Xây dựng hệ trợ giúp đánh giá xếp hạng rủi ro tín dụng khách hàng doanh nghiệp
Bạn đang xem bản rút gọn của tài liệu. Xem và tải ngay bản đầy đủ của tài liệu tại đây (2.39 MB, 104 trang )
TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA HÀ NỘI
LUẬN VĂN THẠC SĨ
Xây dựng hệ trợ giúp đánh giá xếp hạng
rủi ro tín dụng khách hàng doanh nghiệp
HÀ NGỌC BẮC
Ngành Kỹ thuật phần mềm và hệ thống thông tin
Giảng viên hướng dẫn:
PGS. TS. Phạm Văn Hải
Chữ ký của GVHD
Viện:
Công nghệ thông tin và truyền thông
HÀ NỘI, 6/2020
LỜI CAM ĐOAN
Những kiến thức trình bày trong luận văn là do tơi tìm hiểu, nghiên cứu và
trình bày theo những kiến thức tổng hợp của cá nhân. Kết quả nghiên cứu trong
luận văn này chưa từng được công bố tại bất kỳ cơng trình nào khác. Trong q
trình làm luận văn, tơi có tham khảo các tài liệu có liên quan và đã ghi rõ nguồn
tài liệu tham khảo. Tơi xin cam đoan đây là cơng trình nghiên cứu của tôi và
không sao chép của bất kỳ ai.
Tôi xin chịu hồn tồn trách nhiệm, nếu sai, tơi xin chịu mọi hình thức kỷ
luật theo quy định.
Hà Nội, ngày 05 tháng 06 năm 2020
Học viên
Lời cảm ơn
Để hồn thành được luận văn này, tơi đã nhận được rất nhiều sự động
viên, sự giúp đỡ của bạn bè và người thân.
Trước tiên, tôi xin bày tỏ lòng biết ơn sâu sắc tới PGS.TS.Phạm Văn Hải,
giảng viên Viện công nghệ thông tin - Trường Đại học Bách khoa Hà Nội đã
nhiệt tình hướng dẫn, tạo điều kiện thuận lợi cho tôi nghiên cứu khoa học, và
giúp tơi có thể hồn thành luận văn một cách tốt nhất.
Cuối cùng tôi xin gửi lời cám ơn đến gia đình, bạn bè, những người đã
ln bên tơi, động viên và khuyến khích tơi trong q trình thực hiện đề tài
nghiên cứu của mình.
Tóm tắt nội dung luận văn
Hiện nay, hầu hết các NHTM tại Việt nam thường sử dụng phương pháp
cho điểm để đánh giá xếp hạng rủi ro tín dụng của các khách hàng. Điều này dẫn
tới cùng một khách hàng nhưng lại có nhiều kết quả đánh giá khác nhau giữa các
cán bộ trong cùng một tổ chức.
Xây dựng hệ trợ giúp đánh giá xếp hạng rủi ro tín dụng khách hàng
doanh nghiệp dựa trên mơ hình hồi quy logistic với thực nghiệm đánh giá và có
kết quả đạt được: đưa ra mơ hình giải quyết bài tốn; xây dựng cơng thức tốn
học của mơ hình tính xác suất rủi ro không trả được nợ của khách hàng doanh
nghiệp; xây dựng hệ thống phần mềm hỗ trợ tính xếp hạng rủi ro tín dụng khách
hàng doanh nghiệp dựa trên mơ hình thực nghiệm xây dựng được.
Luận văn đã nghiên cứu và áp dụng mơ hình phân tích định lượng hồi
quy logistic trong dự đoán xác suất vỡ nợ của khách hàng và xây dựng hệ thống
trợ giúp hỗ trợ đánh giá rủi ro tín dụng khách hàng doanh nghiệp.
Luận văn sử dụng hệ thống thực nghiệm xây dựng để đánh giá xếp hạng
rủi ro tín dụng với các doanh nghiệp có báo cáo tài chính được cơng bố trên thị
trường chứng khoán. Kết quả hệ thống đánh giá phù hợp với hiện trạng và sức
khỏe của doanh nghiệp.
Trong tương lai, luận văn sẽ xây dựng mơ hình thực nghiệm trên nhiều
bộ biến số tài chính và bộ dữ liệu khác nhau để lựa chọn được mơ hình tối ưu
hơn và mở rộng đối tượng khách hàng được áp dụng chấm điểm.HỌC VIÊN
Ký và ghi rõ họ tên
MỤC LỤC
MỞ ĐẦU ............................................................................................................... 1
CHƯƠNG 1. TỔNG QUAN CƠ SỞ LÝ THUYẾT .......................................... 5
1.1
1.2
1.3
Rủi ro tín dụng ........................................................................................... 5
1.1.1
Khái niệm rủi ro tín dụng ............................................................ 5
1.1.2
Nguyên nhân của rủi ro tín dụng................................................. 5
1.1.3
Các chỉ tiêu phản ánh rủi ro tín dụng .......................................... 6
Xếp hạng tín dụng ...................................................................................... 7
1.2.1
Định nghĩa xếp hạng tín dụng ..................................................... 7
1.2.2
Vai trị của xếp hạng tín dụng ..................................................... 7
1.2.3
Quy trình tín dụng ....................................................................... 8
Các mơ hình xếp hạng tín dụng ............................................................... 10
1.3.1
Các mơ hình phân tích định lượng trong xếp hạng rủi ro tín dụng
10
1.3.2
Lý do lựa chọn mơ hình hồi quy logistic .................................. 12
1.4
Giới thiệu hệ trợ giúp quyết định trong đánh giá xếp hạng rủi ro tín dụng
khách hàng doanh nghiệp ..................................................................................... 14
CHƯƠNG 2. MƠ HÌNH HỒI QUY LOGISTIC TRONG ĐÁNH GIÁ XẾP
HẠNG TÍN DỤNG KHÁCH HÀNG ................................................................ 16
2.1
2.2
2.3
2.4
Giới thiệu mơ hình hồi quy logistic ......................................................... 16
2.1.1
Xác suất không trả được nợ ...................................................... 16
2.1.2
Mô hình hồi quy logistic trong phân loại khách hàng .............. 17
2.1.3
Xác định tham số mơ hình hồi quy logistic .............................. 18
Dữ liệu và các biến sử dụng ..................................................................... 19
2.2.1
Dữ liệu sử dụng ......................................................................... 19
2.2.2
Các biến sử dụng trong xây dựng mơ hình ............................... 19
Chuẩn hóa dữ liệu .................................................................................... 22
2.3.1
Xác định điểm giới hạn ............................................................. 22
2.3.2
Chuẩn hóa dữ liệu ..................................................................... 23
Đánh giá mơ hình ..................................................................................... 25
2.4.1
Đường cong tích lũy và tỷ lệ phân loại chính xác .................... 25
2.4.2
Mức ý nghĩa thống kê ............................................................... 26
2.4.3
Hệ số tương quan ...................................................................... 26
2.4.4
Person chi-square, χ2 ................................................................. 27
2.4.5
Residual Deviance, G2 .............................................................. 27
2.4.6
Mean Squared Error .................................................................. 28
2.4.7
Tỷ lệ dự đoán ............................................................................ 28
2.4.8
