BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ TP HỒ CHÍ MINH NGUYỄN HỒNG AN ỨNG DỤNG MƠ HÌNH LOGIT ĐỂ ĐÁNH GIÁ KHẢ NĂNG TRẢ NỢ CỦA KHÁCH HÀNG DOANH NGHIỆP TẠI NGÂN HÀNG TMCP ĐẦU TƯ VÀ PHÁT TRIỂN VIỆT NAM LUẬN VĂN THẠC SĨ KINH TẾ TP.Hồ Chí Minh – Năm 2016 BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ TP HỒ CHÍ MINH NGUYỄN HỒNG AN ỨNG DỤNG MƠ HÌNH LOGIT ĐỂ ĐÁNH GIÁ KHẢ NĂNG TRẢ NỢ CỦA KHÁCH HÀNG DOANH NGHIỆP TẠI NGÂN HÀNG TMCP ĐẦU TƯ VÀ PHÁT TRIỂN VIỆT NAM Chuyên ngành: Tài – Ngân hàng Mã số ngành: 60340201 LUẬN VĂN THẠC SĨ KINH TẾ Người hướng dẫn khoa học: PGS.TS Trầm Thị Xuân Hương TP.Hồ Chí Minh – Năm 2016 LỜI CAM ĐOAN Tơi xin cam đoan luận văn thạc sĩ kinh tế “Ứng dụng mơ hình Logit để đánh giá khả trả nợ khách hàng doanh nghiệp Ngân Hàng TMCP Đầu Tư Và Phát Triển Việt Nam” kết nghiên cứu cá nhân tôi, thực sở nghiên cứu lý thuyết thực tiễn hướng dẫn khoa học PGS.TS Trầm Thị Xuân Hương Các thông tin, số liệu sử dụng luận văn trung thực, tơi hồn tồn chịu trách nhiệm tính trung thực đề tài nghiên cứu Tác giả luận văn Nguyễn Hoàng An DANH MỤC CÁC TỪ VIẾT TẮT Chữ viết đầy đủ Chữ viết tắt BCTC Báo cáo tài BIDV Ngân Hàng TMCP Đầu Tư Và Phát Triển Việt Nam CIC Credit Information Center – trung tâm thơng tin tín dụng Ngân hàng nhà nước GDP Gross Domestic Product – Tổng sản phẩm quốc nội KHDN Khách hàng doanh nghiệp NHNN Ngân hàng Nhà nước NHTM Ngân hàng thương mại OLS Ordinary Least Squares – Mơ hình hồi quy bình phương nhỏ TCTD Tổ chức tín dụng TSĐB Tài sản đảm bảo XHTD Xếp hạng tín dụng DANH MỤC CÁC BẢNG TT Số thứ tự Tên bảng bảng Phân loại nợ khả trả nợ khách hàng theo Trang Bảng 2.1 Bảng 2.2 Bảng 2.3 Bảng 3.1 Dư nợ tín dụng KHDN theo thời hạn cho vay 31 Bảng 3.2 Dư nợ tín dụng KHDN theo thành phần kinh tế 33 Bảng 3.3 Dư nợ tín dụng KHDN theo lĩnh vực kinh doanh 33 Bảng 3.4 Kết phân loại nợ cho vay KHDN 34 Bảng 3.5 Mức trích lập dự phịng cho vay KHDN 35 Bảng 3.6 10 Bảng 3.7 11 Bảng 3.8 12 Bảng 4.1 13 Bảng 4.2 Basel Cấu trúc liệu biến mơ hình Logit Giải thích biến phụ thuộc mơ hình đề xuất Andrea Ruth Coravos Thống kê nhóm tiêu hệ thống XHTD nội BDIV Mối quan hệ mức xếp hạng khả trả nợ KHDN Tỷ lệ xác phương pháp đánh giá khả trả nợ KHDN BIDV thời điểm 31/12/2015 Bảng tóm tắt biến sử dụng mơ hình Bảng phân tích mẫu liệu theo khả trả nợ KHDN 21 28 36 37 41 49 52 14 Bảng 4.3 15 Bảng 4.4 16 Bảng 4.5 Bảng phân tích mẫu liệu theo phân loại nợ BIDV Bảng phân bổ giá trị biến định lượng mẫu liệu Bảng tóm lược kết mơ hình hồi quy kiểm định 52 53 55 DANH MỤC CÁC BIỂU ĐỒ TT Số thứ tự Tên biểu đồ biểu đồ Biểu đồ 2.1 Hệ thống hóa mơ hình đánh giá khả trả nợ khách hàng Trang 15 MỤC LỤC TRANG PHỤ BÌA LỜI CAM ĐOAN MỤC LỤC DANH MỤC CÁC TỪ VIẾT TẮT DANH MỤC CÁC