CƠ SỞ LÝ LUẬN VỀ HỆ THỐNG XẾP HẠNG TÍN DỤNG ĐỐI VỚI KHÁCH HÀNG DOANH NGHIỆP CỦA NGÂN HÀNG THƯƠNG MẠI 4 1.1 TÍN DỤNG NGÂN HÀNG ĐỐI VỚI DOANH NGHIỆP
Khái niệm
Tín dụng là giao dịch tài chính giữa ngân hàng (bên cho vay) và cá nhân hoặc doanh nghiệp (bên đi vay), trong đó ngân hàng chuyển giao tài sản cho bên đi vay sử dụng trong thời gian đã thỏa thuận Bên đi vay có trách nhiệm hoàn trả vốn gốc và lãi cho ngân hàng theo đúng hạn thanh toán.
Tín dụng ngân hàng là quá trình chuyển nhượng quyền sử dụng vốn từ ngân hàng cho khách hàng trong một khoảng thời gian nhất định, kèm theo một khoản chi phí cụ thể.
Vai trò của tín dụng ngân hàng đối với doanh nghiệp
Tái sản xuất mở rộng và điều tiết vĩ mô nền kinh tế phụ thuộc vào tín dụng, giúp doanh nghiệp đáp ứng nhu cầu vốn và duy trì liên tục trong tiêu thụ sản phẩm Tín dụng không chỉ thúc đẩy sản xuất phát triển mà còn là công cụ hiệu quả cho Nhà nước trong việc cung ứng tiền, đảm bảo sự ổn định và điều tiết vĩ mô cho nền kinh tế.
Tín dụng đóng vai trò quan trọng trong việc nâng cao hiệu quả sản xuất kinh doanh, cung cấp nguồn vốn cần thiết cho doanh nghiệp Nhờ đó, các doanh nghiệp có thể mở rộng khả năng sử dụng vốn, hoàn thành kế hoạch sản xuất và cải thiện chất lượng kinh doanh.
Phân loại tín dụng ngân hàng đối với doanh nghiệp
a Căn cứ theo mục đích
- Cho vay mua bán bất động sản;
- Cho vay sản xuất công thương nghiệp;
- Cho vay sản xuất nông nghiệp;
- Cho vay kinh doanh xuất nhập khẩu;
- Cho thuê. b Căn cứ theo thời hạn cho vay
- Cho vay dài hạn. c Căn cứ vào phương thức cho vay
- Cho vay theo hạn mức tín dụng;
- Cho vay theo hạn mức thấu chi. d Căn cứ vào phương pháp hoàn trả
- Cho vay gián tiếp: theo các loại sau:
Mua máy móc trả góp;
Nghiệp vụ bao thanh toán.
Ngoài các hình thức cho vay trên, ngân hàng còn thực hiện các nghiệp vụ bảo lãnh cho khách hàng bằng uy tín của mình.
HỆ THỐNG XẾP HẠNG TÍN DỤNG
1.2.1 Khái niệm hệ thống xếp hạng tín dụng
Xếp hạng tín dụng (XHTD) là quá trình đánh giá mức độ tín nhiệm trong trách nhiệm tài chính của một cá nhân hoặc tổ chức Nó dựa trên các yếu tố như khả năng thực hiện các cam kết tài chính, nguy cơ vỡ nợ khi điều kiện kinh doanh thay đổi, cũng như ý thức và thiện chí trả nợ của người vay Rủi ro trong bối cảnh này được hiểu là sự không chắc chắn hoặc tình trạng bất ổn mà có thể ước lượng xác suất xảy ra.
Hệ thống XHTD đóng vai trò quan trọng trong việc giám sát và kiểm tra tín dụng, hỗ trợ ngân hàng trong quá trình ra quyết định tín dụng hiệu quả.
1.2.2 Vai trò của hệ thống xếp hạng tín dụng
- Đây là công cụ để phân loại tài sản tín dụng theo thông lệ quốc tế.
- Là căn cứ để tính toán và trích lập quỹ dự phòng rủi ro.