Hệ số xác định bội R2 ................................................................ 29
CHƯƠNG 3. GIẢI PHÁP ĐÁNH GIÁ RỦI RO TÍN DỤNG DỰA TRÊN
MƠ HÌNH HỒI QUY LOGISTIC .................................................................... 30
3.1
Phát biểu bài toán ..................................................................................... 30
3.2
Xây dựng hệ trợ giúp đánh giá rủi ro tín dụng ......................................... 30
Bước 1: Thu thập dữ liệu xây dựng mơ hình ........................................... 33
Bước 2: Tính tốn các biến ...................................................................... 33
Bước 3: Chuẩn hóa các biến để xây dựng mơ hình ................................. 33
Bước 4: Xây dựng mơ hình ..................................................................... 35
Bước 5: Đánh giá độ phù hợp của mô hình ............................................. 37
Bước 6: Xác định cơng thức mơ hình ...................................................... 38
Bước 7: Thu thập dữ liệu của khách hàng cần đánh giá .......................... 38
Bước 8: Tính tốn các biến ...................................................................... 39
Bước 9: Chuẩn hóa các biến để tính PD .................................................. 39
Bước 10: Tính xác suất vỡ nợ .................................................................. 39
Bước 11: Xác định kết quả xếp hạng khách hàng ................................... 40
3.3
Ví dụ minh họa ......................................................................................... 41
3.4
Thực nghiệm ............................................................................................ 47
3.4.1
Thu thập dữ liệu và tính tốn các biến ...................................... 47
3.4.2
Giả định và phương pháp thực nghiệm ..................................... 50
3.4.3
Kết quả thực nghiệm ................................................................. 50
3.4.4
Đánh giá hiệu quả của chuẩn hóa dữ liệu ................................. 63
CHƯƠNG 4. THỰC NGHIỆM VÀ ĐÁNH GIÁ ............................................ 65
4.1
Thiết kế hệ thống ...................................................................................... 65
4.2
Biểu đồ ca sử dụng (use-case) .................................................................. 67
4.3
4.2.1
Biểu đồ ca sử dụng tổng quan ................................................... 67
4.2.2
Các tác nhân .............................................................................. 68
4.2.3
Biểu đồ phân rã chức năng ........................................................ 69
4.2.4
Đặc tả một số ca sử dụng .......................................................... 71
Biểu đồ hoạt động (Activity) ................................................................... 73
4.3.1
Nhập tham số hệ thống.............................................................. 74
4.4
4.5
4.3.2
Nhập danh sách người dùng ...................................................... 75
4.3.3
Nhập bản ghi tài chính .............................................................. 76
4.3.4
Xếp hạng rủi ro khách hàng ...................................................... 77
Thiết kế hệ thống ...................................................................................... 79
4.4.1
Biểu đồ lớp ................................................................................ 79
4.4.2
Thiết kế cơ sở dữ liệu ................................................................ 80
Đánh giá hệ thống trợ giúp....................................................................... 80
4.5.1
Sử dụng hệ thống trợ giúp đánh giá xếp loại doanh nghiệp niêm
yết trên TTCK .............................................................................................. 81
4.5.2
So sánh kết quả đánh giá với mơ hình xếp hạng khác .............. 85
CHƯƠNG 5. KẾT LUẬN .................................................................................. 87
5.1
Kết luận chung ......................................................................................... 87
5.2
Kết quả đạt được ...................................................................................... 87
5.3
Định hướng tiếp theo................................................................................ 88
TÀI LIỆU THAM KHẢO ................................................................................. 89
PHỤ LỤC ............................................................................................................ 93
DANH MỤC HÌNH VẼ
Hình 1.1: Ngun nhân dẫn tới rủi ro tín dụng ...................................................... 6
Hình 1.2: Sơ đồ tổng quan quy trình tín dụng........................................................ 9
Hình 1.3: Sơ đồ ngun lý hoạt động của hệ trợ giúp xếp hạng rủi ro tín dụng .. 15
Hình 2.1: Mối liên hệ giữa X, p và logit(p) ......................................................... 18
Hình 2.2: Biểu đồ thể hiện phân chia các miền giá trị ......................................... 22
Hình 2.3: Đồ thị dữ liệu sau khi chuẩn hóa sigmoid............................................ 23
Hình 2.4: Biểu đồ minh họa dữ liệu trước và sau chuẩn hóa ............................... 25
Hình 2.5: Minh hoạt đường cong tích lũy ............................................................ 25
Hình 2.6: Minh họa mức ý nghĩa thống kê .......................................................... 26
Hình 3.1: Mơ hình Flowchart giải quyết bài tốn ................................................ 31
Hình 3.2: Mơ hình kiến trúc hệ thống .................................................................. 32
Hình 3.3: Biểu đồ biến đổi Chi-Square của các mơ hình ..................................... 59
Hình 3.4: Biểu đồ biến đổi MSE qua các mơ hình .............................................. 60
Hình 3.5: Biểu đồ biến đổi AR qua các mơ hình ................................................. 60
Hình 3.6: Biểu đồ số lượng biến sử dụng qua các mơ hình ................................. 60
Hình 4.1: Sơ đồ luồng xử lý hệ thống .................................................................. 65
Hình 4.2: Biểu đồ ca sử dụng tổng quan .............................................................. 68
Hình 4.3: Biểu đồ phân rã chức năng Quản lý tham số hệ thống ........................ 69
Hình 4.4: Biểu đồ phân rã chức năng Quản lý danh sách người dùng ................ 70
