dụng nội bộ, kết quả cho thấy nó có sự chênh lệch kết quả giữa hai mô hình về các doanh nghiệp. Trường Đại học Kinh tế Huế 22
CHƯƠNG 2: VẬN DỤNG MÔ HÌNH Z – SCORE ĐỂ XẾP HẠNG TÍN DỤNG KHÁCH HÀNG DOANH NGHIỆP TẠI NGÂN HÀNG TMCP ĐẦU TƯ VÀ PHÁT TRIỂN VIỆT NAM – CHI NHÁNH BẮC QUẢNG BÌNH 2.1. Khái quát về Ngân hàng TMCP Đầu tư và Phát triển Việt Nam – Chi nhánh Bắc Quảng Bình 2.1.1. Lịch sử hình thành và phát triển của Ngân hàng TMCP Đầu tư và Phát triển Việt Nam – Chi nhánh Bắc Quảng Bình - Tên gọi (viết đầy đủ): Ngân hàng Thương mại cổ phần Đầu tư và Phát triển Việt Nam – Chi nhánh Bắc Quảng Bình. - Tên giao dịch quốc tế: Joint Stock Commercial Bank for investment and Development of Vietnam – Northern Quang Binh Branch. - Gọi tắt: BIDV – Chi nhánh Bắc Quảng Bình. - Trụ sở đặt tại: Số 368, Đường Quang Trung, Phường Ba Đồn, Thị xã Ba Đồn, Tỉnh Quảng Bình. - Mã số thuế: 0100150619-101 - Cơ quan thuế quản lí: Cục thuế Tỉnh Quảng Bình. - Chi nhánh Ngân hàng Đầu tư và Phát triển Bắc Quảng Bình, tiền thân là Chi điểm Bắc Quảng Bình, được thành lập từ tháng 4/1965. Tháng 7/1989, đổi tên thành chi nhánh Ngân hàng Đầu tư & Xây dựng Ba Đồn. Trường- Năm 1993, đổi tên Đại thành chi học nhánh Ngân Kinh hàng Đầ utế tư và Huế Phát triển Ba Đồn (theo Quyết định số 69/QĐ-NH5 của Thống đốc Ngân hàng Nhà nước Việt Nam). - Giai đoạn từ năm 1965 đến tháng 10/2006, chi nhánh Ngân hàng Đầu tư và Phát triển Ba Đồn là chi nhánh cấp 2, trực thuộc chi nhánh Ngân hàng Đầu tư và Phát triển Quảng Bình. 23
- Đến tháng 11/2006, chi nhánh Ngân hàng Đầu tư và Phát triển Ba Đồn được nâng cấp thành chi nhánh cấp 1 và chính thức đổi tên thành chi nhánh Ngân hàng Đầu tư và Phát triển Bắc Quảng Bình (theo QĐ 888/2005/QĐ-NHNN của NHNN). Chi nhánh Ngân hàng Đầu tư và Phát triển Bắc Quảng Bình là một trong hai chi nhánh cấp 1 trực thuộc hệ thống Ngân hàng Đầu tư và Phát triển Việt Nam trên địa bàn tỉnh Quảng Bình. - Từ khi thành lập cho đến nay, Ngân hàng Đầu tư và Phát triển Việt Nam - Chi nhánh Bắc Quảng Bình đã gặt hái được những kết quả rất đáng ghi nhận. Cụ thể, tổng tài sản tăng từ 205 tỷ đồng lên 1.460 tỷ đồng, nguồn vốn tự huy động tăng từ 198 tỷ đồng lên hơn 1.280 tỷ đồng, tổng dư nợ tăng từ 165 tỷ đồng lên 1.400 tỷ đồng. Số lượng khách hàng giao dịch gần 19 nghìn tài khoản, trong đó có hơn 589 khách hàng doanh nghiệp và 18.300 khách hành cá nhân. - Cùng với đó, chất lượng tín dụng từng bước được kiểm soát, an toàn hoạt động được chấn chỉnh; các dịch vụ bảo lãnh, thanh toán, chuyển tiền trong nước và quốc tế không ngừng được mở rộng và phát triển; cơ sở vật chất được đầu tư khang trang, môi trường và điều kiện làm việc hiện đại đáp ứng tốt yêu cầu phát triển kinh tế - xã hội của địa phương. 2.1.2. Cơ cấu tổ chức của Ngân hàng TMCP Đầu tư và Phát triển Việt Nam – Chi nhánh Bắc Quảng Bình - Với cơ cấu gọn nhẹ, hợp lý, BIDV Bắc Quảng Bình hoạt động theo sơ đồ sau: Trường Đại học Kinh tế Huế 24
Giám đốc Phó Giám Đốc Phó Giám Đốc Phó Giám Đốc Phòng Kế hoạch Phòng Quản lý Phòng Tài chính tổng hợp rủi ro kế toán Phòng Phòng Phòng Phòng Phòng Phòng Phòng Phòng Phòng Phòng Phòng Phòng Giao Giao Phòng Khách Giao Giao Khách Giao Giao Giao Tổ Quản Giao dịch dịch Quản hàng dịch dịch hàng dịch dịch dịch chức Khách khách lý&Dịch dịch trị tín doanh Thanh Hòn cá Ba Hòa Tuyên hành hàng hàng vụ kho Roòn dụng nghiệp Hà La nhân Đồn Ninh Hóa chính doanh cá quỹ nghiệp nhân Trường Đại học Kinh(Nguồ n:tế BIDV Huế– Chi nhánh Bắc Quảng Bình) Sơ đồ 2.1: Sơ đồ bộ máy tổ chức của BIDV – Chi nhánh Bắc Quảng Bình 25
2.1.3. Mạng lưới hoạt động của Ngân hàng TMCP Đầu tư và Phát triển Việt Nam – Chi nhánh Bắc Quảng Bình. - Trụ sở chính đặt tại số 368 Quang Trung, phường Ba Đồn, thị xã Ba Đồn, tỉnh Quảng Bình - Phòng Giao dịch Thanh Hà đặt tại xã Thanh Trạch, huyện Bố Trạch, tỉnh Quảng Bình. - Phòng Giao dịch Hòn La đặt tại Thôn Minh Sơn, xã Quảng Đông, huyện Quảng Trạch, tỉnh Quảng Bình. - Phòng Giao dịch Tuyên Hóa đặt tại xã Tiến Hóa, huyện Tuyên Hóa, tỉnh Quảng Bình. - Phòng Giao dịch Hòa Ninh đặt tại phường Quảng Hòa, thị xã Ba Đồn, tỉnh Quảng Bình. - Phòng Giao dịch Ba Đồn đặt tại phường Ba Đồn, thị xã Ba Đồn, tỉnh Quảng Bình. - Phòng Giao dịch Roòn đặt tại Thôn 4, Phú Lộ, Xã Quảng Phú, Huyện Quảng Trạch, tỉnh Quảng Bình. 2.1.4. Chức năng và nhiệm vụ của Ngân hàng TMCP Đầu tư và Phát triển Việt Nam – Chi nhánh Bắc Quảng Bình BIDV – Chi nhánh Bắc Quảng Bình hoạt động kinh doanh luật các tổ chức tín dụng. Cũng như các NHTM nó có chức năng kinh doanh tiền tệ, tín dụng và dịch vụ ngânTrường hàng vì mục tiêu Đại lợi nhu ận.học Khách hàngKinh quan trọ ngtế nh ấHuết của ngân hàng là các Định chế tài chính, tổ chức, doanh nghiêp, các hộ kinh doanh cá thể và phục vụ nhu cầu sinh hoạt tiêu dùng của dân cư trên địa bàn. Nhiệm vụ: - Huy động vốn bằng VND và ngoại tệ từ dân cư và các tổ chức kinh tế dưới nhiều hình thức. 26
- Cung ứng các dịch vụ ngân hàng khác như dịch vụ thẻ, ngân hàng điện tử. - Cho vay các khoản vay ngắn hạn, trung dài hạn bằng tiền VND và ngoại tệ đối với các khách hàng thuộc mọi thành phần kinh tế. - Chiết khấu thương phiếu, trái phiếu và giấy tờ có giá trị trên thị trường. - Thực hiện dịch vụ bảo lãnh cho doanh nghiệp, cá nhân. - Thực hiện dịch vụ thanh toán giữa các khách hàng. - Thực hiện kinh doanh ngoại tệ, thanh toán quốc tế. - Tiếp nhận vốn ủy thác đầu tư và phát triển của các tổ chức trong nước. - Thực hiện nghiệp vụ thuê mua, hùn vốn liên doanh và mua cổ phần theo pháp luật hiện hành. 2.1.5. Tình hình hoạt động kinh doanh của Ngân hàng TMCP Đầu tư và Phát triển Việt Nam – Chi nhánh Bắc Quảng Bình trong giai đoạn từ 2015 – 2017 2.1.5.1. Hoạt động huy động vốn Trường Đại học Kinh tế Huế 27
Bảng 2.1: Kết quả huy động vốn của BIDV – Chi nhánh Bắc Quảng Bình Đơn vị tính: Tỷ đồng 2015 2016 2017 2016/2015 2017/2016 Huy động vốn Giá trị % Giá trị % Giá trị % Giá trị % Giá trị % (+/-) (+/-) (+/-) (+/-) 1. Theo thời hạn 1.588,26 100% 2.380,12 100% 3.663,43 100% 791,86 49,86% 1.283,31 53,92% Tiền gửi không kỳ hạn 187,21 11,79% 276,62 11,62% 550,28 15,02% 89,41 47,76% 273,66 98,93% Tiền gửi có kỳ hạn dưới 12 tháng 986,43 62,11% 1.566,68 65,82% 2.434,72 66,46% 580,25 58,82% 868,04 55,41% Tiền gửi có kỳ hạn từ 12 tháng trở lên 414,62 26,11% 536,82 22,55% 678,43 18,52% 122,20 29,47% 141,61 26,38% 2. Theo loại khách hàng 1.588,26 100% 2.380,12 100% 3.663,43 100% 791,86 49,86% 1.283,31 53,92% Dân cư 1.345,62 84,72% 1.847,02 77,60% 2.976,45 81,25% 501,40 37,26% 1.129,43 61,15% Tổ chức kinh tế 242,64 15,28% 271,27 11,40% 397,23 10,84% 28,63 11,80% 125,96 46,43% Định chế tài chính - 0,00% 261,83 11,00% 289,75 7,91% 261,83 27,92 10,66% 3.Theo tiền tệ 1.588.26 100% 2.380,12 100% 3.663,43 100% 791,86 49,86% 1.283,31 53,92% Nội tệ 1,518.25 95,59% 2.298,92 96,59% 3.569,35 97,43% 780,67 51,42% 1.270,43 55,26% Ngoại tệ Trường70,01 4,41% Đại81,2 học3,41% Kinh94,08 tế2,57% Huế11,19 15,98% 12,88 15,86% ( Nguồn: Báo cáo kết quả kinh doanh của BIDV – Chi nhánh Bắc Quảng Bình giai đoạn 2015 – 2017) 28