BẢNG DANH MỤC CÁC BIỂU ĐỒ CHƯƠNG 1: GIỚI THIỆU 1.1 Giới thiệu vấn đề nghiên cứu 1.2 Sự cần thiết vấn đề nghiên cứu 1.3 Mục tiêu nghiên cứu 1.4 Câu hỏi nghiên cứu 1.5 Đối tượng phạm vi nghiên cứu 1.6 Phương pháp nghiên cứu 1.7 Kết cấu luận văn 1.8 Ý nghĩa khoa học đề tài nghiên cứu Tóm tắt chương CHƯƠNG 2: CƠ SỞ LÝ THUYẾT VỀ KHẢ NĂNG TRẢ NỢ CỦA KHÁCH HÀNG VÀ MƠ HÌNH LOGIT 2.1 Giới thiệu chương 2.2 Nền tảng lý thuyết 2.2.1 Tổng quan khả trả nợ khách hàng doanh nghiệp 2.2.1.1 Khái quát khả trả nợ khách hàng 2.2.1.2 Những yếu tố ảnh hưởng đến khả trả nợ khách hàng doanh nghiệp 2.2.1.3 Ý nghĩa vai trò đánh giá khả trả nợ khách hàng doanh nghiệp 13 2.2.2 Lý thuyết mơ hình Logit sử dụng việc đánh giá khả trả nợ khách hàng 14 2.2.2.1 Một số mơ hình tiêu biểu sử dụng việc đánh giá khả trả nợ khách hàng 14 2.2.2.2 Tổng quan mơ hình Logit 21 2.3 Lược khảo nghiên cứu trước có liên quan đến vấn đề nghiên cứu 24 2.3.1 Nghiên cứu Irakli Ninua 24 2.3.2 Nghiên cứu Jiménez Saurina 26 2.3.3 Nghiên cứu Andrea Ruth Coravos 28 2.3.4 Nghiên cứu Chiara Pederzoli, GridThoma, Costanza Torricelli 29 Tóm tắt chương 30 CHƯƠNG 3: THỰC TRẠNG KHẢ NĂNG TRẢ NỢ CỦA KHÁCH HÀNG DOANH NGHIỆP VÀ CÔNG TÁC ĐÁNH GIÁ KHẢ NĂNG TRẢ NỢ CỦA KHÁCH HÀNG DOANH NGHIỆP TẠI NGÂN HÀNG TMCP ĐẦU TƯ VÀ PHÁT TRIỂN VIỆT NAM 31 3.1 Thực trạng hoạt động tín dụng khách hàng doanh nghiệp Ngân Hàng TMCP Đầu Tư Và Phát Triển Việt Nam 31 3.2 Thực trạng khả trả nợ khách hàng doanh nghiệp Ngân Hàng TMCP Đầu Tư Và Phát Triển Việt Nam 34 3.3 Thực trạng đánh giá khả trả nợ khách hàng doanh nghiệp Ngân Hàng TMCP Đầu Tư Và Phát Triển Việt Nam 35 3.3.1 Phương pháp đánh giá khả trả nợ khách hàng doanh nghiệp Ngân Hàng TMCP Đầu Tư Và Phát Triển Việt Nam 35 3.3.1.1 Đánh giá dựa kết xếp hạng tín dụng nội 35 3.3.1.2 Đánh giá dựa kết thẩm định tín dụng khách hàng trước, sau cho vay 38 3.3.2 Thành tựu đạt 39 3.3.3 Những mặt hạn chế 40 3.3.4 Các nguyên nhân gây hạn chế 41 3.3.4.1 Từ phía khách hàng 41 3.3.4.2 Từ phía BIDV 41 3.3.4.3 Từ phía NHNN Việt Nam 42 Tóm tắt chương 42 CHƯƠNG 4: PHƯƠNG PHÁP, DỮ LIỆU VÀ KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU 43 4.1 Mơ hình nghiên cứu 43 4.1.1 Lý lựa chọn Mơ hình Logit để đánh giá khả trả nợ khách hàng doanh nghiệp Ngân Hàng TMCP Đầu Tư Và Phát Triển Việt Nam 43 4.1.2 Xây dựng Mơ hình Logit để đánh giá khả trả nợ khách hàng doanh nghiệp Ngân Hàng TMCP Đầu Tư Và Phát Triển Việt Nam 4.2 43 Phương pháp xây dựng mơ hình 44 4.2.1 Lựa chọn biến cho mơ hình nghiên cứu 44 4.2.2 Thu thập xử lý liệu 51 4.3 Thảo luận kết nghiên cứu 53 4.3.1 Kết hồi quy kiểm định giả thiết 53 4.3.2 Giải thích ý nghĩa kết hồi quy 56 4.3.2.1 Biến lãi suất cho vay 56 4.3.2.2 Biến tỷ lệ TSĐB tổng dư nợ 57 4.3.2.3 