Hệ thống này giúp xác định chính xác chất lượng tín dụng và mức độ rủi ro cho từng sản phẩm hoặc ngành kinh tế, đóng vai trò quan trọng trong việc xây dựng chiến lược tín dụng hiệu quả.
Xây dựng chính sách khách hàng và quy trình tín dụng đồng bộ, chi tiết và cụ thể giúp tiết kiệm chi phí quản lý và nâng cao hiệu quả hoạt động tín dụng.
Kết quả xếp hạng khách hàng đóng vai trò quan trọng trong việc đưa ra quyết định tín dụng, đồng thời hỗ trợ kiểm soát và đo lường chính xác mức độ rủi ro của các danh mục tín dụng tại từng chi nhánh.
1.2.3 Các yêu cầu cơ bản đối với hệ thống xếp hạng tín dụng
Các tổ chức tài chính xây dựng hệ thống xếp hạng tín dụng khác nhau dựa trên quan điểm và định hướng của mình, cùng với đặc điểm danh mục cho vay và mục tiêu xếp hạng Tuy nhiên, một chương trình xếp hạng tín dụng cần phải xác lập mô hình xếp hạng khoa học để đảm bảo tính chính xác và hiệu quả.
Mô hình xếp hạng là quy trình đánh giá định tính và định lượng nhằm xác định thứ hạng của công ty dựa trên thông tin tài chính và độ tín nhiệm Các mô hình này bao gồm mô hình đánh giá thống kê và mô hình điểm số, sử dụng dữ liệu tài chính theo nhiều cách khác nhau Trong một số trường hợp, dữ liệu tài chính được áp dụng trực tiếp vào công thức tính toán, trong khi ở những trường hợp khác, các khoản mục dữ liệu được phân tích và chuyển đổi thành điểm số tín nhiệm trước khi đưa vào công thức.
Các tổ chức tài chính có thể lựa chọn từ nhiều mô hình khác nhau để tối ưu hóa độ chính xác trong hoạt động của mình Việc sử dụng đồng thời nhiều mô hình giúp phù hợp với quy mô và đặc điểm danh mục cho vay Trong khi đó, một số tổ chức lại ưu tiên sử dụng một mô hình duy nhất để đảm bảo sự ổn định và thống nhất Do đó, mỗi tổ chức nên cân nhắc kỹ lưỡng để chọn mô hình phù hợp nhất, dựa trên các ưu điểm và nhược điểm liên quan đến rủi ro của danh mục cho vay.
Mô hình điểm số đóng vai trò trung tâm và là công cụ quan trọng nhất trong hệ thống chấm điểm xếp hạng tín nhiệm khách hàng nội bộ của ngân hàng Do đó, việc nâng cao độ chính xác của các mô hình này là cần thiết thông qua việc kiểm định thường xuyên, không chỉ trong quá trình thiết lập mà còn trong suốt thời gian hoạt động của chúng.
Việc kiểm định các mô hình được thực hiện theo các bước chủ yếu sau:
Trong giai đoạn thiết lập, cần kiểm tra và xác nhận tính hợp lý của mô hình cũng như sự đầy đủ của dữ liệu để thiết kế mô hình một cách hiệu quả.
Giai đoạn tiếp theo là kiểm tra hoạt động của mô hình dựa trên khả năng vỡ nợ của các công ty vay trong từng hạng Ví dụ, dữ liệu về các công ty vỡ nợ và không vỡ nợ được thu thập để đánh giá độ chính xác của các mô hình điểm số.
Tùy thuộc vào từng trường hợp, các phương pháp kiểm định mô hình xếp hạng sẽ được áp dụng một cách phù hợp Thông thường, phương pháp kiểm định thống kê được sử dụng để kiểm tra mô hình; tuy nhiên, trong phân tích và đánh giá rủi ro tín dụng, phương pháp này thường gặp khó khăn do thiếu dữ liệu về vỡ nợ của doanh nghiệp Do đó, có thể bổ sung bằng đánh giá định tính và tiến hành kiểm tra xác nhận liên tục.