- Xác định công tác huy động vốn là một trong những trọng tâm hàng đầu của hoạt động kinh doanh, lãnh đạo chi nhánh đã đặt công tác huy động vốn là tiêu chí thi đua đối với toàn thể cán bộ nhân viên nhằm thực hiện bám sát tốt các chỉ tiêu điều hành của BIDV để đưa ra những lộ trình đúng đắn trong mọi hoạt động. Kết quả này đã được thể hiện rõ nét khi Chi nhánh đã đạt mức tăng trưởng huy động vốn tương đối cao. Năm 2016, vốn huy động của chi nhánh đạt 2.380,12 tỷ đồng tăng 791,86 tỷ đồng so với năm 2016 tương ứng tăng 49,86% so với năm 2015 và đến cuối năm 2017 nguồn vốn huy động đạt 3.653,91 tỷ đồng, tăng 1.283,31 tỷ đồng so với năm 2016, tương ứng tăng 53,92% so với năm 2016. Cụ thể: - Theo thời hạn: Tùy theo từng mục đích, yêu cầu của khách hàng mà các cán bộ QLKH tư vấn cho khách hàng lựa chọn kỳ hạn gửi tiền phù hợp. Nhìn vào bảng trên ta có thể dễ dàng nhận thấy tiền gửi dưới 12 tháng vẫn được thấy khách ưu tiên lựa chọn nhiều hơn, liên tục trong 3 năm luôn chiếm tỉ trọng cao hơn 60% trong tổng nguồn vốn huy động. Do sự khôi phục của nền kinh tế vĩ mô với những tín hiệu khả quan, người gửi có nhu cầu về vốn nhiều hơn nên số lượng tiền gửi dưới 12 tháng tăng lên để thuận tiện cho việc rút tiền. Năm 2016, tiền gửi dưới 12 tháng đạt 1.566,68 tỷ đồng, tăng 580,25 tỷ so với 2015, tương ứng tăng 58,82% so với 2015. Năm 2017 tiền gửi dưới 12 tháng đạt 2.434,72 tỷ đồng tăng 868,04 tỷ đồng so với 2016 tương ứng tăng 55,41% so với 2016. Bên cạnh đó huy động vốn bằng tiền gửi 12 tháng và trên 12 tháng cũng tăng dần qua các năm, tuy nhiên so với tổng huy động thì mức tăng này là chưa đáng kể. Cụ thể, đối với tiền gửi không kỳ hạn thì năm 2016 đạt 276,62 tỷ đồng, tăng 89,41 tỷ đồng so với Trường2015 tương ứng tăng Đại47,76% học so với 2015Kinh đến năm tế2017 Huếđạt 550,28 tỷ đồng, tăng 273,66 tỷ đồng so với 2016, tương ứng tăng 98,93% so với 2016. Cùng với đó, đối với tiền gửi trên 12 tháng thì năm 2016, đạt 536,82 tỷ đồng, tăng 122,20 tỷ đồng so với 2015, tương ứng tăng 29,47% so với 2015 đến năm 2017 đạt 678,43 tỷ đồng, tăng 141,61 tỷ đồng so với 2016 tương ứng tăng 26,38% so với 2016. 29
- Theo loại khách hàng: Tình hình huy động vốn phân theo loại khách hàng chiếm tỷ trọng cao trong tổng nguồn vốn. Bên cạnh đó, huy động từ tiền gửi tiết kiệm dân cư tăng mạnh và chiếm tỷ trọng cao trên 80% trong cơ cấu huy động vốn, thể hiện tính ổn định bền vững trong tăng trưởng nguồn vốn huy động của BIDV cùng với đó hạn chế tình trạng khan tiền, giảm rủi ro mất khả năng thanh toán xuống thấp. Năm 2016 tiền gửi tiết kiệm dân cư đạt 1.847,02 tỷ đồng tăng 501,40 tỷ đồng so với 2015 tương ứng tăng 37,26% so với năm 2015. Năm 2017 đạt 2.976,45 tỷ đồng tăng 1.129,43 tỷ đồng, tương ứng tăng 61,15% so với 2016. Cùng với đó thì tiền gửi của các tổ chức kinh tế và định chế tài chính cũng đã có phần chuyển biến rõ rệt tăng dần qua các năm, tuy nhiên so với tổng huy động thì mức tăng này cũng chưa đáng kể. Cụ thể, năm 2016 tiền gửi đối với tổ chức kinh tế đạt 271,27 tỷ đồng tăng 28,63 tỷ đồng tương ứng tăng 11,80% năm 2015. Năm 2017 đạt 397,23 tỷ đồng tăng 125,96 tỷ đồng tương ứng tăng 46,43% so với năm 2016. Đối với tiền gửi của các định chế tài chính thì năm 2016 đạt được 261,83 tỷ đồng, năm 2017 tiền gửi của các định chế tài chính đạt 289,75 tỷ đồng tăng 27,92 tỷ đồng tương ứng tăng 10,66% so với năm 2016. - Theo tiền tệ: + Cơ cấu huy động theo tiền tệ, phần lớn huy động vốn tại Chi nhánh là huy động VND (nội tệ) luôn chiếm hơn 95% trong tổng nguồn vốn huy động. Đây là điều bình thường vì chi nhánh hoạt động trong môi trường kinh doanh nội địa, khách hàng chủ yếu là cá nhân, DN trong nước. Lượng khách quốc tế và các DN nước ngoài tại địa phươngTrường còn ít, chưa giao Đạidịch với ngânhọc hàng Kinhnhiều. Năm tế 2016 đHuếạt 2.298,92 tỷ đồng tăng 780,67 tỷ đồng tương ứng tăng 51,42% so với năm 2015. Năm 2017 đã lên đến 3.569,25 tỷ đồng tăng 1.270,43 tỷ đồng tương ứng tăng 55,26 % so với năm 2016. Huy động vốn bằng ngoại tệ cũng tăng dần qua các năm, tuy nhiên so với tổng huy động thì mức tăng này là chưa đáng kể. Năm 2016 huy động ngoại tệ đạt 81,2 tỷ đồng tăng 30
11,19 tỷ đồng tương ứng tăng 15,98% so với năm 2015 và năm 2017 đạt 94,08 tỷ đồng tăng 12,86 tỷ đồng tương ứng tăng 15,86% so với năm 2016. + Tỷ lệ tăng trưởng huy động bằng nội tệ cũng khá cao, trong 3 năm tốc độ tăng trưởng nguồn vốn đều trên 90%, năm 2017 đạt gần 98% so với kế hoạch đưa ra. Đối với ngoại tệ, tuy chiếm tỷ lệ nhỏ trong nguồn vốn phân theo tiền tệ nhưng so với xu hướng tăng trưởng thì nguồn vốn này này vẫn đang tăng qua các năm. - Theo số liệu ở bảng trên, nhìn chung có thể thấy tỷ lệ huy động vốn của BIDV giai đoạn 2015 – 2017 là tương đối ổn định. Tuy nhiên, bước vào năm 2017, chi nhánh BIDV Bắc Quảng Bình đã có bước phát triển mạnh với tình hình huy động vốn của mình. Bởi vì do chính sách phát triển khách hàng của BIDV Chi nhánh Bắc Quảng Bình ngày càng linh hoạt ví dụ như có nhiều chương trình khuyến mại để nhằm thu hút khách hàng về phía ngân hàng của mình, chính sách khách hàng phân rõ theo từng tiêu chí như: chính sách đối với khách hàng quan trọng, khách hàng thân thiết, khách hàng phổ thông, bên cạnh đó đã thực hiện mở rộng mạng lưới các phòng giao dịch nhằm tạo nhiều kênh huy động vốn. 2.1.5.2. Hoạt động sử dụng vốn Trường Đại học Kinh tế Huế 31
Bảng 2.2: Kết quả sử dụng vốn của BIDV – Chi nhánh Bắc Quảng Bình Đơn vị tính: Tỷ đồng 2016/2015 2017/2016 Năm Năm Năm Chỉ tiêu Giá trị % Giá trị % 2015 2016 2017 (+/-) (+/-) (+/-) (+/-) Tổng dư nợ 1.787,25 2.564,37 3.637,43 777,12 43,48% 1.073,06 41,84% Dư nợ trung dài 1.167,87 1.586,26 2.385,44 418,39 35,83% 799,18 50,38% hạn - Tỷ trọng dư nợ trung 65,34% 61,86% 65,58% và dài hạn Dư nợ ngắn 619,38 978,11 1.251,99 358,73 57,92% 273,88 28,00% hạn - Tỷ trọng dư nợ ngắn 34,66% 38,14% 34,42% hạn Nợ xấu 3,05 2,57 1,96 -0,48 -15,74% -0,61 -23,74% -Tỷ lệ nợ 0,17% 0,10% 0,05% xấu ( NguTrườngồn: Báo cáo kết qu Đạiả kinh doanh học của BIDV Kinh– Chi nhánh tế B ắcHuế Quảng Bình giai đoạn 2015 – 2017) Trong quá trình hoạt động của Ngân hàng thì mục tiêu quan trọng là làm thế nào để sử dụng hiệu quả đồng vốn của mình đã huy động được. Trong đó công tác cho vay chiếm một vai trò quan trọng. Ta thấy rằng hoạt động tín dụng của BIDV – Chi nhánh 32