Biến quy mô khách hàng doanh nghiệp 57 4.3.2.4 Biến thời gian quan hệ với ngân hàng 57 4.3.2.5 Biến lịch sử quan hệ tín dụng 58 4.3.2.6 Biến tỷ lệ Doanh thu thuần/Tổng tài sản 58 Tóm tắt Chương 59 CHƯƠNG 5: KẾT LUẬN VÀ GIẢI PHÁP 60 5.1 Tóm tắt kết nghiên cứu đề tài 60 5.1.1 Những kết đạt nghiên cứu 60 61 - Từ kết nghiên cứu, luận văn đề xuất số giải pháp khuyến nghị để nhằm ứng dụng mơ hình Logit nhằm nâng cao hiệu công tác đánh giá khả trả nợ KHDN BIDV NHTM Việt Nam 5.1.2 Ý nghĩa khoa học đề tài nghiên cứu Nghiên cứu có số ý nghĩa định lĩnh vực tài – ngân hàng nói chung BIDV nói riêng, Thứ nhất, nghiên cứu làm rõ tầm quan trọng mối quan hệ công tác đánh giá khả trả nợ KHDN quản trị rủi ro tín dụng NHTM Bên cạnh đó, nghiên cứu đóng góp thêm liệu tổng quan phương pháp đánh giá khả trả nợ KHDN, phương pháp định lượng, cần áp dụng nhiều ngành ngân hàng Thứ hai, kết nghiên cứu yếu tố có tác động đến khả trả nợ KHDN BIDV Từ đó, gợi mở cho hướng nghiên cứu sử dụng thêm nhiều tiêu phi tài yếu tố mơi trường vĩ mơ bên cạnh tiêu tài sẵn có gia tăng số lượng quan sát để tăng độ xác khả dự báo mơ hình Thứ ba, nghiên cứu kỳ vọng thúc đẩy công tác nghiên cứu khoa học Chi nhánh, Phòng ban NHTM để xây dựng mơ hình đánh giá cụ thể hơn, phù hợp cho tình hình thực tế đơn vị mình, mang tính ứng dụng cao 5.2 Giải pháp ứng dụng mơ hình Logit nhằm đánh giá khả trả nợ khách hàng doanh nghiệp BIDV 5.2.1 Giải pháp nhằm nâng cao hiệu công tác đánh giá khả trả nợ khách hàng doanh nghiệp BIDV Dựa vào kết mơ hình nghiên cứu yếu tố tác động đến khả trả nợ KHDN BIDV, nhà quản trị điều hành có sách cụ thể sau để bước nâng cao hiệu công tác đánh giá khả trả nợ KHDN thông qua việc tác động có chủ đích đến yếu tố trên, cụ thể sau: 5.2.1.1 Đối với lãi suất cho vay - Áp dụng chế lãi suất linh hoạt, phù hợp với thị trường đạo NHNN vừa công cụ để ngân hàng thu hút khách hàng mới, trì khách hàng 62 hữu, vừa biện pháp để giảm thiểu nguy khả trả nợ khách hàng Bên cạnh đó, mức lãi suất phù hợp với khả toán khách hàng đảm bảo hiệu dự án/phương án sản xuất kinh doanh mang lại doanh thu, lợi nhuận cho khách hàng - Cán quản lý khách hàng cần tư vấn rõ ràng, trung thực chi phí trả nợ hàng tháng, đặc biệt chương trình lãi suất ngân hàng áp dụng cho khách hàng Điều giúp KHDN chủ động nguồn toán nghĩa vụ định kỳ giảm thiểu nguy KHDN sử dụng vốn sai mục đích 5.2.1.2 Đối với sách tài sản đảm bảo - Quan hệ tín dụng với khách hàng sở tăng cường tối đa biện pháp đảm bảo Khuyến khích khách hàng cầm cố, chấp thêm tài sản tài sản có pháp lý rõ ràng, tính khoản cao nhằm nâng cao ý thức trả nợ KHDN - Nâng cao công tác đào tạo trình độ cán thẩm định tài sản đảm bảo, thường xuyên kiểm tra thực tế đánh giá lại giá trị tài