Hình 4.5: Biểu đồ hoạt động ................................................................................ 74
Hình 4.6: Biểu đồ hoạt động nhập tham số hệ thống ........................................... 75
Hình 4.7: Biểu đồ hoạt động nhập danh sách khách hàng ................................... 76
Hình 4.8: Biểu đồ hoạt động nhập thơng tin tài chính khách hàng ...................... 77
Hình 4.9: Biểu đồ hoạt động đánh giá xếp hạng khách hàng .............................. 78
Hình 4.10: Biểu đồ lớp mô tả cấu trúc hệ thống .................................................. 79
Hình 4.11: Sơ đồ thiết kế CSDL .......................................................................... 80
Hình 4.12: Số liệu tài chính của PVX sau khi nhập lên hệ thống ........................ 82
Hình 4.13: Số liệu tài chính của CVT sau khi nhập lên hệ thống ........................ 83
Hình 4.14: Kết quả đánh giá xếp hạng PVX ........................................................ 83
Hình 4.15: Kết quả đánh giá xếp hạng CVT ........................................................ 84
DANH MỤC BẢNG
Bảng 2.1: Danh sách biến độc lập ........................................................................ 20
Bảng 3.1: Bảng thang hạng chuẩn........................................................................ 40
Bảng 3.2: Ví dụ minh họa dữ liệu thu thập xây dựng mơ hình ............................ 41
Bảng 3.3: Ví dụ minh họa danh mục biến độc lập ............................................... 42
Bảng 3.4: Danh mục biến độc lập và cơng thức tính ........................................... 47
Bảng 3.5: Danh mục chỉ tiêu tài chính cần thu thập ............................................ 49
Bảng 3.6: Danh sách biến được lựa chọn để xây dựng mơ hình.......................... 53
Bảng 3.7: Kết quả kiểm thử mơ hình ................................................................... 61
Bảng 3.8: Hệ số các biến của mơ hình thực nghiệm ............................................ 61
Bảng 3.9: Tham số mơ hình thực nghiệm ............................................................ 62
Bảng 4.1: Danh sách chỉ tiêu tài chính của hệ thống ........................................... 65
Bảng 4.2: Danh sách biến sử dụng trong hệ thống .............................................. 66
Bảng 4.3: Tham số hệ thống ................................................................................ 66
Bảng 4.4: Bảng thang hạng chuẩn của hệ thống .................................................. 66
Bảng 4.5: Số liệu thu thập doanh nghiệp cần đánh giá xếp hạng ........................ 81
Bảng 4.6: Bảng tổng hợp kết quả xếp hạng cho PVX và CVT ............................ 84
MỞ ĐẦU
1. Lý do chọn đề tài
Đặc điểm chung của các ngân hàng thương mại Việt Nam hiện nay là danh
mục tín dụng vẫn chiếm phần lớn trong tổng tài sản (từ 60% đến 80% tổng tài
sản của ngân hàng) [1] [2]. Do vậy, xếp hạng tín dụng nhằm đánh giá rủi ro của
khách hàng đang ngày càng trở nên cần thiết và quan trọng đối với công tác quản
lý rủi ro nói chung và rủi ro tín dụng nói riêng của các ngân hàng thương mại
Việt Nam.
Mục đích của bất kỳ hệ thống xếp hạng tín dụng nội bộ nào đều nhằm đánh
giá về rủi ro tín dụng của ngân hàng, rủi ro do khách hàng khơng có khả năng
hoàn trả vốn vay hoặc rủi ro do ngân hàng phải thực hiện thay các nghĩa vụ cam
kết bảo lãnh cho khách hàng với một bên thứ ba. Do đặc điểm về cấu trúc, thiết
kế và vận hành của hệ thống xếp hạng tín dụng có thể khác nhau giữa các ngân
hàng, ví dụ như: cùng xếp hạng tín dụng theo phương pháp cho điểm tuy nhiên
cơ cấu của các chỉ tiêu đánh giá, trọng số của các chỉ tiêu,….giữa các ngân hàng
khác nhau do vậy cùng thông tin đầu vào như nhau nhưng các ngân hàng sẽ cho
ra kết quả xếp hạng khác nhau.
Một khách hàng có đánh giá xếp hạng tốt thường sẽ nhận được nhiều sự ưu
ái của ngân hàng như: lãi suất tốt, thời hạn vay tốt, trả gốc và lãi linh hoạt,.. Tuy
nhiên nếu một khách hàng được đánh giá là xấu thì khách hàng sẽ khó có cơ hội
tiếp cận để vay nguồn vốn từ phía ngân hàng, hoặc nếu khách hàng được vay thì
sẽ bị siết chặt hạn mức giải ngân, lãi suất cao hơn, thời hạn vay ngắn hơn,…
Thông thường, khi xét duyệt hồ sơ vay vốn của khách hàng, cán bộ tín dụng
thường gặp phải 2 sai lầm sau:
-
Đồng ý cho vay với một khách hàng không tốt
-
Từ chối cho vay với một khách hàng tốt
Cả hai sai lầm trên đều ảnh hưởng tới hoạt động kinh doanh và gây thiệt hại
cho ngân hàng. Thậm chí sai lầm số 2 cịn gây thiệt hại nghiêm trọng hơn vì làm
ảnh hưởng tới uy tín của ngân hàng.
Theo thơng tư số 52/2018/TT-NHNN của NHNN có quy định về việc các tổ
chức tín dụng, chi nhánh ngân hàng nước ngồi đều phải có hệ thống xếp hạng
1
tín dụng nội bộ [5]. Tuy nhiên thơng tư này mới dừng lại ở việc chấm điểm các
chỉ tiêu và đánh trọng số. Đối với các hệ thống xếp hạng tín dụng sử dụng
phương pháp cho điểm có các sai lầm:
-
Chấm điểm dựa trên cảm tính, chủ quan của cán bộ tín dụng.
-
Cùng một khách hàng sẽ cho kết quả đánh giá xếp hạng tín dụng khác
nhau giữa các cán bộ tín dụng trong cùng một tổ chức/phịng ban.
Trước các thách thức trên, việc có một hệ thống trợ giúp đánh giá rủi ro xếp
hạng tín dụng của khách hàng hoàn toàn dựa trên các yếu tố định lượng, khách
quan do khách hàng cung cấp khi cán bộ tín dụng xét duyệt hồ sơ cho khách
hàng vay vốn là vô cùng cần thiết. Quan trọng hơn là ngân hàng/bên cho vay có
thể phát hiện sớm các rủi ro khơng trả được nợ của khách hàng để có các biện
pháp ứng phó như: từ chối cho vay, tăng lãi suất để bù cho tổn thất khi xảy ra rủi
ro khách hàng khơng trả được 1 phần hoặc tồn bộ nợ.
Thơng thường cho vay đối với khách hàng doanh nghiệp bao giờ cũng
chiếm tỷ trọng cao; và các khoản vay cho khách hàng doanh nghiệp thường là rất
lớn. Với đề tài “Xây dựng hệ trợ giúp đánh giá xếp hạng rủi ro tín dụng khách
hàng doanh nghiệp" dựa trên mơ hình hồi quy logistic trong việc lượng hóa xác
suất xảy ra rủi ro vỡ nợ của khách hàng doanh nghiệp của luận văn sẽ mang lại
cho cán bộ tín dụng một cơng cụ xếp hạng rủi ro tiềm ẩn của khách hàng một
cách khách quan, một trợ thủ đắc lực trong việc phòng ngừa nợ xấu tiềm ẩn cho
ngân hàng.
2. Mục tiêu và nhiệm vụ nghiên cứu
Xây dựng hệ trợ giúp đánh giá xếp hạng rủi ro tín dụng khách hàng doanh
nghiệp dựa trên mơ hình hồi quy logistic với thực nghiệm đánh giá và có kết quả
đạt được như sau:
Đưa ra mơ hình giải quyết bài tốn.