Bắc Quảng Bình đã không ngừng lớn mạnh cả về chất và lượng, thể hiện qua tổng dư nợ không ngừng tăng cao, chất lượng tín dụng được cải thiện, nợ xấu được kiểm soát chặt chẽ. Cụ thể: - Về dư nợ: Có thể thấy tình hình dư nợ của chi nhánh là 1.787,25 tỷ đồng năm 2015. Năm 2016 đạt 2.564,37 tỷ đồng tăng 777,12 tỷ đồng tương ứng tăng 43,48%. Là một trong những Chi nhánh có dư nợ lớn nhất. Tuy nhiên, năm 2017, con số này đã được đẩy mạnh lên đến 3.637,43 tỷ đồng tăng 1.073,06 tỷ đồng tương ứng tăng 41,84%.so với năm 2016. Để đạt được kết quả như vậy, song song với việc tiếp tục giải ngân cho dự án BOT, chi nhánh còn đẩy mạnh mở rộng hoạt động cho vay đối với DN vừa và nhỏ, thể hiện qua việc gia tăng số lượng và dư nợ của nhóm khách hàng này với cơ chế lãi suất linh hoạt, tăng cường tư vấn hỗ trợ, cung ứng nhiều sản phẩm dịch vụ cho đối tượng khác nhau Đây là bước phát triển nổi trội và đáng ghi nhận của chi nhánh trong năm qua. Trong 3 năm qua thì dư nơ trung và dài hạn chiếm tỷ trọng cao, phần còn lại là dư nợ ngắn hạn. Năm 2016 dư nợ trung và dài hạn đạt 1.586,26 tỷ đồng tăng 418,39 tỷ đồng tương ứng tăng 35,83% so với năm 2016, năm 2017 đạt 2.385,44 tỷ đồng tăng 799,18 tỷ đồng tương ứng tăng 50,38%. Năm 2016 dư nợ ngắn hạn là 978,11 tỷ đồng tăng 358,73 tỷ đồng tương ứng tăng 57,92% so với năm 2015. Năm 2017 dư nợ ngắn hạn đạt 1.251,99 tỷ đồng tăng 273,88 tỷ đồng tương ứng tăng nhẹ 28,00%. Do tỷ trọng dư nợ trung và dài hạn (chiếm hơn 65%) so với tổng dư nợ của BIDV quá cao, để đảm bảo an toàn thanh khoản của toàn hệ thống, BIDV đã giao giới hạn dư nợ trung dài hạn cho cácTrường chi nhánh và yêu Đạicầu phải đảmhọc bảo đKinhược giới hạn tếtrên. HuếTuy nhiên, trước đó BIDV - Chi nhánh Bắc Quảng Bình đã tiếp thị và thu hút được nhiều doanh nghiệp lớn về hoạt động tại Chi nhánh và để giữ khách hàng trong bối cảnh cạnh tranh gay gắt hiện nay BIDV – Chi nhánh Bắc Quảng Bình vẫn tiếp tục thực hiện cho vay theo dự án 33
đối với những dự án có hiệu quả cao. Đồng thời BIDV – Chi nhánh Bắc Quảng Bình tiếp tục thực hiện cho vay các dự án đã cam kết cho vay. - Về nợ xấu: Đựợc biết đến là một ngân hàng trong những ngân hàng có khả năng quản lý nợ tốt, qua bảng trên ngân hàng BIDV – Chi nhánh Bắc Quảng Bình càng chứng tỏ điều này rõ ràng hơn. Từ bảng số liệu trên, ta thấy xét trên dư nợ cho vay, nợ xấu luôn chiếm tỷ trọng rất nhỏ. Cụ thể, năm 2015 kết quả này đạt mức thấp là 0,17%, sang năm 2016 – 2017 khi tổng dư nợ cho vay mạnh thì kết quả này cũng vẫn ở mức rất thấp chỉ ở mức 0.10%. Điều này chứng tỏ ngay từ năm, chi nhánh đã thể hiện tốt khả năng quản lý nợ của mình. Khâu thẩm định tín dụng luôn được chi nhánh tiến hàng chặt chẽ, các khoản vay đều phải có 100% TSĐB. Sang năm tiếp theo, khi quy mô hoạt động cho vay của chi nhánh lên đến 3.637,43 tỷ đồng - hơn gấp 2 so với năm 2015. Tỷ lệ nợ xấu của cho nhánh đã có nhưng hiện ở mức thấp. Nợ xấu là 3,05 tỷ đồng trong khi quy mô tổng dư nợ là 1.787,25 tỷ đồng năm 2015. Điều này khiến tỷ lệ nợ xấu của chi nhánh năm 2015 chỉ đạt 0,17%. Sang năm 2016, tổng dư nợ toàn chi nhánh tiếp tục tăng, lên đến 2.564,37 tỷ đồng và nợ xấu giảm 0,07% trong giai đoạn này là 2,57 tỷ đồng, tức đạt 0,05% ở năm 2017. Các NHTM khác nhau sẽ có tỷ lệ nợ xấu khác nhau ở mỗi NHTM và tỷ lệ này cũng sẽ khác nhau ở mỗi thời kỳ. Tuy nhiên trong giai đoạn 2015 – 2017, mức nợ xấu trong của các NHTM thường ở mức 3%. So với mức trung bình này thì tỷ lệ nợ xấu/tổng dư nợ của chi nhánh là một kết quả đáng khích lệ. Hơn nữa, từ năm 2015 – 2017, khi mức dư nợ tăng hơn 40% trong khi nợ xấu giảm thêm 0,05% là kết quả tích cực, BIDVTrường chi nhánh Bắ c ĐạiQuảng Bình học một lầ nKinh nữa tiếp tục chtếứng Huếminh năng lực quản lý nợ của mình. Để có được kết quả trên, các phòng nghiệp vụ của chi nhánh đã thực hiện nghiêm túc theo sự chỉ đạo của Ban giám đốc, thường xuyên theo dõi, bám sát từng khách hàng, từng món vay, kịp thời thu hồi và xử lý triệt để các khoản nợ đến hạn cũng như các khoản nợ gia hạn, nợ quá hạn. Tỷ lệ nợ xấu mặc dù có giảm dần qua 3 34
năm, nhưng vẫn là dấu hiệu tốt, cho thấy chất lượng tín dụng của chi nhánh khá được đảm bảo. Tuy nhiên, tình trạng nợ xấu vẫn luôn là vấn đề trọng tâm của hệ thống NHTM và là vấn đề nhức nhối mà NHNN đặt lên hàng đầu, bởi nó làm tắc nghẽn dòng tín dụng, ảnh hưởng không nhỏ đến việc điều hành chính sách tiền tệ của NHNN, đến tính an toàn và hiệu quả kinh doanh của chính NHTM. Vì vậy, chi nhánh cũng cần phải có những biện pháp hợp lý nhằm nâng cao hơn nữa chất lượng tín dụng nói chung và công tác quản lý rủi ro tín dụng nói riêng. 2.2. Thực trạng về hoạt động chấm điểm và xếp hạng tín dụng khách hàng doanh nghiệp tại Ngân hàng TMCP Đầu tư và Phát triển Việt Nam – Chi nhánh Bắc Quảng Bình 2.2.1. Mô hình xếp hạng tín dụng khách hàng doanh nghiệp tại Ngân hàng TMCP Đầu tư và Phát triển Việt Nam – Chi nhánh Bắc Quảng Bình Hệ thống xếp hạng tín dụng nội bộ cho khách hàng TCKT của BIDV sử dụng phương pháp chấm điểm các nhóm chỉ tiêu tài chính và phi tài chính của từng khách hàng; kết hợp với phương pháp chuyên gia và phương pháp thống kê để xếp hạng khách hàng cụ thể: Trường Đại học Kinh tế Huế 35
KHÁCH HÀNG NGÀNH NGHỀ QUY MÔ Biến tài Biến tài Biến định Biến đính chính 1 chính n tính 1 tính m Tỷ trọng Tỷ trọng Tỷ trọng Tỷ trọng Tỷ trọng Tỷ trọng Điểm tài Điểm chính định tính TỔNG ĐIỂM Dấu hiệu cảnh báo sớm Xếp hạng đơn lẻ Hỗ trợ từ công ty mẹ, chính phủ Xếp hạng hỗ trợ Điều chỉnh Trường Đại học Kinh tế Huếbên ngoài XẾP HẠNG CUỐI CÙNG (Nguồn: Hệ thống XHTD nội bộ của BIDV – Chi nhánh Bắc Quảng Bình) Sơ đồ 2.2: Quy trình xếp hạng tín dụng của BIDV – Chi nhánh Bắc Quảng Bình 36
Bước 1: Xác định ngành nghề - Bộ phận QLKH xác định ngành kinh doanh của khách hàng dựa trên hoạt động sản xuất kinh doanh chính của khách hàng (là hoạt động đem lại từ 50% doanh thu trở lên trong tổng doanh thu của khách hàng). - Trường hợp khách hàng kinh doanh đa ngành nhưng không có ngành nào chiếm trên 50% tổng doanh thu, Chi nhánh được lựa chọn ngành có tiềm năng phát triển nhất hoặc ngành chiếm tỷ trọng doanh thu cao nhất hoặc ngành theo mục đích sử dụng vốn vay của doanh nghiệp. - Ngành kinh doanh của khách hàng được khai báo dựa trên quy định ngành kinh tế Việt Nam được hướng dẫn theo Phụ lục 1. Bước 2 : Xác định quy mô - Quy mô hoạt động của khách hàng phụ thuộc vào ngành nghề kinh tế mà khách hàng đang có hoạt động. Trong hệ thống chấm điểm này, tương ứng với 35 ngành kinh tế sẽ có 35 bộ chỉ tiêu để xác định quy mô. Quy mô của khách hàng được xác định dựa trên việc chấm điểm các chỉ tiêu sau: + Vốn chủ sở hữu + Số lượng lao động + Doanh thu thuần + Tổng tài sản Khách hàng - Tổng hợp điểm của 4 chỉ tiêu sẽ được dùng để xác định quy mô của khách hàng theo nguyên tắc: khách hàng có điểm tổng hợp càng lớn thì quy mô của khách hàng càngTrường lớn. Trong hệ thĐạiống này, quyhọc mô củ aKinh khách hàng đưtếợc chiaHuế làm 3 loại: + Khách hàng quy mô lớn + Khách hàng quy mô vừa + Khách hàng quy mô nhỏ 37