sản đảm bảo để kịp thời đưa biện pháp quản lý trường hợp tài sản có rủi ro biến động giảm giá - Xây dựng tiêu chí rõ ràng, cụ thể trường hợp trình vượt tỷ lệ cho vay/TSĐB, tránh trường hợp cho vay tràn lan phương án vượt tỷ lệ quy định, ảnh hưởng đến chất lượng tín dụng chung ngân hàng 5.2.1.3 Liên quan đến quy mô khách hàng - Đẩy mạnh cho vay doanh nghiệp vừa nhỏ nhằm phân tán rủi ro, phù hợp với định hướng Chính phủ NHNN song song với việc sàng lọc, lựa chọn khách hàng tốt, có khả tài lành mạnh - Theo dõi chặt chẽ khoản vay KHDN có quy mơ lớn, tổng cơng ty tránh việc sử dụng vốn sai mục đích doanh nghiệp lớn thường có xu hướng mở rộng ngành nghề kinh doanh sang lĩnh vực khác phát sinh vốn nhàn rỗi tạm thời chưa đến hạn trả nợ ngân hàng Việc đầu tư ngành, vào lĩnh vực rủi ro như: đầu tư bất động sản, chứng khốn, cho vay nóng,… làm gia tăng rủi ro tín dụng 63 5.2.1.4 Về mối quan hệ khách hàng – ngân hàng - Nâng cao công tác tái thẩm định, XHTD kiểm soát sau cho vay với khách hàng, khơng rút ngắn quy trình khách hàng truyền thống, hữu không doanh nghiệp hoạt động kinh doanh tốt mà phụ thuộc chu kỳ kinh doanh thân doanh nghiệp - Xây dựng sách khách hàng phù hợp với khách hàng hữu phù hợp với chu kỳ kinh doanh khách hàng như:  Tăng cường quan hệ KHDN có doanh thu lợi nhuận tăng trưởng đặn, toán nợ vay sịng phẳng  Duy trì quan hệ với KHDN có kết hoạt động kinh doanh khơng ổn định, quy mơ khơng tăng trưởng  Thối lui quan hệ KHDN có dấu hiệu sụt giảm doanh thu, thường phát sinh nợ hạn, sử dụng vốn sai mục đích 5.2.1.5 Về lịch sử quan hệ khách hàng - Việc đánh giá uy tín trả nợ KHDN cần phải đánh giá qua nhiều nguồn thông tin bên cạnh thông tin KHDN cung cấp (CIC, quan thuế, đối tác khách hàng, thị trường, Internet,…) - Tránh trường hợp đánh giá thông tin qua bề mặt chứng từ dẫn đến từ chối khách hàng tốt đồng ý tài trợ khách hàng khơng có uy tín tốn 5.2.1.6 Về yếu tố doanh thu - Đánh giá nguồn thu khách hàng không đánh giá mặt giá trị nguồn thu nhập mà phải đánh giá cấu nguồn thu nhập (chuyển khoản, nộp tiền mặt), tính ổn định tính triển vọng nguồn thu tương lai - Theo dõi chặt chẽ tình hình chuyển doanh thu khách hàng, đảm bảo tỷ lệ doanh thu chuyển tài khoản tương ứng với tỷ lệ tài trợ vốn - Khối thẩm định tái thẩm định cần thường xuyên cập nhật văn pháp luật có liên quan đến hoạt động tín dụng, hoạt động kinh tế để cập nhật thường 64 xuyên cho cán nhân viên, thường xuyên tổ chức buổi đào tạo chuyên môn, trao đổi kinh nghiệm - Thường xuyên tiến hành thẩm định thực tế tình hình sản xuất kinh doanh KHDN, tránh việc đánh giá sơ sài, hình thức qua chứng từ KHDN cung cấp 5.2.2 Giải pháp ứng dụng mơ hình Logit công tác đánh giá khả trả nợ khách hàng doanh nghiệp BIDV - Đẩy mạnh công tác nghiên cứu rủi ro tín dụng BIDV, Chi nhánh, phòng ban phận phải xây dựng mơ hình đánh giá cụ thể, phù hợp với điều kiện thực tế quan - Xem xét đưa kết đánh giá khả trả nợ KHDN theo Mơ hình Logit vào làm tiêu chuẩn tham chiếu song song với kết XHTD nội - Thành lập phận thu thập đánh giá thông tin đầu vào độc lập với khối quan hệ khách hàng nhằm hạn chế rủi ro đạo đức tính chủ quan, ý chí việc đánh giá khả trả nợ KHDN - Thử nghiệm áp dụng mơ hình Logit số Chi nhánh có tỷ lệ nợ xấu cao, thường xuyên theo dõi tiến độ, kết thực có điều chỉnh phù hợp - Tham khảo thêm ý kiến chuyên gia lĩnh vực tài – ngân hàng ngồi nước để tìm thêm yếu tố tiềm tác động đến khả trả nợ KHDN nhằm làm tăng tính xác mơ hình dự báo 5.3 Khuyến nghị NHNN Việt Nam - Nâng cao chất lượng số lượng cán thực công tác tra giám sát; gia tăng tần suất tra giám sát công tác phân loại nợ, trích lập dự phịng rủi ro tín dụng TCTD - Hoàn thiện khung pháp lý tiêu đánh giá giám sát ngân hàng, tiến đến thu hẹp chuẩn mực đánh giá rủi ro tín dụng nước so với chuẩn mực quốc tế - Xây dựng hồn thiện hệ thống xếp hạng tín dụng khách hàng toàn ngành ngân hàng để tạo sở khai thác thông tin hiệu đánh giá khách hàng xác 65 - Phát huy hiệu Trung tâm tín dụng quốc gia Việt Nam (CIC) vai trị đầu mối cung cấp thơng tin cho TCTD việc đánh giá rủi ro khách hàng 5.4 Hạn chế đề tài gợi ý hướng nghiên cứu 5.4.1 Các hạn chế đề tài nghiên cứu - Hiện số lượng KHDN quan hệ tín dụng BIDV 206.196 khách hàng (thống kê đến hết ngày 31/12/2015), nghiên cứu học viên lựa chọn kích thước mẫu 500, đạt quy định kích thước mẫu theo phương pháp thống kê mô tả, đủ để đại diện cho tổng thể Nghiên cứu phân tích nhiều số lượng KHDN hai lý chính: BCTC số KHDN, KHDN tình trạng nợ xấu, chuẩn bị phát tài sản để thu hồi nợ vay không cập nhật kịp thời độ xác khơng cao Thêm vào đó, việc bảo mật sở liệu khách hàng khiến học viên thu nhập nhiều liệu nhằm gia tăng kích thước mẫu - Ngoài ra, nghiên cứu chưa sử dụng nhiều tiêu định tính KHDN mơ trường kinh tế vĩ mơ để đưa vào mơ hình nghiên cứu - Một hạn chế khác học viên đánh giá mối quan hệ khách hàng – ngân hàng thông qua tiêu thời gian quan hệ mà chưa xem xét đến yếu tố khác mức độ đóng góp KHDN vào thu nhập hoạt động NHTM, số lượng sản phẩm dịch vụ tối đa KHDN sử dụng số yếu tố vơ hình khác trình quan hệ - Một hạn chế nghiên cứu mơ hình Logit mơ hình định lượng phụ thuộc nhiều độ xác liệu đầu vào Nếu KHDN muốn che dấu thơng tin khơng tốt tình hình hoạt động kinh doanh làm đẹp BCTC làm sai lệch kết nghiên cứu 5.4.2 Gợi ý hướng nghiên cứu Với hạn chế trình bày phần trên, học viên đề xuất hướng nghiên cứu cho việc ứng dụng mơ hình Logit nhằm đánh giá khả trả nợ KHDN BIDV hay rộng