Xây dựng cơng thức tốn học của mơ hình tính xác suất rủi ro không trả
được nợ của khách hàng.
Xây dựng hệ thống phần mềm hỗ trợ tính xếp hạng rủi ro tín dụng dựa trên
số liệu về các chỉ tiêu tài chính thu thập được từ khách hàng.
3. Đối tượng và phạm vi nghiên cứu
Đối tượng nghiên cứu tập trung vào xây dựng cơng thức tính xác suất xảy
2
ra rủi ro vỡ nợ của khách hàng doanh nghiệp bằng phương pháp sử dụng mơ hình
hồi quy logistic. Tiếp theo tác giả xây dựng hệ thống trợ giúp trong đánh giá xếp
hạng rủi ro tín dụng của khách hàng.
Phạm vi nghiên cứu giới hạn trong việc tác giả sử dụng các kỹ thuật tỷ lệ
phân loại chính xác (Accuracy ratio), hệ số độ tương quan (Correlation
Coefficient) và mức ý nghĩa thống kê (p-value) để đánh giá và loại bỏ các biến
số kém chất lượng ra khỏi mơ hình. Sau quá trình này sẽ chỉ giữ lại lai một lượng
nhỏ các biến số giúp giảm chi phí vận hành hệ thống sau này.
4. Phương pháp nghiên cứu
Với yêu cầu của bài toán đặt ra, tác giả đã tập trung nghiên cứu về các kiến
thức liên quan bao gồm: phương pháp xử lý dữ liệu, phương pháp chuẩn hóa dữ
liệu về phân phối chuẩn tắc, các kiến thức về kinh tế lượng và thống kê, kiến
thức về phân tích thiết kế hệ thống và kiến thức về các mơ hình đánh giá xếp
hạng tín dụng. Đặc biệt luận văn sử dụng mơ hình logit trong tính tốn xác suất
vỡ nợ khách hàng kết hợp với bảng thang hạng chuẩn để đưa kết quả xếp hạng
rủi ro tín dụng của khách hàng doanh nghiệp.
5. Kết quả dự kiến
- Xác định được mô hình tính xếp hạng rủi ro tín dụng của khách hàng
doanh nghiệp.
-
Xây dựng phầm mềm trợ giúp hỗ trợ xếp hạng rủi ro tín dụng của
khách hàng doanh nghiệp cho cán bộ tín dụng.
6. Ý nghĩa khoa học và thực tiễn
Hệ thống hỗ trợ xếp hạng rủi ro tín dụng của khách hàng doanh nghiệp với
dữ liệu đầu vào là các chỉ tiêu định lượng trên báo cáo tài chính của khách hàng
có nhiều ưu điểm về sự thuận lợi trong vận hành và kết quả hồn tồn khách
quan, khơng phụ thuộc vào chủ quan của cán bộ tín dụng. Với hệ thống này sẽ
giúp cán bộ tín dụng phát hiện sớm nguy cơ tiềm ẩn rủi ro của khách hàng, từ đó
giúp ngân hàng có các chính sách phù hợp đối với từng mức xếp hạng của khách
hàng. Do vậy việc nghiên cứu này có ý nghĩa thực tiễn cao.
7. Bố cục luận văn
Luận văn bao gồm 5 chương
Chương 1: Tổng quan về cơ sở lý thuyết: Chương này đề cập tới các
kiến thức cơ bản liên quan tới khái niệm rủi ro tín dụng, các nguyên nhân
3
dẫn tới rủi ro tín dụng. Tiếp theo giới thiệu về các khái niệm xếp hạng tín
dụng và các mơ hình thường sử dụng để xếp hạng tín dụng khách hàng.
Chương 2: Mơ hình hồi quy logistic trong đánh giá xếp hạng tín dụng
khách hàng: Chương này đề cập chi tiết về mơ hình hồi quy logistic,
phương pháp khử nhiễu dữ liệu và chuẩn hóa; phương pháp xác định và
đánh giá mơ hình
Chương 3: Giải pháp đánh giá rủi ro tín dụng dựa trên mơ hình hồi
quy logistic: Chương này luận văn đề xuất mơ hình giải quyết bài tốn và
cách thức xây dựng mơ hình. Tiếp theo là phần thực nghiệm luận văn
trình bày mơ hình thực nghiệm thu được dựa trên tập dữ liệu thu được.
Chương 4: Thực nghiệm và đánh giá: Chương này luận văn trình bày chi
tiết về phân tích thiết kế thống. Kết quả hệ thống thực nghiệm
Chương 5: Kết luận: Đây là chương cuối của luận văn, trình bày tóm tắt
về các kết quả nghiên cứu đã đạt được cũng như hướng nghiên cứu phát
triển trong tương lai.
4
CHƯƠNG 1. TỔNG QUAN CƠ SỞ LÝ THUYẾT
1.1 Rủi ro tín dụng
1.1.1 Khái niệm rủi ro tín dụng
Rủi ro tín dụng là một trong những loại rủi ro lâu đời nhất và lớn nhất trong
thị trường tài chính, thường xuyên xảy ra và gây hậu quả nặng nề đối với hoạt
động kinh doanh ngân hàng vì các khoản tín dụng thường chiếm quá nửa giá trị
tổng tài sản và tạo ra từ 50% - 70% thu nhập cho ngân hàng [2]. Rủi ro tín dụng
cũng là loại rủi ro phức tạp nhất, quản lý và phịng ngừa khó khăn nhất, địi hỏi
ngân hàng phải có những giải pháp đồng bộ, hữu hiệu để ngăn ngừa, hạn chế và
giảm thiểu tối đa những thiệt hại có thể xảy ra.
Chính vì vậy, khái niệm rủi ro tín dụng được rất nhiều nhà khoa học nghiên
cứu và đưa ra những ý kiến khác nhau, sau đây là một số khái niệm tiêu biểu:
-
Rủi ro tín dụng là những tổn thất do khách hàng vay không trả được nợ
hoặc sự giảm sút chất lượng tín dụng của khoản vay [4][10].
-
Rủi ro tín dụng là rủi ro phát sinh trong trường hợp ngân hàng không thu
được đầy đủ gốc và lãi của khoản vay hoặc việc thanh tốn gốc và lãi khơng
đúng kì hạn [3].
-
Rủi ro tín dụng là nguy cơ mà người đi vay khơng thể chi trả tiền lãi hoặc
khơng hồn trả gốc so với thời gian ấn định trong hợp đồng tín dụng [4].
-
Rủi ro tín dụng là khả năng xảy ra tổn thất trong hoạt động ngân hàng của
tổ chức tín dụng do khách hàng khơng thực hiện hoặc khơng có khả năng thực
hiện nghĩa vụ của mình theo cam kết [5].