Bước 3: Xác định các chi tiêu tài chính Điền thông tin tài chính hoàn toàn dựa vào các BCTC của DN cung cấp, bao gồm: + Bảng cân đối kế toán + Báo cáo kết quả hoạt động kinh doanh + Các chỉ tiêu tài chính yêu cầu cung cấp đã được chuẩn hóa theo mẫu BCTC của Bộ Tài chính (Thông tư số 200/2014/TT-BTC và 202/2014/TT-BTC ngày 22/12/2014). Đơn vị nhập BCTC trên Hệ thống XHTDNB là: triệu VNĐ. Hệ thống sẽ tự động tính toán các chỉ tiêu tài chính dựa trên thông tin Báo cáo tài chính đầu vào. Bảng 2.3: Các chi tiêu tài chính để xếp hạng tín dụng Chỉ tiêu Công thức tính I CHỈ TIÊU THANH KHOẢN 1 Khả năng thanh toán hiện = Tài sản ngắn hạn/ Nợ ngắn hạn hành 2 Khả năng thanh toán nhanh = (Tài sản ngắn hạn – Hàng tồn kho) / Nợ ngắn hạn 3 Khả năng thanh toán tức thời = Tiền và các khoản tương đương tiền/ Nợ ngắn hạn II CHỈ TIÊU HOẠT ĐỘNG 4 Vòng quay vốn lưu động = Doanh thu thuần/ Tài sản ngắn hạn bình Trường Đại họcquân Kinh tế Huế 5 Vòng quay hàng tồn kho = Giá vốn hàng bán/ Hàng tồn kho bình quân 6 Vòng quay các khoản phải = Doanh thu thuần/ Các khoản phải thu bình thu quân 7 Hiệu suất sử dụng tài sản cố = Doanh thu thuần/ Giá trị còn lại của TSCĐ 38
định bình quân III CHỈ TIÊU CÂN NỢ 8 Tổng nợ phải trả/ Tổng tài = Tổng nợ phải trả/ Tổng tài sản sản 9 Nợ dài hạn/ Vốn chủ sở hữu = Nợ dài hạn/ Vốn chủ sở hữu IV CHỈ TIÊU THU NHẬP 10 Lợi nhuận gộp/ Doanh thu = Lợi nhuận gộp từ bán hàng và cung cấp thuần dịch vụ/ Doanh thu thuần 11 Lợi nhuận từ hoạt động kinh = (Lợi nhuận thuần từ hoạt động kinh doanh doanh (không bao gồm hoạt - Thu nhập thuần từ hoạt động tài chính + động tài chính)/ Doanh thu Chi phí cho hoạt động tài chính)/ Doanh thu thuần thuần 12 Lợi nhuận sau thuế/ Vốn chủ = Lợi nhuận sau thuế/ Vốn chủ sở hữu bình sở hữu bình quân quân 13 Lợi nhuận sau thuế/ Tổng tài = Lợi nhuận sau thuế/ Tổng tài sản bình quân sản bình quân 14 (Lợi nhuận trước thuế và Chi = (Lợi nhuận trước thuế + Chi phí lãi vay)/ phí lãi vay)/ Chi phí lãi vay Chi phí lãi vay (Nguồn: Hệ thống XHTD nội bộ của BIDV – Chi nhánh Bắc Quảng Bình) Bước 4: Chấm điểm các chi tiêu phi tài chính (Phụ lục 2). TrườngBước 5: Tổng hợp Đạiđiểm và xhọcếp hạng Kinh tế Huế Tổng hợp điểm cụ thể như sau: Điểm của Khách hàng = Điểm các chỉ tiêu tài chính * Trọng số phần tài chính + Điểm các chỉ tiêu phi tài chính * Trọng số phần phi tài chính. 39
Trong đó trọng số của phần tài chính và phi tài chính phụ thuộc vào báo cáo tài chính của khách hàng có được kiểm toán hay không được kiểm toán. Cụ thể: Trường Đại học Kinh tế Huế 40
Bảng 2.4: Bảng tổng hợp điểm của các chi tiêu Báo cáo tài chính Báo cáo tài chính không được kiểm toán, ý được kiểm toán hoặc được Chỉ tiêu kiến chấp nhận toàn kiểm toán nhưng không có ý phần kiến chấp nhận toàn phần Các chỉ tiêu tài chính 35% 30% Các chỉ tiêu phi tài chính 65% 65% Trên cơ sở tổng điểm, kết quả xếp hạng và nhóm nợ của khách hàng doanh nghiệp như sau: Bảng 2.5: Bảng xếp hạng và nhóm nợ STT Hạng Nhóm nợ 1 AAA 2 AA+ 3 AA 4 AA- 5 A+ Nhóm 1 6 A 7 A- 8 BBB 9 BB+ 10 BB 11 BB- Nhóm 2 12 B Trường13 Đại họcD1 Kinh tếNhóm Huế 3 14 D2 Nhóm 4 15 D3 Nhóm 5 ( Nguồn: Hệ thống XHNB của BIDV – Chi nhánh Bắc Quảng Bình ) 41
2.2.2. Đánh giá hệ thống chấm điểm xếp hạng tín dụng khách hàng doanh nghiệp tại Ngân hàng TMCP Đầu tư và Phát triển Việt Nam – Chi nhánh Bắc Quảng Bình Qua gần 10 năm chấm điểm xếp hạng tín dụng khách hàng, hệ thống chấm điểm xếp hạng tín dụng đã có những những chuyển biến quan trọng trở thành công cụ quan trọng không thể thiếu trong quy trình thẩm định tín dụng của ngân hàng. Cụ thể : - Về ưu điểm: + Hệ thống chấm điểm tín dụng của ngân hàng BIDV thường đưa ra các chỉ tiêu để đánh giá khách hàng rõ ràng, cụ thể và nhất quán, đồng thời điểm của mỗi chỉ tiêu được xác định thông qua các thông số nên tạo điều kiện dễ dàng cho các cán bộ QLKH trong việc đưa ra các đánh giá về mức độ rủi ro của từng khách hàng doanh nghiệp làm giảm đáng kể yếu tố chủ quan, cảm tính của cán bộ QLKH trong quá trình đánh giá. + Hệ thống chấm điểm tín dụng được xây dựng thành các chương trình chấm điểm tự động cán bộ QLKH chỉ việc điền các thông tin cần thiết và kết quả sẽ được xử lí theo chương trình giúp cho việc chấm điểm trở nên chính xác khách quan hơn. + Hệ thống chấm điểm xếp hạng tín dụng là công cụ để ngân hàng thực hiện việc phân loại nợ, phân loại đối tượng khách hàng, giúp cho BIDV có thể đưa ra những quyết định phù hợp đối với việc ra quyết định cấp tín dụng. - Về nhược điểm: + Về phần chấm điểm tài chính thì chỉ xem xét, và đánh giá phân loại khách hàng tại thờiTrường điểm hiện tại mà không Đại tiến hànhhọc phân tíchKinh tình hình ctếủa khách Huế hàng ở trong quá khứ như thế nào. + Về phần chấm điểm phi tài chính thì có những chỉ tiêu mang tính ước lượng, không có công thức tính cụ thể, do đó vẫn phải dựa vào sự đánh giá chủ quan, theo cảm tín của cán bộ QLKH. Chẳng hạn như tiêu chí về năng lực và kinh nghiệm của ban 42
quản lý, triển vọng ngành nghề kinh doanh vv. + Hệ thống xếp hạng tín dụng nội bộ còn mang tính cứng nhắc vì nó được xây dựng chung tất cả mọi loại khách hàng DN, tuy nhiên mỗi DN có đặc điểm riêng nên nhiều khi hệ thống chấm điểm tín dụng không phản ánh đúng tình trạng tốt xấu thực sự của DN. 2.3. Vận dụng mô hình Z – Score để xếp hạng tín dụng khách hàng doanh nghiệp tại Ngân hàng TMCP Đầu tư và Phát triển Việt Nam – Chi nhánh Bắc Quảng Bình 2.3.1. Một số điều lưu ý khi vận dụng mô hình - Mô hình Z – Score được sử dụng đơn giản, nhanh gọn. Tại các ngân hàng các cán bộ QLKH có thể sử dụng excel để tính toán chỉ số z, từ đó dự báo được nguy cơ phá sản của DN. Việc tính toán chỉ số z theo mô hình hoàn toàn được dựa vào các BCTC của DN. - Cùng với đó, nó chính xác hơn và dẫn đến một kết luận rõ ràng hơn đa phần các chỉ số thông thường.Chúng khoanh vùng phạm vi của những đánh giá không chắc chắn. - Hơn nữa, nó tương đối nhất quán và làm bớt các đánh giá không chính xác và ngẫu nhiên mà một vài cá nhân có thể mắc phải. . - Chúng nhanh hơn và ít tốn kém hơn so với các công cụ truyền thống. Dựa trên kinh nghiệm với các mô hình tài chính, những người sử dụng phải ý thức đầy đủ về những Trườngđiểm hạn chế liên quan.Đại học Kinh tế Huế Tuy nhiên nó có 1 vài điểm hạn chế đó là: - Nhiều điểm số kết quả cuối cùng có thể rất lạ, khi các chỉ số thể hiện các giá trị bất thường chúng thường tạo ra những kết quả sai lầm. 43