NHTM Việt Nam sau: 66 - Cần tăng thêm kích thước mẫu số lượng KHDN số lượng tiêu đưa vào mơ hình nghiên cứu - Các nghiên cứu nên đưa vào mô hình thêm số tiêu phi tài đặc điểm KHDN đặc điểm khoản vay bên cạnh tiêu tài truyền thống - Với tiêu chí định, cần đa dạng hóa số lượng tiêu nhằm thể mức cao đặc điểm tiêu chí Tóm tắt chương Dựa vào kết từ mơ hình Logit nhằm đánh giá khả trả nợ KHDN BIDV, nghiên cứu đề xuất giải pháp dựa yếu tố nhằm giúp nhà quản lý, điều hành BIDV có sách cụ thể nhằm nâng cao hiệu công tác đánh giá khả trả nợ KHDN hay rộng quản trị rủi ro tín dụng từ trì phát triển bền vững Bên cạnh đó, nghiên cứu đưa số khuyến nghị cho NHNN Việt Nam nhằm giúp BIDV NHTM Việt Nam có đầy đủ cơng cụ điều kiện để ứng dụng mơ hình Logit mơ hình định lượng nói chung vào cơng tác đánh giá khả trả trả nợ KHDN TÀI LIỆU THAM KHẢO Tài liệu Tiếng Việt Báo cáo thường niên thuyết minh báo cáo tài từ năm 2010 – 2015 Ngân hàng TMCP Đầu tư Phát triển Việt Nam Hoàng Trọng Chu Thị Mộng Ngọc, 2008 Phân tích xử lý số liệu SPSS, tập TP Hồ Chí Minh: NXB Hồng Đức Hoàng Trọng Chu Thị Mộng Ngọc, 2008 Phân tích xử lý số liệu SPSS, tập TP Hồ Chí Minh: NXB Hồng Đức Hồng Tùng, 2011 Phân tích rủi ro tín dụng DN mơ hình Logit Tạp chí Khoa học Cơng nghệ, Đại học Đà Nẵng Lê Tất Thành, 2012 Cẩm nang xếp hạng tín dụng doanh nghiệp TP Hồ Chí Minh: NXB Tổng hợp TPHCM Tài liệu nội XHTD BIDV Trang thông tin NHNN Việt Nam: Http://www.sbv.gov.vn Trần Huy Hoàng, 2010 Quản trị ngân hàng thương mại TP Hồ Chí Minh: NXB Lao động xã hội Tài liệu Tiếng Anh Altman, 1968 Financial Ratios, Discriminant Analysis and the Prediction of Corporate Bankruptcy The Journal of Finance pp 593 – 609 Andrea Ruth Coravos, 2010 Measuring the Likelihood of Small Business Loan Default: Community Development Financial Institutions (CDFIs) and the use of Credit-Scoring to Minimize Default Risk Basel Committee on Banking Supervision, 2004 International Convergence of Capital Measurement and Capital Standards – A Revised Framework pp 62 Basel Committee on Banking Supervision, 2006 International Convergence of Capital Measurement and Capital Standards – A Revised Framework Comprehensive Version pp 100 Chiara Pederzoli, Costanza Torricelli, 2010 A parsimonious default prediction model for Italian SMEs Banks and Bank Systems, Vol Flannery, 1986 Asymmetric information and risk debt maturity choice Journal of Finance XLI (1) pp 19 – 37 Hosmer & Lemeshow, 2000 Applied Logit regression New York, NY: John Wiley & Sons Inc Hyewon Youn & Zheng Gu, 2009 Predicting Korean lodging firm failures: An artificial neural network model along with a Logit regression model International Journal of Hospitality Management 29 pp 120 – 127 Irakli