Nhân xét: trong tất cả các khái niệm về rủi ro ở trên, tất cả đều chứa đựng một
cách hiểu chung nhất về rủi ro không trả được nợ của bên vay (khách hàng) với
người cho vay (cá nhân hoặc tổ chức).
1.1.2 Nguyên nhân của rủi ro tín dụng
Rủi ro tín dụng là rủi ro phát sinh do khách hàng vay mà không thực hiện
được các nghĩa vụ trả nợ (bao gồm gốc + lãi) được cam kết như trong hợp đồng
tín dụng được ký kết giữa tổ chức tín dụng và người đi vay. Khi bên vay khơng
có khả năng thực hiện cam kết các nghĩa vụ tài chính theo kết, sẽ gây tổn thất
nghiêm trọng cho tổ chức tín dụng, thậm chí làm cho tổ chức tín dụng bị phá sản.
Nguyên nhân dẫn tới rủi ro tín dụng thường có rất nhiều, tuy nhiên luận văn
5
khái quát lại các nguyên nhân chính dẫn tới rủi ro tín dụng thơng qua hình 1.1:
Ngun nhân dẫn
tới rủi ro tín dụng
Nguyên nhân khách
quan
1. Kinh tế
bất ổn
2. Pháp lý
chưa thuận
lợi
Ngun nhân chủ
quan
3. Từ phía
khách hàng
4. Từ phía
ngân hàng
Hình 1.1: Nguyên nhân dẫn tới rủi ro tín dụng
Đối với bên cho vay, rủi ro tín dụng phụ thuộc vào năng lực của bộ phận tín
dụng trong việc phát hiện và hạn chế rủi ro từ lúc xem xét quyết định cho vay
cũng như trong suốt thời gian vay. Năng lực cấp tín dụng phụ thuộc vào chun
mơn của cán bộ tín dụng, quy trình và cơng cụ hỗ trợ đánh giá xếp loại rủi ro
khách hàng.
1.1.3 Các chỉ tiêu phản ánh rủi ro tín dụng
Mặc dù RRTD là khách quan, song ngân hàng hoặc bên cho vay phải quản
lí RRTD nhằm hạn chế đến mức thấp nhất các tổn thất có thể xảy ra. Từ những
nguyên nhân nảy sinh RRTD, ngân hàng hoặc bên cho vay cụ thể hóa thành
những chỉ tiêu hoặc dấu hiệu chính phát sinh trong hoạt động tín dụng phản ánh
RRTD:
-
Nợ quá hạn và tỷ lệ nợ q hạn trên tổng dư nợ.
-
Nợ khó địi và tỷ lệ nợ khó địi trên tổng dư nợ.
-
Nợ có vấn đề.
-
Tính đa dạng hóa của tài sản.
-
Tình hình tài chính và phương án của bên vay (các yếu tố của bên vay)
hoặc xếp hạng tín dụng bên vay.
6
-
Đảm bảo tiền vay.
-
Quan hệ tín dụng giữa ngân hàng hoặc bên cho vay và khách hàng.
-
Môi trường hoạt động của người vay.
1.2 Xếp hạng tín dụng
1.2.1 Định nghĩa xếp hạng tín dụng
Xếp hạng tín dụng là đánh giá rủi ro tín dụng của con nợ tiềm năng (cá
nhân, doanh nghiệp, cơng ty hoặc chính phủ) dự báo về khả năng trả nợ của
họ và dự báo ngầm về khả năng vỡ nợ của con nợ. Xếp hạng tín dụng thể hiện
sự đánh giá của cơ quan xếp hạng tín dụng về thơng tin định tính và định
lượng cho con nợ tiềm năng, bao gồm thông tin được cung cấp bởi con nợ
tiềm năng và thông tin khác không được cơng khai từ các nhà phân tích của cơ
quan xếp hạng tín dụng (nguồn: wikipedia.org)
Đứng trên quan điểm của bên cho vay: “Xếp hạng doanh nghiệp là
đánh giá hiện thời và dự đoán tương lai về khả năng của người đi vay về
việc hoàn trả tiền gốc và lãi của một khoản nợ nhất định” [21].
Xếp hạng hay đánh giá tín dụng thể hiện khả năng bên được xếp hạng sẽ
rơi vào vỡ nợ trong một khoảng thời gian nhất định; khoảng thời gian từ 1
năm trở xuống được coi là ngắn hạn và trên 1 năm được coi là dài hạn. Trước
đây, các nhà đầu tư tổ chức thích xem xét xếp hạng dài hạn nhưng ngày nay
người ta thường sử dụng xếp hạng ngắn hạn.
Xếp hạng tín dụng được thực hiện bởi các tổ chức xếp hạng trong đó các
tổ chức lớn và có uy tín nhất trên thế giới như: Standard & Poor, Moody và
Fitch. Các tổ chức này họ sử dụng các ký hiệu chữ cái như A, B, C,.. để đại
diện cho hạng của cá nhân/tổ chức được xếp hạng và các xếp hạng càng cao
thể hiện khả năng vỡ nợ càng thấp.
1.2.2 Vai trò của xếp hạng tín dụng
Hệ thống xếp hạng tín dụng nhằm cung cấp những dự đoán về khả năng
xảy ra rủi ro tín dụng được hiểu là những gì mà bên đi vay hứa sẽ hồn thành
nghĩa vụ thanh tốn của mình với bên cho vay bị vi phạm về mặt kinh tế.
Hệ thống xếp hạng tín dụng giúp bên cho vay (NHTM) quản trị được rủi
ro tín dụng bằng phương pháp phân loại hạng rủi ro với khách hàng. Hạng cao
7
nguy cơ xảy ra rủi ro không trả được nợ càng thấp. Ngồi ra, xếp hạng tín
dụng có vai trị to lớn đối với [15]:
Với nhà đầu tư: Xếp hạng tín dụng giúp nhà đầu tư có thêm cơng cụ
đánh giá rủi ro tín dụng, giảm thiểu chi phí thu thập, phân tích, giám sát khả
năng trả nợ của các tổ chức phát hành trải phiếu, cổ phiếu, công cụ nợ.
Với doanh nghiệp: Xếp hạng tín dụng giúp các cơng ty mở rộng thị
trường vốn trong và ngoài nước, giảm bớt sự phụ thuộc vào vay ngân hàng.
XHTD cũng giúp duy trì sự ổn định nguồn tài trợ cho cơng ty, các cơng ty có
xếp hạng cao có lợi thế sẽ duy trì được thị trường vốn trong hầu hết mọi hồn
cảnh. Cơng ty có xếp hạng càng cao thì chi phí lãi vay càng giảm, tức là các
nhà đầu tư sẵn sàng nhận một mức lãi suất thấp hơn thị trường, nhưng bù lại
nhà đầu tư sẽ có cảm giác an tâm hơn.