- Bên cạnh đó các mô hình thông thường không cho một kết quả rõ ràng. Mỗi khi nghi ngờ phát sinh, chúng ta phải kiểm chứng bổ sung bằng các thông tin định tính. - Hầu hết những người sử dụng thiếu một cơ sở dữ liệu đầy đủ để xây dựng những mô hình riêng cho mình. 2.3.2. Thông tin xếp hạng và điều kiện vận dụng mô hình - Về nguồn thông tin xếp hạng: Nguồn thông tin sử dụng để xếp hạng tín dụng của DN khi ứng dụng mô hình Z – Score chủ yếu là nguồn thông tin từ 20 BCTC của DN, việc tính toán chỉ số Z chỉ số nguy cơ phá sản của doanh nghiệp được lấy từ các chỉ số trong 20 BCTC của DN. Nguồn thông tin này cần được các DN có quan hệ tín dụng đối với ngân hàng cung cấp một cách chính xác, khách quan. Để tăng tính chính xác khi sử dụng mô hình này cần yêu cầu các báo cáo tài chính đã được qua kiểm toán của các công ty kiểm toán có uy tín. - Về điều kiện vận dụng mô hình: Trong số các nhược điểm của mô hình, nhược điểm lớn nhất là phụ thuộc lớn vào độ chính xác của thông tin thu thập, thì đã được khắc phục bằng cách lấy số liệu từ nguồn đáng tin cậy từ báo cáo tài chính của các doanh nghiệp được xếp hạng tín dụng tại ngân hàng. 2.3.3. Ví dụ minh họa việc sử dụng mô hình Z – Score để tính chỉ số Z Để minh họa về một 1 ví dụ tính Z – Score, tác giả đã sử dụng BCTC năm 2017 của một DN đang có quan hệ tín dụng với BIDV để thể hiện cách tính Z – Score. Để hiểu rõ hơn sự phân tích của mô hình Z-score ta xem xét kĩ hơn phần phân tích báo cáo tài chínhTrường của các công ty nàyĐại vì lý dohọc bảo mậ t Kinhtên doanh nghi tếệp nênHuế doanh nghiệp này được gọi tên là công ty TNHH M với ngành xây dựng công trình kĩ thuật dân dụng công ty chưa cổ phẩn hóa, ngành sản xuất, chính vì vậy tác giả áp dụng công thức tính Z – Score theo công thức: Z’= 0,717X1 + 0,84X2 + 3,107X3 + 0,420X4 + 0,998X5 44
Các điểm ngưỡng cho chỉ số Z’ này như sau: Z’ <1,23: DN nằm trong vùng nguy hiểm, nguy cơ phá sản 1,23 < Z’ < 2,90: DN nằm trong vùng cảnh báo, có thể có nguy cơ phá sản 2,90 < Z’: DN nằm trong vùng an toàn, chưa có nguy cơ phá sản Bảng 2.6: Thông tin thu thập từ BCTC của Công ty TNHH M năm 2017 Đơn vị: Triệu đồng Thông tin thu thập BCTC Số tiền Tổng tài sản 23.341 Tổng TSNH 13.142 Lợi nhuận giữ lại 851 Lợi nhuận trước thuế 1.064 Chi phí lãi vay 616 EBIT 1.679 Giá trị thị trường 13.612 Tổng nợ 9.729 Nợ ngắn hạn 7.029 Doanh thu 17.719 Trường Đại học Kinh tế Huế (Nguồn: BCTC của công ty TNHH M năm 2017) 45
Từ đó ta có kết quả tính: Bảng 2.7: Kết quả tính toán chỉ số Z – Score dựa vào BCTC Chỉ Nhân hệ Công thức tính Giá trị Hệ số Xn / Z tiêu số (Xn) X1 Vốn lưu động/Tổng tài sản 0,262 0,717 0,188 10,53% X2 Lợi nhuận giữ lại/Tổng tài sản 0,036 0,840 0,031 1,72% Lợi nhuận trước thuế và lãi X3 0,072 3,107 0,223 12,54% vay/Tổng tài sản Giá trị sổ sách của vốn chủ sỡ X4 1,399 0,420 0,588 32,71% hữu/Tổng nợ phải trả X5 Tổng doanh thu/Tổng tài sản 0,759 0,998 0,758 42,50% giá trị chỉ số Z’ 1,783 ( Nguồn: Tác giả tự tính toán) Nhận xét: - Từ kết quả kinh doanh của công ty TNHH M ta thấy theo tiêu chí phân ngành nghề kinh doanh của BIDV thì công ty được chấm điểu các chỉ tiêu tài chính theo quy mô vừa. Phân tích riêng lẻ từng chỉ tiêu tài chính của công ty số với số liệu thống kê chung của ngành thì năng lực tài chính của công ty được đánh giá tốt. Tổng hợp lại các căn cứ tiêu chí chấm điểm và cách đánh giá của BIDV thì công ty được xếp loại A+ và nằm trongTrường vùng lành mạnh. Đại học Kinh tế Huế - Tuy nhiên, khi đánh giá theo mô hình Z – Score thì công ty được xếp vào vùng cảnh báo, có thể có nguy cơ phá sản (Điểm Z’= 1,783) bởi vì: mặc dù chỉ số X4 = 1.399 chứng tỏ DN này có vốn chủ sỡ hữu lớn và vốn lưu động ở mức tương đối chiếm 26,2% so với tổng tài sản. Tuy nhiên, lợi nhuận trước thuế (1.064 triệu đồng) lợi nhuận 46
giữ lại (851 triệu đồng) thấp so với tổng tài sản (23.341 triệu đồng) nên dẫn đến tỷ số X2, X3 thấp, thậm chí (X5 = 0,759 < 1) chứng tỏ doanh thu thấp doanh nghiệp làm ăn kém hiệu quả. Điều này làm cho Z – Score xếp công ty này vào nhóm không rõ ràng. Từ những phân tích trên ta có thể thấy do ảnh hưởng không đồng đều của các chỉ tiêu nên kết quả cuối cùng của Z’ rơi vào vùng không rõ ràng. - Ta cũng có thể thấy mô hình xếp hạng nội bộ của BIDV vào vùng an toàn là bởi vì: do dựa vào CIC cũng như xác minh thực tế cho thấy rằng công ty nhiều lần quan hệ tín dụng với NH, quá trình quan hệ uy tín, không phát sinh nợ xấu, nợ quá hạn, khả năng trả nợ tốt nên ngân hàng đã nới lỏng và xếp vào vùng an toàn. 2.3.4. Kết quả vận dụng mô hình Z - Score và so sánh với mô hình xếp hạng tín dụng nội bộ của BIDV – Chi nhánh Bắc Quảng Bình - Kết quả vận dụng mô hình Z – Score Dựa trên 20 BCTC của các DN có quan hệ tín dụng với ngân hàng từ tiếp cận nguồn dữ liệu của BIDV – Chi Bắc Quảng Bình trong năm 2017, tiến hành xử lý số liệu liên quan đến các chỉ tiêu sử dụng trong mô hình Z-Score. Do vấn đề yêu cầu bảo mật thông tin khách hàng nên đề tài này không nêu rõ kết quả xếp hạng mỗi một DN một trong quá trình nghiên cứu. Số liệu tác giả thu thập được chủ yếu là các DN hoạt động trong lĩnh vực công nghiệp, xây dựng, sau đó đến ngành dịch vụ, thương mại, nông lâm ngư nghiệp không có doanh nghiệp nào. Bởi vì do ở tỉnh Quảng Bình hiện nay là nơi đã hình thành nhiều khu công nghiệp và có nhiều danh lam thắng cảnh đẹp thu hút được 1 lượng lớn khách du lịch do vậy hoạt động cho vay của ngân hàng đối với DN phần lớn tập trung vào hai ngành này. Cùng với đó các DN này chỉ là các công ty với Trườngquy mô vừa và nh ỏĐạikhông cổ họcphần hóa, Kinhngành sản xu tếất, nên Huế mô hình Z – Score được chọn sẽ là mô hình điều chỉnh: Z’ = 0,717 X1 + 0,84X2 + 3,107X3 + 0,42X 4 + 0,998X5 Các điểm ngưỡng cho chỉ số Z’ này như sau: Z’ <1,23: DN nằm trong vùng nguy hiểm, nguy cơ phá sản (Phá sản). 47
1,23 < Z’ < 2,90: DN nằm trong vùng cảnh báo, có thể có nguy cơ phá sản (Không rõ ràng). 2,90 < Z’ : DN nằm trong vùng an toàn, chưa có nguy cơ phá sản (Lành mạnh). Bảng 2.8: Thông tin thu thập trong BCTC của 20 DN có quan hệ tín dụng với BIDV – Chi nhánh Bắc Quảng Bình Đơn vị: Triệu đồng Tổng Tổng Tổng Tổng Tổng STT DT LNGL LNTT CPLV EBIT GTTT TS TSNH NPT nợ NH Thuần 1 7.146 5.167 3.247 3.169 15.058 768 960 127 1.087 3.899 2 5.013 3.331 2.200 2.200 9.156 1.054 1.317 212 1.529 2.813 3 9.099 4.098 1.950 1.950 2.351 151 151 122 273 7.149 4 9.389 4.330 204 204 15.043 62 144 0 144 9.185 5 15.517 9.934 8.744 8.070 16.766 614 767 225 992 6.773 6 5.071 3.458 2.935 2.935 5.523 324 405 90 495 2.136 7 15.183 11.153 4.799 4.799 22.854 1.072 1.339 318 1.657 10.384 8 4.391 1.300 893 893 4.665 238 297 0 297 3.498 9 24.254 22.473 23 23 3.221 91 114 0 114 24.231 10 3.052 2.043 1.068 1.068 2.880 86 86 0 86 1.984 11 10.879 5.648 1.202 1.202 27.058 431 538 35 573 9.677 12 18.011 10.251 10.966 9.426 22.294 914 1.141 1.124 2.265 7.045 13 27.141 18.321 15.430 15.430 207.661 798 996 644 1.640 11.711 14 7.235 4.500 880 880 3.397 211 263 68 331 6.355 15 Trường10.352 7.327 1. 783Đại1.783 học15.645 Kinh341 426 tế 139Huế565 8.569 16 14.379 8.821 7.300 7.300 47.670 516 644 242 886 7.079 17 32.597 26.956 14.745 14.745 60.751 460 484 41 525 17.852 18 4.641 3.180 2.164 2.164 5.600 341 426 110 536 2.477 19 42.152 27.312 26.417 26.417 137.413 4.113 5.139 464 5.603 15.735 20 43.398 26.482 21.208 21.208 148.400 2.516 3.144 204 3.348 22.190 48