Ninua, 2008 Does a collateralized loan have a higher probability to default 10 Jiménez & Saurina, 2003 Collateral, type of lender anh relationship banking as determinants of credit risk Journal of Banking & Finance 28 11 Oesterreichische Nationalbank (OeNB) & the Financial Market Authority (FMA), 2004 Guidelines on Credit risk management: Rating Model and Validation pp 32 – 53 12 Maddala, 1991 A perspective on the use of limited-dependent and qualitative variables models in accounting research The Accounting Review 66 (October) pp 788 – 807 13 Maddala, 2004 Limited dependent and qualitative variables in econometrics Cambridge University Press New York: Cambridge University Press pp 257 – 290 14 Martin, 1977 Early Warning of Bank Failure: A logit regression approach Journal of Banking and Finance, Vol pp 259 – 276 15 Press & Wilson, 1978 Choosing between Logit regression and discriminant analysis Journal of the American Statistical Association, Vol 73 pp 699 – 705 16 PricewaterhouseCoopers, 2009 Insolvency in brief – A guide to insolvency terminology and procedure pp – 25 17 R3 – The Association of Business Recovery Professionals, 2008 Understanding Insolvency pp 18 Stone and Rasp, 1991 Tradeoffs in the choice between logit and OLS for accounting choice studies The Accounting Review 66 (January) pp 170 – 187 19 Wiginton, 1980 A Note on the Comparison of Logit and Discriminant Models of Consumer Credit Behavior The Journal of Finance and Quantitative Analysis, Vol 15, No pp 757 – 770 20 Yamane, 1967 Statistics: An Introductory Analysis, 2nd Edition New York: Harper and Row 21 Yesilyaprak, 2004 Bond Ratings with Artificial Neural Networks and Econometric Models American Business Review, Vol 22, No pp 113 – 123 PHỤ LỤC Tổng quan Ngân Hàng TMCP Đầu Tư Và Phát Triển Việt Nam Lịch sử hình thành phát triển Ngân Hàng TMCP Đầu Tư Và Phát Triển Việt Nam (BIDV) với tiền thân Ngân hàng Kiến Thiết Việt Nam, thức thành lập vào ngày 26/04/1975 theo Quyết định số 177/TTg Thủ tướng Chính phủ Việt Nam, trực thuộc Bộ Tài Chính thay cho Vụ cấp phát vốn kiến thiết Trải qua giai đoạn phát triển với nhiều thăng trầm, đến 27/04/2012, BIDV thực cổ phần hóa thành cơng theo đạo Chính phủ tiếp tục khẳng định vai trị quan trọng đối hệ thống NHTM Việt Nam cơng cụ đắc lực Đảng Chính phủ việc thực thi sách phát triển kinh tế – xã hội Tính đến thời điểm tại, BIDV đạt số thành tựu đáng ghi nhận, góp phần giữ vị trí dẫn đầu hệ thống Ngân hàng TMCP: - Mạng lưới ngân hàng: 190 Chi nhánh 815 Phịng giao dịch tồn quốc, tổng số cán nhân viên ngân hàng đạt 23.960 người - Mạng lưới phi ngân hàng: Gồm Công ty Chứng khốn Đầu tư (BSC), Cơng ty Cho th tài chính, Cơng ty Bảo hiểm Phi nhân thọ (BIC)… - Hiện