Với chính phủ và thị trường tài chính: Xếp hạng tín dụng giúp thị
trường tài chính minh bạch hơn, nâng cao hiệu quả của nền kinh tế và tăng
cường khả năng giám sát thị trường của Chính phủ.
1.2.3 Quy trình tín dụng
Quy trình cấp tín dụng cho khách hàng doanh nghiệp được thực hiện
theo nhiều bước và nhiều bộ phận liên quan. Tùy theo quy mô mà các tổ chức
tín dụng sẽ phân thành các bước và bộ phận xử lý hồ sơ tại các bước cũng
khác nhau. Thậm chí trong cùng một tổ chức, tùy theo hạn mức của khoản vay
mà cũng có các cấp phê duyệt và thẩm định khác nhau. Nhưng nhìn chung,
bản chất của quy trình tín dụng từ khâu bán hàng cho tới thanh lý hợp động
bao gồm 8 bước và được thể hiện thông qua sơ đồ 1.2 như sau [9]:
8
Bắt đầu
Bán hàng và lập hồ sơ
vay vốn (1)
Xếp hạng rủi ro tín dụng
(2)
Ra quyết
định (3)
Khơng
đồng ý cho
vay
Đồng ý
cho vay
Thẩm định hồ sơ (4)
Không
đồng ý cho
vay
TĐ phê
duyệt (5)
Đồng ý
cho vay
Lập hợp đồng (6)
Giải ngân và quản lý
khoản vay (7)
Kết thúc
Thanh lý hợp đồng (8)
Hình 1.2: Sơ đồ tổng quan quy trình tín dụng
Theo sơ đồ trên, quy trình tín dụng gồm 8 bước. Tiếp theo, luận văn trình
bày tóm tắt nội dung của từng bước như sau:
Bước 1: Bán hàng và lập hồ sơ vay vốn, bước này do cán bộ tín dụng hoặc
cán bộ dịch vụ khách hàng thực hiện ngay sau khi tiếp xúc với khách hàng. Các
9
thông tin sau khi thu thập được nhập lên hệ thống phần mềm hệ thống nội bộ bao
gồm tối thiểu các thông tin:
-
Thông tin khách hàng (phục vụ đánh giá xếp loại khách hàng)
-
Khả năng sử dụng vốn vay
-
Khả năng hoàn trả gốc + lãi vay
Bước 2: Xếp hạng rủi ro khách hàng, căn cứ trên các thông tin thu thập
được, cán bộ tín dụng thực hiện đánh giá xếp loại rủi ro tín dụng của khách hàng.
Đây là bước rất quan trọng trong quy trình tổng thể tín dụng của ngân hàng.
Bước này giúp cán bộ tín dụng lượng hóa được tình hình rủi ro tín dụng của
khách hàng, giúp ngăn ngừa và hạn chế tổn thất cho ngân hàng.
Bước 3: Căn cứ trên kết quả xếp loại rủi ro ở Bước 2, cán bộ tín dụng ra
quyết định về việc cho vay hay không cho vay. Và nếu cho vay thì cấp hạn mức
cho vay là bao nhiêu.
Bước 4 đến Bước 8: Thẩm định hồ sơ, thẩm định phê duyệt, lập hợp đồng, giải
ngân, quản lý khoản vay và thanh lý hợp đồng. Các bước này theo quy định
chung của từng ngân hàng.
1.3 Các mơ hình xếp hạng tín dụng
1.3.1 Các mơ hình phân tích định lượng trong xếp hạng rủi ro tín
dụng
Theo Altman, thực tế có bốn phương pháp tiếp cận trong việc phát triển hệ
thống xếp hạng rủi ro tín dụng dựa trên phương pháp định lượng, đó là [24]:
-
Mơ hình xác suất tuyến tính
-
Mơ hình hồi quy Logistic
-
Mơ hình Probit
-
Mơ hình phân tích phân biệt DA (Discriminant Analysis)
Phân tích phân biệt tìm một hàm tuyến tính của các biến tài chính và thị
trường để có thể phân biệt một cách tốt nhất giữa hai lớp doanh nghiệp vỡ nợ và
khơng vỡ nợ. Với phân tích bằng mơ hình hồi quy logistic sử dụng các biến tài
chính dự báo xác suất vỡ nợ của bên đi vay. Với giả thuyết khả năng vỡ nợ có
phân phối logistic, hàm mật độ xác suất vỡ nợ được gọi là hàm logistic. Vì vậy
giá trị của hàm này nằm trong khoảng từ 0 đến 1 [15].
Vào năm 1986, Altman sử dụng mơ hình phân tích phân biệt trên cơ sở số
10
liệu của các doanh nghiệp bị phá sản từ năm 1946-1965 ở Mỹ và thu được kết
quả [24] [25]:
Mơ hình điểm số Z sử dụng 5 chỉ số X1, X2, X3, X4, X5.
Trong đó:
X1 = Vốn lưu động / Tổng tài sản (Working Capitals/Total Assets)
X2 = Lợi nhuận giữ lại / Tổng tài sản (Retain Earnings/Total Assets)
X3 = Lợi nhuận trước lãi vay và thuế/Tổng tài sản (EBIT/Total Assets)
X4 = Vốn chủ sở hữu/ Tổng nợ (Total Equity/Total Liabilities)
X5 = Doanh thu/ tổng tài sản (Sale/Total Assets)
Trị số Z càng cao thì người vay có xác suất vỡ nợ càng thấp. Như vậy,
khi trị số Z thấp hoặc âm sẽ là căn cứ để xếp hạng khách hàng vào nhóm có
nguy cơ vỡ nợ cao. Từ một chỉ số Z ban đầu, Giáo Sư Edward I. Altman đã phát
triển ra Z’ và Z’’ để có thể áp dụng theo từng loại hình và ngành của doanh
nghiệp, như sau [23]:
Đối với doanh nghiệp đã cổ phần hoá, ngành sản suất :
Z = 1.2X1 + 1.4X2 + 3.3X3 + 0.64X4 + 1.000X5
Nếu Z > 2.99:
Nếu 1.8 < Z < 2.99:
DN nằm trong vùng an tồn, chưa có nguy cơ phá sản.
DN nằm trong vùng cảnh báo, có thể có nguy cơ phá
sản.
Nếu Z <1.8:
DN nằm trong vùng nguy hiểm, nguy cơ phá sản cao.
Đối với doanh nghiệp chưa cổ phần hoá, ngành sản xuất:
Z’ = 0.717X1 + 0.847X2 + 3.107X3 + 0.42X4 + 0.998X5
Nếu Z’ > 2.9:
DN nằm trong vùng an tồn, chưa có nguy cơ phá sản.
Nếu 1.23 < Z’ < 2.9: DN nằm trong vùng cảnh báo, có thể có nguy cơ phá
sản.