( Nguồn: BCTC của 20 DN có quan hệ tín dụng với BIDV – chi nhánh Bắc Quảng Bình) Sau quá trình xử dưới sự hỗ trợ của phần mềm Excel ta có được kết quả vận dụng mô hình Z – Score để chấm điểm xếp hạng tín dụng khách hàng DN cụ thể: Bảng 2.9: Kết quả tính toán chỉ số Z – Score dựa vào BCTC của 20 DN Chỉ số Xếp hạng Xếp hạng STT X1 X2 X3 X4 X5 Z theo Z-Score nội bộ 1 0,280 0,107 0,152 1,201 2,107 3,371 Vùng lành mạnh AA 2 0,226 0,210 0,305 1,279 1,826 3,646 Vùng lành mạnh A+ 3 0,236 0,017 0,030 3,666 0,258 2,074 Không rõ ràng BB 4 0,439 0,007 0,015 45,025 1,602 20,878 Vùng lành mạnh AAA 5 0,120 0,040 0,064 0,775 1,080 1,722 Không rõ ràng BBB 6 0,103 0,064 0,098 0,728 1,089 1,824 Không rõ ràng A+ 7 0,418 0,071 0,109 2,164 1.505 3,109 Vùng lành mạnh AA- 8 0,093 0,054 0,068 3,917 1,062 3,028 Vùng lành mạnh A- 9 0,926 0,004 0,005 1.053,522 0,133 443,293 Vùng lành mạnh AA- 10 0,319 0,028 0,028 1,858 0,944 2,062 Không rõ ràng A- 11 0,409 0,040 0,053 8.,051 2,487 6,353 Vùng lành mạnh AAA 12 0,046 0,051 0,126 0,642 1,238 1,971 Không rõ ràng BBB 13 0,107 0,029 0,060 0,759 7,651 8,243 Vùng lành mạnh AA- 14 0,500 0,029 0,046 7,222 0,470 4,027 Vùng lành mạnh AA 15 0,536 0,033 0,055 4,806 1,511 4,108 Vùng lành mạnh AA+ 16 0,106 0,036 0,062 0,970 3,315 4,013 Vùng lành mạnh A+ 17 0,375 0,014 0,016 1,211 1,864 2,699 Không rõ ràng AA 18 Trường0,219 0,073 0,115 Đại1,145 học1,207 Kinh2,262 tếKhông Huế rõ ràng A+ 19 0,021 0,098 0,133 0,596 3,260 4,014 Vùng lành mạnh A 20 0,122 0,058 0,077 1,046 3,420 4,228 Vùng lành mạnh AA- ( Nguồn: Tác giả tự tính toán) 49
- So sánh kết quả mô hình Z – Score và kết quả của mô hình xếp hạng tín dụng nội bộ tại BIDV – Chi nhánh Bắc Quảng Bình Bảng 2.10: So sánh kết quả giữa 2 mô hình Chỉ tiêu Xếp hạng tín Xếp hạng tín dụng Chênh lệch kết dụng nội bộ tại theo Z – Score quả 2 mô hình ngân hàng Nhóm A- -– AAA 17 13 4 (Vùng lành mạnh) Nhóm B – BBB 3 7 4 (Vùng không rõ ràng) Nhóm D3 – D1 0 0 0 (Vùng phá sản) (Nguồn: Tác giả tự tính toán) * Theo xếp hạng tín dụng nội bộ tại ngân hàng: - Có 17 DN nằm ở vùng an toàn, chênh lệch 4 DN so với mô hình Z – Score, 13 DN được Z – Score xếp vào vùng lành mạnh, khi đối chiếu với mô hình xếp hạng tín dụng nội bộ thì cả 13 DN đó cũng thuộc vùng lành mạnh, 4 DN chênh lệch được Z – Score xếp vào vùng không rõ ràng, trong khi đó mô hình xếp hạng tín dụng nội bộ cho ra kết quả nằm trong vùng an toàn đó là các DN ở vị trí số 6, 10, 17,18. * Theo xếp hạng tín dụng theo mô hình Z – Score: - Có 13 DN nằm trong vùng an toàn, chưa có nguy cơ phá sản, đó là các công ty ở cácTrường vị trí số 1,2,4,7,8,9,11,13,14,15,16,19,20. Đại học Kinh Các công tếty nằ mHuế trong vùng an toàn có chỉ số Z’ cao, lớn hơn 2,9 nhiều, chứng tỏ mô hình Z – Score hoạt động hiệu quả khi đánh giá đúng khả năng trả nợ của các doanh nghiệp này. - Có 7 doanh nghiệp nằm trong vùng không rõ ràng, tức là vẫn có nguy cơ phá sản, đó là các DN ở vị trí số 3,5,6,10,12,17,18. Các chỉ số dùng để đánh giá các DN 50
này đối lập nhau ảnh hưởng không đồng đều đến kết quả Z’ cuối cùng, nên cho ra kết quả Z’ nằm ở vùng không rõ ràng. * Đánh giá chênh lệch kết quả của 2 mô hình: DN mà BIDV xếp hạng tín dụng nội bộ thì nằm vào vùng an toàn nhưng theo mô hình Z – Score đánh giá thuộc vào vùng không rõ ràng. Có 4 DN nằm ở vị trí 6,10,17,18 có chỉ số Z-Score lần lượt là 1,824;2,062;2,699;2,262.Cụ thể như sau: + Công ty số 6 là công ty hoạt động xây dựng công trình kĩ thuật dân dụng, có quy mô nhỏ. Vốn lưu động của DN là tương đối thấp, X1=0,103 chứng tỏ DN có tài sản với độ thanh khoản ròng yếu, chưa đáp ứng đủ nhu cầu cần thiết. Cùng với đó, tình hình lợi nhuận trước thuế (405 triệu đồng) và lợi nhuận giữ lại (324 triệu đồng) là thấp so với tổng tài sản (5.071 triệu đồng) dẫn đến tỷ số của chỉ số X2 và X3 trong kết quả chỉ số Z’ là thấp. Tuy nhiên doanh thu (5.523 triệu đồng) cao thậm chí vượt tổng tài sản nên X5>1 tương đối lớn nhưng bên cạnh đó X4 thấp (X4 = 0,728) chứng tỏ rằng nợ của DN còn nhiều, DN đang gặp khó khăn về tài chính. Các chỉ tiêu này đối lập với nhau, ảnh hưởng không đều tới Z’, nên cho ra kết quả Z’ nằm ở vùng không rõ ràng.Tuy nhiên, ngân hàng BIDV trong những năm qua luôn xếp doanh nghiệp vào vùng an toàn vì theo thông tin chấm điểm tài chính và phi tài chính, thì tỷ trọng điểm cho thông tin phi tài chính là 65%, và các chỉ tiêu cho điểm của doanh nghiệp này rất cao, trong khi điểm thông tin tài chính là 35%, dẫn đến điểm tổng hợp của công ty này cao, rơi vào vùng an toàn. + Đối với vị trí số 10, công ty này có phần lợi nhuận giữ lại (86 triệu đồng) lợi nhuận trước thuế và lãi vay (86 triệu đồng) và doanh thu (2.880 triệu đồng) thấp so với tổng tàiTrường sản (3.052 triệu đĐạiồng) nên dhọcẫn đến X2, Kinh X3 và X5<1 tế(X5 Huế= 0,944) tương đối thấp mặc dù X4=1,858 tương đối lớn. Do sự ảnh hưởng không đồng đều nên ảnh hưởng đến kết quả cuối cùng của Z’. Tuy nhiên theo BIDV lại đánh giá công ty ở vùng lành mạnh bởi vì theo đánh giá của BIDV đây là công ty có quan hệ tín dụng lâu năm với BIDV, không phát sinh nợ xấu qua các năm giao dịch, quá trình giao dịch uy tín, và 51
do các chỉ tiêu phi tài chính chiếm tỷ trọng lớn trong kết quả đánh giá của mô hình xếp hạng tín dụng nội bộ, đánh giá DN thuộc vùng lành mạnh. + Ở vị trí số 17 mặc dù chỉ số X4 =1,211 và X5 = 1,864 lớn, chứng tỏ DN này có vốn chủ sỡ hữu lớn, doanh thu cao, bên cạnh đó, X1 = 0,375 ở mức tương đối, chiếm hơn 37,5% so với tổng tài sản.Tuy nhiên, khi nhìn vào ta thấy lợi nhuận trước thuế, lợi nhuận giữ lại thấp so với tổng tài sản nên làm cho tỷ trọng X2 và X3 trong hệ số Z’ là thấp. Điều này làm cho Z – Score xếp DN này vào nhóm không rõ ràng. Tuy nhiên, theo đánh giá của BIDV đây là công ty có quan hệ tín dụng lâu năm với ngân hàng, không phát sinh nợ xấu qua các năm giao dịch, quá trình giao dịch uy tín, và do các chỉ tiêu phi tài chính chiếm tỷ trọng lớn trong kết quả đánh giá của mô hình xếp hạng tín dụng nội bộ, đánh giá DN thuộc vùng an toàn. Mặt khác, hệ số Z’ của công ty này bằng 2,699 sát với điểm 2,9; nên BIDV xếp công ty này vào vùng an toàn là có thể chấp nhận được được. + Ở vị trí số 18 mặc dù vốn chủ sở hữu lớn so với nợ phải trả nên X4 = 1,145 tương đối lớn và doanh thu thậm chí vượt mức so với tổng tài sản nên X5 = 1,207>1, cùng với đó X1= 0,219 ở mức tương đối, chiếm hơn 21,9% so với tổng tài sản. Tuy nhiên, khi nhìn vào lợi nhuận trước thuế, lợi nhuận giữ lại, ta có thể thấy các chỉ số này là thấp làm cho tỷ trọng X2 và X3 trong hệ số Z’ là thấp. Điều này làm cho Z – Score xếp DN này vào nhóm không rõ ràng. Tuy nhiên thì ngân hàng BIDV trong những năm qua luôn xếp doanh nghiệp vào vùng an vì tỷ trọng điểm cho thông tin phi tài chính là 65%, và các chỉ tiêu cho điểm của doanh nghiệp này rất cao toàn nên dẫn đến điểm tổng hợp của công ty này cao, rơi vào vùng an toàn. Trường2.4. Một số vấn đ ềĐạicòn hạ n họcchế trong Kinh công tác x ếtếp hạ ngHuế tín dụng ở Ngân hàng TMCP Đầu tư và Phát triển Việt Nam – Chi nhánh Bắc Quảng Bình 2.4.1. Những vấn đề còn hạn chế trong công tác xếp hạng tín dụng tại Ngân hàng TMCP Đầu tư và Phát triển Việt Nam – Chi nhánh Bắc Quảng Bình - Theo mô hình xếp hạng tín dụng nội bộ của ngân hàng được chấm điểm dựa 52