diện thương mại nước ngoài: Lào, Campuchia, Myanmar, Nga, Séc - Các liên doanh với nước ngoài: Ngân hàng Liên doanh VID-Public (đối tác Malaysia), Ngân hàng Liên doanh Lào -Việt (với đối tác Lào) Ngân hàng Liên doanh Việt Nga - VRB (với đối tác Nga), Công ty Liên doanh Tháp BIDV (đối tác Singapore), Liên doanh quản lý đầu tư BIDV - Việt Nam Partners (đối tác Mỹ), Liên doanh Bảo hiểm nhân thọ BIDV Metlife Lĩnh vực hoạt động kinh doanh - Ngân hàng: ngân hàng có kinh nghiệm hàng đầu cung cấp đầy đủ sản phẩm, dịch vụ ngân hàng đại tiện ích - Bảo hiểm: cung cấp sản phẩm Bảo hiểm nhân thọ, phi nhân thọ thiết kế phù hợp tổng thể sản phẩm trọn gói BIDV tới khách hàng - Chứng khoán: cung cấp đa dạng dịch vụ môi giới, đầu tư tư vấn đầu tư khả phát triển nhanh chóng hệ thống đại lý nhận lệnh toàn quốc - Đầu tư tài chính: góp vốn thành lập doanh nghiệp để đầu tư dự án, bật vai trị chủ trì điều phối dự án trọng điểm đất nước như: Công ty Cổ phần cho thuê Hàng không (VALC) Công ty phát triển đường cao tốc (BEDC), Đầu tư sân bay Quốc tế Long Thành… Kết hoạt động kinh doanh Tính đến 31/12/2015, tổng tài sản BIDV đạt 857.000 tỷ đồng, tăng trưởng 25% so với năm 2014, cao năm trở lại đây, trở thành Ngân hàng TMCP có quy mô dẫn đầu thị trường Dư nợ tổ chức cá nhân đạt gần 620.000 tỷ đồng, tăng trưởng 22,3% so với năm 2014, cấu tăng trưởng tín dụng tập trung vào lĩnh vực ưu tiên theo định hướng Chính phủ, NHNN, tỷ lệ nợ xấu đạt 1,71% Nguồn vốn huy động đáp ứng đủ cho nhu cầu sử dụng vốn, đảm bảo an toàn hoạt động: tổng nguồn vốn huy động đạt gần 793.000 tỷ đồng, huy động vốn tổ chức kinh tế, dân cư đạt gần 661.000 tỷ đồng, tăng trưởng 28% so với năm trước Lợi nhuận trước thuế hợp đạt 7.466 tỷ đồng, tăng trưởng 17%; ROE đạt gần 15% Hệ số an toàn vốn (CAR) đạt 9% Trong giai đoạn 2016-2018 năm 2016, BIDV đạt mục tiêu tồn hệ thống tăng trưởng tín dụng 20%, tín dụng bán lẻ tăng trưởng 35%; tỷ lệ nợ xấu kiểm soát 3%, phấn đấu 2%; huy động vốn tăng trưởng 21-22%; thu dịch vụ ròng tăng trưởng 20% PHỤ LỤC Kết phân tích hồi quy Logit thơng qua phần mềm SPSS Loại bỏ biến không phù hợp Kết hồi quy ... kết Khả trả nợ tốt đảm bảo Khả trả nợ tương đối tốt có dấu hiệu suy giảm khả trả nợ Khả trả nợ bình thường có dấu hiệu suy giảm khả trả nợ Khả trả nợ cần ý, dư nợ có khả tổn thất phần gốc lãi Khả. .. nghiệp BIDV - Giới thiệu ứng dụng mơ hình Logit để đánh giá khả trả nợ khách hàng doanh nghiệp BIDV - Đưa số giải pháp nhằm ứng dụng mô hình Logit cơng tác đánh giá khả trả nợ khách hàng doanh nghiệp... pháp để ứng dụng mơ hình Logit nhằm đánh giá khả trả nợ khách hàng doanh nghiệp BIDV? 1.5 Đối tượng phạm vi nghiên cứu - Đối tượng nghiên cứu: việc ứng dụng mơ hình Logit nhằm đánh giá khả trả nợ