Nếu Z’ <1.23:
DN nằm trong vùng nguy hiểm, nguy cơ phá sản cao.
Đối với các doanh nghiệp khác:
11
Chỉ số Z’’ dưới đây có thể được dùng cho hầu hết các ngành, các loại hình
doanh nghiệp. Vì sự khác nhau khá lớn của X5 giữa các ngành, nên X5 đã được
đưa ra. Cơng thức tính chỉ số Z’’ được điều chỉnh như sau:
Z’’ = 6.56X1 + 3.26X2 + 6.72X3 + 1.05X4
Nếu Z’’ > 2.6
DN nằm trong vùng an tồn, chưa có nguy cơ phá sản
Nếu 1.2 < Z’’ < 2.6
DN nằm trong vùng cảnh báo, có thể có nguy cơ phá
sản
Z” <1.1
Nếu
DN nằm trong vùng nguy hiểm, nguy cơ phá sản cao.
Mặc dù được đề xuất muộn nhất và chỉ phân loại cho 2 tổng thể, nhưng
phương pháp phân loại theo mơ hình hồi quy logistic được sử dụng rất phổ biến
bởi yếu tố đơn giản và dễ thu thập dữ liệu [13].
1.3.2 Lý do lựa chọn mô hình hồi quy logistic
Như trên đã đề cập, các mơ hình dự báo xếp hạng rủi ro tín dụng doanh
nghiệp dựa trên dữ liệu thống kê bao gồm:
-
Mơ hình xác suất tuyến tính LPM
-
Mơ hình hồi quy Logistic
-
Mơ hình Probit
-
Mơ hình phân tích phân biệt DA (Discriminant Analysis)
Mơ hình xác suất tuyến tính LPM
Mơ hình có dạng:
(
| )
Trong đó:
-
X là biến độc lập
-
Y là biến phụ thuộc
-
: Các hệ số của mơ hình
Đặc điểm mơ hình:
-
Phương sai khơng đồng đều
-
Sai số ngẫu nhiên không theo phân phối chuẩn
-
Xác suất P có thể nằm ngồi [0,1]
12
Mơ hình hồi quy logistic
Các phần sau sẽ trình bày cụ thể hơn về mơ hình này. Mơ hình này có các đặc
điểm sau:
-
Biến độc lập: nhận giá trị rời rạc hoặc liên tục
-
Biến phụ thuộc là nhị phân
-
Không cần giả thiết về phân phối chuẩn của các biến
-
Biến phụ thuộc khơng có sai số ngẫu nhiên
-
Xác suất P ln nằm trong khoảng [0,1]
Mơ hình probit
Mơ hình có dạng:
(
)
∫
√
Trong đó:
-
X là biến độc lập nhận giá trị rời rạc hoặc liên tục
-
F là hàm phân phối xác suất
-
: Các hệ số của mơ hình
Đặc điểm mơ hình:
-
Sai số ngẫu nhiên có phân phối chuẩn
-
Xác suất P ln nằm trong khoảng [0,1]
Mơ hình phân tích phân biệt DA
Hàm biệt thức có dạng:
Trong đó:
-
Z là chỉ số đo lường nguy cơ tài chính của doanh nghiệp
-
V là các hệ số biệt thức
-
X là các chỉ số tài chính
Đặc điểm mơ hình:
-
Số nhóm biết trước và tìm ra tổ hợp tuyến tính phân biệt giữa các
nhóm sau đó chuyển đổi thành hàm biệt thức Z ở trên
13
-
u cầu biến số tài chính có phân phối chuẩn
-
Các biến độc lập khơng có quan hệ tuyến tính với nhau
Với cơng thức mơ hình và đặc điểm từng mơ hình, luận văn đã quyết định lựa
chọn mơ hình hồi quy logistic trong tính xác suất vỡ nợ của khách hàng doanh
nghiệp bởi các lý do sau:
-
Mơ hình này được sử dụng rộng rãi từ năm 1930
-
Không cần giả thiết về phân phối của các biến điều này có thể giúp các
biến độc lập định tính thơng qua các biến giả để trở thành biến định lượng
-
Kiểm thử thống kê khơng q phức tạp
-
Dễ trình bày về phương diện tốn học
-
Mơ hình cho độ chính xác khá cao
1.4 Giới thiệu hệ trợ giúp quyết định trong đánh giá xếp hạng rủi ro tín
dụng khách hàng doanh nghiệp
Đánh giá tín dụng khách hàng là việc xác định khả năng hiện tại và tương lai
của khách hàng trong việc sử dụng vốn vay và khả năng hoàn trả nợ (gốc + lãi).
Mục tiêu của đánh giá tín dụng khách hàng là tìm ra các khách hàng có rủi ro
khơng có khả năng trả nợ dẫn tới ảnh hưởng chất lượng tín dụng của ngân hàng.
Từ đó giúp ngân hàng phịng ngừa, giảm thiểu rủi ro và hạn chế tổn thất.
Nếu việc đánh giá xếp lại rủi ro tín dụng của khách hàng thiếu khách quan
hoặc khơng chính xác sẽ dẫn tới:
-
Đồng ý cho vay với một khách hàng không tốt
-
Từ chối cho vay với một khách hàng tốt
Cả hai quyết định trên đều làm thiệt hại và ảnh hưởng tới uy tín của ngân
hàng.
Hệ thống trợ giúp đánh giá xếp hạng rủi ro tín dụng khách hàng doanh nghiệp
dựa trên mơ hình phân tích định lượng hồi quy logistic sử dụng các chỉ tiêu trên
báo cáo tài chính của khách hàng sẽ khắc phục các hạn chế trên. Hệ thống cung
cấp cho cán bộ tín dụng một cơng cụ xếp hạng rủi ro khách hàng hữu ích nhanh
và chính xác dựa trên thơng tin báo cáo tài chính khách hàng cung cấp. Tùy theo
quy chế và khẩu vị rủi ro của ngân hàng sẽ sử dụng báo cáo tài chính được kiểm
14
tốn hay khơng. Luận văn mơ tả mơ hình ngun lý hoạt động hệ thống trợ giúp
đánh giá rủi ro tín dụng như hình 1.3:
TIỀN XỬ LÝ DỮ LIỆU
(2)
THƠNG TIN BÁO CÁO
TÀI CHÍNH (1)
MƠ HÌNH HỒI QUY LOGISTIC
TÍNH XÁC SUẤT KHÔNG TRẢ
ĐƯỢC NỢ (3)
XẾP HẠNG RỦI RO
KHÁCH HÀNG (4)
SƠ ĐỒ NGUYÊN LÝ HOẠT ĐỘNG CỦA HỆ THỐNG TRỢ GIÚP XẾP HẠNG KHÁCH HÀNG
Hình 1.3: Sơ đồ nguyên lý hoạt động của hệ trợ giúp xếp hạng rủi ro tín dụng
Về cơ bản, nguyên lý hoạt động của hệ trợ giúp xếp hạng rủi ro tín dụng
khách hàng doanh nghiệp bao gồm 4 module: Thơng tin báo cáo tài chính (1),
tiền xử lý dữ liệu (2), Mơ hình hồi quy logistic tính xác suất khơng trả được nợ
(3), xếp hạng rủi ro khách hàng (4). Tiếp theo là mô tả vai trị của từng module:
-
(1): Module này đóng vai trị cung cấp dữ liệu đầu vào cho hệ thống.