vào 2 chỉ tiêu chính là chỉ tiêu tài chính và chỉ tiêu phi tài chính. Trong khi đó thì chỉ tiêu phi tài chính dựa vào các yếu tố như: trình độ quản lý và môi trường nội bộ của DN, khả năng trả nợ từ lưu chuyển tiền tệ, quan hệ với ngân hàng, các nhân tố bên ngoài của doanh nghiệp. Các chỉ tiêu phi tài chính chiếm tỷ trọng lớn hơn nhiều so với các chỉ tiêu tài chính trong kết quả cuối cùng. Các chỉ tiêu phi tài chính vẫn còn phụ thuộc rất nhiều vào yếu tố chủ quan, chưa mang tính chính xác cao. Trong khi đó mô hình Z – Score được đánh giá theo các chỉ tiêu cụ thể, chính xác không mang tính cảm nhận nên cho ra kết quả chính xác cao hơn so với mô hình xếp hạng tín dụng nội bộ. - Các DN trên địa bàn tỉnh Quảng Bình phần lớn chủ yếu là DN vừa và nhỏ, phần lớn các thông tin trên BCTC cung cấp cho ngân hàng không thật sự được chính xác, ít nhiều có phần sai sót do đó đã gây ảnh hưởng đến kết quả xếp hạng tín dụng cuối cùng. - Các cán bộ QLKH đôi khi còn nới lỏng trong việc xếp hạng tín dụng nên thường đánh giá cao so với thực lực thực tế của DN đó. 2.4.2. Nguyên nhân gây ra những hạn chế trong công tác xếp hạng tín dụng tại Ngân hàng TMCP Đầu tư và Phát triển Việt Nam – Chi nhánh Bắc Quảng Bình - Do các chỉ tiêu phi tài chính thường khó đánh giá và cán bộ QLKH chưa có nhiều kinh nghiệm, còn non trẻ trong việc đánh giá chủ thể xếp hạng, nên việc gặp nhiều sai sót là không thể tránh khỏi. - Trong ngân hàng chưa có biểu điểm cụ thể để đánh giá các DN tùy theo lĩnh vực. Bởi mỗi DN ở các lĩnh vực khác nhau sẽ có đặc thù khác nhau, có độ rủi ro tiềm ẩn khácTrường nhau, do đó việc Đạixây dựng họcbiểu điểm Kinh cụ thể về đánh tế giá Huế các DN trong từng lĩnh vực, ngành nghề là hết sức cần thiết. - Do các DN lập BCTC không đúng theo những quy định hiện hành bên cạnh đó có 1 số BCTC không được kiểm toán bởi các công ty kiểm toán có uy tín nên mức độ tin cậy không cao. 53
- Bên cạnh đó, do áp lực về chỉ tiêu cùng với sự cạnh tranh gay gắt của các NHTM cũng như một số lý do khác, nên cán bộ QLKH thường có xu hướng đánh giá cao thực lực của doanh nghiệp hơn so với thực tế. Chính vì vậy, kết quả của mô hình xếp hạng tín dụng nội bộ thường tốt hơn so với mô hình Z – Score. Trường Đại học Kinh tế Huế 54
CHƯƠNG 3: MỘT SỐ GIẢI PHÁP VẬN DỤNG MÔ HÌNH Z – SCORE TRONG XẾP HẠNG TÍN DỤNG KHÁCH HÀNG DOANH NGHIỆP TẠI NGÂN HÀNG TMCP ĐẦU TƯ VÀ PHÁT TRIỂN VIỆT NAM – CHI NHÁNH BẮC QUẢNG BÌNH 3.1. Một số mục tiêu hoàn thiện mô hình xếp hạng tín dụng doanh nghiệp tại Ngân hàng TMCP Đầu tư và Phát triển Việt Nam – Chi nhánh Bắc Quảng Bình. - Thứ nhất việc hoàn thiện hệ thống xếp hạng tín dụng doanh nghiệp của BIDV nhằm hướng đến mục tiêu là nâng cao được khả năng kiểm soát rủi ro tín dụng trên cơ sở kết quả xếp hạng phản ánh đúng mức độ rủi ro của danh mục tín dụng. Từ đó giúp cho BIDV có thể đưa ra cac quyết định tín dụng chính xác và khách quan hơn rút ngắn thời gian thẩm định hồ sơ, giúp khách hàng kịp thời nắm bắt cơ hội kinh doanh kịp thời. - Cũng trên cơ sở kết quả xếp hạng tín dụng, BIDV có thể dự báo được khả năng xảy ra tổn thất cho từng nhóm khách hàng, xây dựng chiến lược hợp tác và chính sách tín dụng phù hợp. - Bên cạnh đó việc hoàn thiện hệ thống xếp hạng tín dụng khách hàng doanh nghiệp cũng đặt ra mục tiêu phân loại nợ và trích lập dự phòng rủi ro phù hợp với từng yêu cầu đặt ra của ngân hàng nhà nước. - Cùng với đó là việc hoàn thiện hệ thống xếp hạng tín dụng nội bộ của BIDV còn nhằm hướng đến mục tiêu phù hợp với thông lệ hợp tác quốc tế, nâng cao tính linh hoạt đểTrườngcó thường xuyên điĐạiều chỉnh, học cập nhậ t Kinhphù hợp với ditếễn biHuếến kinh tế vĩ mô và tình hình hoạt động cụ thể của BIDV. 3.2. Một số định hướng sử dụng mô hình Z – Score để xếp hạng tín dụng khách hàng doanh nghiệp tại Ngân hàng TMCP Đầu tư và Phát triển Việt Nam – Chi nhánh Bắc Quảng Bình 55
- Thứ nhất, cần phải nghiên cứu sự thích hợp của mô hình Z-Score để áp dụng cho từng nhóm đối tượng khách hàng để từ đó điều chỉnh các chỉ tiêu sao cho thích hợp đối với Việt Nam nói chung cũng như trong nội bộ BIDV nói riêng. - Các cán bộ QLKH cần phải thường xuyên theo dõi, tính toán lại chỉ số Z - Score theo từng tháng hoặc theo từng quý để đánh giá rủi ro tín dụng của khách hàng và theo dõi chiều hướng thay đổi của Z-Score để phát hiện kịp thời rủi ro tín dụng và có những biện pháp can thiệp kịp thời và phù hợp. - Cùng với đó ngân hàng nên bổ sung chỉ số Z - Score vào các chỉ tiêu xếp hạng tín dụng nội bộ khi đánh giá tín dụng và ra quyết định cấp tín dụng cho khách hàng. Việc này giúp cho các ngân hàng dự báo sớm khả năng phá sản cũng chính là rủi ro tín dụng cho những DN có mức Z - Score an toàn. Từ đó, giúp cho các cán bộ QLKH có thể có thêm nhiều thông tin hơn về mức độ rủi ro của các DN để có thể đưa ra các quyết định cấp tín dụng một cách chính xác khách quan và kịp thời nhất. 3.3. Một số giải pháp vận dụng mô hình Z – Score trong xếp hạng tín dụng khách hàng doanh nghiệp tại Ngân hàng TMCP Đầu tư và Phát triển Việt Nam – Chi nhánh Bắc Quảng Bình - Đối với các doanh nghiệp cần phải thực hiện lập BCTC theo đúng quy định hiện hành hiện nay của Bộ tài chính, cùng với đó BCTC phải được kiểm toán bởi các công ty kiểm toán có uy tín. - Cùng với đó thì các cán bộ QLKH cần phải tạo mối quan hệ tốt với khách hàng, linh động trong việc thu thập các nguồn thông tin và yêu cầu các DN cung cấp các BCTC đã được kiểm toán là những yêu cầu để đảm bảo chất lượng thông tin đầu vào. Trường Đại học Kinh tế Huế - Bên cạnh đó, cần phải nâng cao năng lực, trình độ của đội ngũ cán bộ nhân viên chấm điểm xếp hạng tín dụng về cả số lượng lẫn chất lượng bởi vì chỉ có năng lực trình độ chuyên môn cao mới có thể đánh giá xếp hạng tín dụng khách hàng doanh nghiệp đúng chính xác và khách quan nhất. 56
PHẦN 3: KẾT LUẬN 1. Kết quả Trong hoạt động tín dụng, rủi ro tín dụng là điều không thể tránh khỏi đối với mỗi Ngân hàng. Chính vì vậy việc xếp hạng tín dụng khách hàng là khâu rất cần thiết,quan trọng giúp các Ngân hàng hạn chế được phần nào rủi ro, quản lý được khách hàng Vì vậy, hiện nay việc đổi mới hoạt động theo hướng nâng cao hiệu quả hoạt động tín dụng phải được coi là khâu then chốt quan trọng trong quá trình hoạt động của ngân hàng. Qua thời gian nghiên cứu đề tài “Ứng dụng mô hình Z-score trong xếp hạng tín dụng khách hàng doanh nghiệp tại ngân hàng BIDV chi nhánh Bắc Quảng Bình”, tác giả sử dụng bộ số liệu 20 doanh nghiệp có hồ sơ tín dụng tại ngân hàng BIDV năm 2017. Từ đó tác giả tính toán và so sánh kết quả giữa mô hình Z-score và mô hình xếp hạng tín dụng nội bộ của ngân hàng kết hợp với việc phân tích sự chênh lệch kết quả giữa hai mô hình về các doanh nghiệp theo báo cáo tài chính một cách rõ ràng và hiệu quả. Kết quả chỉ ra rằng sự khác nhau là do mô hình Z-score chủ yếu dựa vào các chỉ tiêu tài chính để tính điểm số z nhằm dự báo nguy cơ phá sản của doanh nghiệp trong thời gian hai năm đến và chỉ sử dụng các chỉ tiêu tài chính độc lập để dự báo mà không ảnh hưởng bởi sự khách quan của các cán bộ nhân viên chấm điểm tín dụng. Mô hình xếp hạTrườngng tín dụng hiện t ạiĐại của BIDV học vừa tính Kinhđến các chỉ tiêutế tài Huế chính, vừa tính đến các chỉ tiêu phi tài chính của DN. Khi tính điểm tổng hợp, các chỉ tiêu phi tài chính lại chiếm tỷ trọng cao hơn với các chỉ tiêu tài chính, việc này dẫn đến kết quả hai mô hình có chênh lệch nhau. Sau khi thảo luận các kết quả, các cán bộ QLKH được đề nghị nên kết hợp sử dụng mô hình Z-score và mô hình xếp hạng tín dụng nội bộ để thực hiện 57
chấm điểm tín dụng để xếp hạng doanh nghiệp nhằm đảm bảo hơn cho việc đánh giá xếp hạng phía Ngân hàng. Từ đó, làm căn cứ đưa ra các quyết định cấp tín dụng đối với DN 2. Hạn chế Do thời gian nghiên cứu đề tài còn ít và kiến thức của bản thân còn hạn chế nên không tránh khỏi những hạn chế nhất định như: - Hạn chế về việc cung cấp các số liệu: do ở đây đề tài có liên quan trực tiếp đến các đối tượng có quan hệ tín dụng với ngân hàng, với yêu cầu bảo mật thông tin khách hàng nên việc tìm kiếm tài liệu, lấy số liệu từ ngân hàng gặp nhiều khó khăn và các số liệu cũng có sự thay đổi so với số liệu gốc, gây ảnh hưởng đến kết quả tính toán. - Hạn chế trong đối tượng nghiên cứu: đề tài đơn thuần dừng lại ở việc phân tích và so sánh hai phương pháp xếp hạng tín dụng khách hàng trong hệ thống ngân hàng thương mại tại BIDV, hạn chế về sử dụng mẫu mô hình Z- score chỉ dành cho mô hình công ty đại chúng, hay công ty cổ phần hóa, chưa thật sự nêu ra được các vấn đề rõ trong các phương pháp được sử dụng. - Hạn chế trong phạm vi nghiên cứu: mẫu nghiên cứu chỉ có 20 doanh nghiệp, ít nhiều ảnh hưởng đến tính đại diện của cỡ mẫu, hạn chế tầm quan sát của vấn đề nghiên cứu và không tránh khỏi những sai sót khi tính. 3. Hướng phát triển đề tài - Ngoài việc so sánh với kết quả xếp hạng của BIDV, các nghiên cứu trong tương lai có thể chạy đồng thời cả hai mô hình là Z – Score và Logistic rồi so sánh với kết quảTrườngxếp hạng tín dụng Đạicủa ngân học hàng, từ đóKinh có những phântế tích,Huế đánh giá để xét xem mô hình nào có độ tin cậy và chính xác cao hơn. - Dựa vào mô hình Z – Score để nghiên cứu ta có thể chọn một cơ sở dữ liệu hợp lý với mẫu nghiên cứu lớn hơn nếu gặp thuận lợi trong việc thu thập các số liệu để tăng tính chính xác, độ tin cậy cao hơn, dùng phương pháp phân tích đa biệt thức và kỹ 58
thuật thống kê, xác định lại các hệ số và các biến ưu của phương trình Z tương ứng với thị trường Việt Nam. - Ứng dụng các phần mềm định lượng như spss hay eview để kiểm định sự giải thích của các biến có mức ý nghĩa như thế nào khi áp dụng tại Việt Nam. - Mở rộng ra đề tài trong toàn hệ thống ngân hàng thương mại hay sử dụng trong việc định hạng các DN được niêm yết trên sàn chứng khoán Việt Nam. Trường Đại học Kinh tế Huế 59
DANH MỤC TÀI LIỆU THAM KHẢO A. TÀI LIỆU [1]. Nguyễn Minh Kiều (2009), Nghiệp vụ ngân hàng thương mại, Nhà xuất bản Thống kê, Hà Nội. [2]. Nguyễn Văn Tiến, Giáo trình Tài chính – Tiền tệ - Ngân hàng, Học viện Ngân hàng. [3]. Ngân hàng TMCP Đầu tư và Phát triển Việt Nam – Chi nhánh Thừa Thiên Huế, Báo cáo kết quả hoạt động kinh doanh thường niên các năm 2015, 2016, 2017. [4]. Ngân hàng Thương mại cổ phần Đầu tư và Phát triển Việt Nam, hướng dẫn triển khai hệ thống xếp hạng tín dụng nội bộ, cập nhật và chỉnh sửa năm 2017. [5]. Ngân hàng nhà nước Việt Nam, “Quyết định số 22/VBHN-NHNN ban hành quy định về phân loại nợ, trích lập và sử dụng dự phòng để xử lý rủi ro tín dụng trong hoạt động ngân hàng của tôt chức tín dụng”, năm 2014. [6]. Tài liệu nội bộ về hoạt động tín dụng của BIDV. [7]. Phan Thị Thanh Lâm, “Vận dụng mô hình Z-score trong xếp hạng tín dụng khách hàng tại ngân hàngthương mại cổ phần Ngoại Thương - Chi nhánh Quảng Nam”, ĐH Kinh tế Đà Nẵng. B. TRANGTrường WEB Đại học Kinh tế Huế dung-khach-hang-doanh-nghiep-tai-ngan-hang-thuong-mai-co-phan-dau-tu-va-phat- trien-chi-nhanh-thua-thien-hu.htm. 60
Hinh-Z-score-Vao-Nhtm score-trong-du-bao-khanh-kiet-tai-chinh.htm dung/ dung-doanh-nghiep-tai-ngan-hang-thuong-mai-co-phan-sai-gon-thuong-tin-chi-nhanh- thua-thien-hue.htm Trường Đại học Kinh tế Huế 61
PHỤ LỤC 1: HƯỚNG DẪN XÁC ĐỊNH NGÀNH TRÊN HỆ THỐNG XHTDNB MỚI Ngành cấp 1 Ngành cấp 2 Diễn giải NÔNG NGHIỆP, LÂM Nông nghiệp và hoạt Bao gồm toàn bộ các lĩnh vực như: trồng cây hàng năm/lâu năm (bao gồm cả cây nông nghiệp NGHIỆP VÀ THUỶ SẢN động dịch vụ có liên và công nghiệp), chăn nuôi, nhân và chăm sóc giống cây quan NÔNG NGHIỆP, LÂM Lâm nghiệp và hoạt Bao gồm các lĩnh vực trồng rừng và chăm sóc rừng (bao gồm ươm giống cây lâm nghiệp), NGHIỆP VÀ THUỶ SẢN động dịch vụ có liên khai thác gỗ và lâm sản khác quan NÔNG NGHIỆP, LÂM Khai thác, nuôi trồng Bao gồm các lĩnh vực khai thác thủy sản, nuôi trồng thủy sản, và sản suất giống thủy sản. NGHIỆP VÀ THUỶ SẢN thuỷ sản KHAI KHOÁNG Khai thác than cứng Bao gồm các lĩnh vực khai thác và thu gom than cứng/than non. Loại trừ các hoạt động sản và than non xuất than bánh, khai thác than bùn, chuẩn bị cơ sở vật chất cho việc khai thác than KHAI KHOÁNG Khai thác dầu thô và Bao gồm các hoạt động sản xuất dầu thô, khai thác mỏ và khai thác dầu từ: Các hoạt động kinh khí đốt tự nhiên doanh và phát triển các bãi khai thác dầu và khí đốt; Các dịch vụ đào lớp ngoài, hoàn thiện, bơm giếng, điều khiển máy khoan, bịt giếng, huỷ giếng, tháo dỡ trang thiết bị, chuẩn bị đường dây dẫn phục vụ khai thác dầu thô, và tất cả các hoạt động khác chuẩn bị cho chất khí ga và dầu từ nơi sản xuất; KHAI KHOÁNG Khai thác quặng kim Bao gồm: Hoạt động khai thác khoáng kim loại (như quặng sắt), các hoạt động làm giàu và tán loại nhỏ quặng như: việc nghiền, đập, rửa, sàng lọc, tách quặng bằng từ trường hoặc bằng phương pháp ly tâm. Loại trừ các hoạt động: hoạt động nung pyrit sắt; sản xuất ô xít aluni; và luyện kim loại màu. KHAI KHOÁNG Khai khoángTrường khác Các Đại hoạt động học khai thác đá,Kinh cát, sỏi, đấ t tếsét, hóa Huế chất, khoáng phân bón, khai thác muối, và các loại khoáng chất khác không được phân vào đâu. Loại trừ: Hoạt động chế biến quặng kim loại (trừ hoạt động nghiền, sàng, lọc, phân loại, làm