-
(2): Tại đây, hệ thống sẽ tính tốn các biến số tài chính từ các chỉ tiêu tài
chính. Các biến số được chuẩn hóa trước khi cung cấp cho module (3).
-
(3): Đây được coi là trái tim của hệ thống hoạt động dựa trên cơng thức
tốn học của mơ hình hồi quy logistic xây dựng được (phần sau sẽ nói về
cách xây dựng mơ hình và lựa chọn mơ hình tối ưu được sử dụng để tính
xác suất khơng trả được nợ), module này thực hiện tính tốn xác suất
khơng trả được nợ của khách hàng doanh nghiệp từ các biến số tài chính
đã được chuẩn hóa tại module (2).
-
(4): Module nhận xác suất khơng trả được nợ được tính từ module (3) và
kết hợp với bảng thang hạng chuẩn để tính xếp hạng rủi ro của khách hàng
doanh nghiệp.
Các phần tiếp theo luận văn sẽ trình bày về mơ hình hồi quy logistic và thực
nghiệm xây dựng mơ hình trong tính xác suất không trả được nợ của khách hàng
doanh nghiệp quy mơ trung bình tại ngân hàng Vietcombank.
15
CHƯƠNG 2. MƠ HÌNH HỒI QUY LOGISTIC TRONG ĐÁNH GIÁ XẾP
HẠNG TÍN DỤNG KHÁCH HÀNG
2.1 Giới thiệu mơ hình hồi quy logistic
2.1.1 Xác suất không trả được nợ
Xác suất không trả được nợ hay xác suất vỡ nợ, tiếng Anh là Probability Of
Default viết tắt là PD, là khả năng người đi vay không thực hiện trả nợ (gốc, lãi)
theo lịch trình, cam kết đã định trước. Khi bên cho vay ước tính PD của một
doanh nghiệp cao thì bên cho vay sẽ ấn định mức lãi suất cho vay cao hơn như là
khoản bồi thường cho việc chấp nhận rủi ro cao hơn đó. PD là tham số đầu tiên
quan trọng khi nghiên cứu về rủi ro tín dụng theo tiêu chuẩn Basel.
Theo Basel II, xác suất vỡ nợ được định nghĩa như sau: “Xác suất vỡ nợ
được xem là một chỉ báo rủi ro tín dụng, nó cho thấy khả năng xảy ra việc một
khách hàng không thể thực hiện nghĩa vụ tài chính theo cam kết ban đầu” [22].
Một khách hàng được Basel định nghĩa khơng có khả năng trả được nợ như
sau [22] :
Ngân hàng cho rằng khách hàng vay có nhiều khả năng khơng thanh tốn
được đầy đủ nghĩa vụ tín dụng của mình cho ngân hàng, ngân hàng có thể xử lý
tài sản bảo đảm (nếu có) mà khơng cần truy địi khách hàng.
Cách xác định có thể dựa vào:
o Có dấu hiệu phá sản;
o Vốn lưu động ròng bị âm;
o Giá trị thị trường của doanh nghiệp < Nợ phải trả…
-
Khách hàng có khoản vay lớn đã quá hạn trả nợ 90 ngày mà chưa thanh
toán [34]:
o Các khoản thấu chi sẽ được coi là quá hạn khi khách hàng sử dụng
vượt quá hạn mức cho phép hoặc khi khoản tiền hiện đang thấu chi
lớn hơn mức giới hạn được cấp.
o Đối với một số loại tài sản như khoản vay của các đơn vị cơng có
thể sẽ do cơ quan giám sát xác định là vỡ nợ sau khi quá hạn 180
ngày thay vì 90 ngày.
Với định nghĩa về vỡ nợ của Basel II, tồn thế giới đã có thể áp dụng một
định nghĩa thống nhất và mang tính khách quan hơn.
16
Bài toán xác định PD thuộc lớp bài toán phân loại. Hiện nay có nhiều kỹ
thuật/mơ hình phân loại, trong đó phổ biến và dễ sử dụng là mơ hình hồi quy
logistic. Trong nghiên cứu của luận văn này, tác giả sử dụng mơ hình hồi quy
logistic trong việc xác định xác suất vỡ nợ (PD) của khách hàng. Trên cơ sở xác
suất vỡ nợ tìm được sẽ đối chiếu sang bảng thang hạng chuẩn để chuyển kết quả
sang các ký hiệu xếp hạng tín dụng tương ứng của khách hàng.
Dưới đây luận văn trình bày về mơ hình hồi quy logistic trong bài toán phân
loại khách hàng vỡ nợ hay khơng vỡ nợ.
2.1.2 Mơ hình hồi quy logistic trong phân loại khách hàng
Trong các mơ hình hồi quy tuyến tính, biến độc lập và biến phụ thuộc có
thể nhận giá trị trên tập số thực. Nhưng trong thực tế, có một số tình huống hồi
quy, biến phụ thuộc chỉ nhận hai kết quả có thể xảy ra, ví dụ huyết áp cao hay
huyết áp thấp, bệnh nhân bị ung thư hay khơng bị ung thư, khách hàng có khả
năng trả nợ hay khơng có khả năng trả nợ,…Trong các trường hợp như vậy, kết
quả có thể được mã hóa thành giá trị 0 hoặc 1 và chúng ta muốn dự đoán kết quả
hoặc xác suất của kết quả trên cơ sở một hoặc nhiều biến độc lập.
Trong trường hợp này biến phụ thuộc là biến phân loại có hai giá trị (biến
nhị phân) và hồi quy logistic là một phương pháp sử dụng mơ hình tốn học để
mơ tả mối quan hệ của một số biến độc lập với biến phụ thuộc nhị phân.
Gọi p là xác suất biến cố A xảy ra với giá trị các biến độc lập x1, x2,…,xn. p
có giá trị trong khoảng từ 0 đến 1. Khi đó xác suất p(x) được xác định theo cơng
thức [27][34]:
( )
[
| ]
(
)
Trong đó:
+ : là hệ số chặn của phương trình
+ x1, x2,..,xn: các biến độc lập của mơ hình
: là hệ số các biến độc lập
+ n: Số biến độc lập
Gọi odds là xác suất biến cố xảy ra chia cho biến cố không xảy ra:
Odds=p/(1-p). Nói logit(p) chính là nói log(odds) [13].
17