Bước cuối cùng trong quá trình điều chỉnh mô hình xếp hạng là xác định các yêu cầu cần thiết dựa trên kết quả kiểm định Điều quan trọng là xác định phần nào của mô hình cần điều chỉnh và mức độ điều chỉnh phù hợp.
Sự điều chỉnh thường xuyên rất tốn kém và làm phá vỡ tính liên tục của mô hình.
Việc điều chỉnh mô hình cần được thực hiện một cách thận trọng, vì các tổ chức tài chính thường chỉ thay đổi toàn bộ mô hình khi hiệu quả của nó giảm sút rõ rệt Trong các trường hợp khác, chỉ cần thực hiện những thay đổi nhỏ để cải thiện hiệu suất.
Khi có sự thay đổi lớn về tính logic và các tham số của mô hình, như các chỉ số tài chính, hoặc khi mô hình được thay thế bằng một mô hình mới từ bên thứ ba, cần thực hiện so sánh cẩn thận giữa kết quả của mô hình cũ và mô hình mới.
HỆ THỐNG XẾP HẠNG TÍN DỤNG ĐỐI VỚI DOANH NGHIỆP
Cấu trúc hệ thống xếp hạng tín dụng cho doanh nghiệp thay đổi tùy theo từng định chế tài chính Tuy nhiên, việc đánh giá và xếp hạng tín dụng thường dựa trên một số nội dung cơ bản.
Loại hình doanh nghiệp đóng vai trò quan trọng trong việc đánh giá và xếp hạng tín dụng Ngân hàng phân loại doanh nghiệp dựa trên ngành kinh tế, loại hình sở hữu và quy mô Các ngành kinh tế chính bao gồm nông, lâm, ngư nghiệp; thương mại và dịch vụ; xây dựng và vật liệu xây dựng; sản xuất công nghiệp; và các ngành khác Ngành kinh tế chủ yếu được xác định dựa trên hoạt động sản xuất kinh doanh chính, là hoạt động đóng góp từ 50% doanh thu trở lên trong tổng doanh thu hàng năm Đối với doanh nghiệp đa ngành, ngành có tiềm năng doanh thu cao nhất sẽ được chọn làm ngành chính.
Doanh nghiệp có thể được phân loại theo loại hình sở hữu, bao gồm doanh nghiệp nhà nước, doanh nghiệp có vốn đầu tư nước ngoài và các doanh nghiệp khác Mỗi loại hình doanh nghiệp sẽ có quy định riêng của ngân hàng đối với khách hàng đã có quan hệ tín dụng và khách hàng mới chưa có quan hệ tín dụng.
Doanh nghiệp được phân loại thành ba quy mô: lớn, trung bình và nhỏ, dựa trên các tiêu chí như vốn kinh doanh, lao động, tài sản và doanh thu ròng Mỗi nhóm quy mô sẽ được đánh giá theo các chỉ tiêu tài chính tương ứng với bốn ngành chính: nông - lâm - ngư nghiệp, thương mại và dịch vụ, xây dựng và vật liệu xây dựng, cùng với sản xuất công nghiệp và các ngành khác.
1.3.2 Các chỉ tiêu tài chính và phi tài chính
Mô hình xếp hạng định lượng được áp dụng để đánh giá người vay dựa trên báo cáo tài chính của họ Các chỉ số tài chính trong mô hình cần phải có mối liên hệ thống kê rõ ràng với khả năng vỡ nợ của người vay.
Một số chỉ tiêu mang tính định lượng
Quy mô hoạt động Mức vốn và tài sản ròng.
Tỷ số thanh toán ngắn hạn, tỷ số thanh toán chung, tỷ số thanh toán tức thời.
Vòng quay VLĐ, vòng quay hàng tồn kho, vòng quay các khoản phải thu.
Khả năng tạo lợi nhuận
Lợi nhuận trên tổng tài sản, lợi nhuận trên doanh thu, lợi nhuận trên vốn chủ sở hữu, và hệ số hoàn trả lãi vay là những chỉ số tài chính quan trọng Ngoài ra, tốc độ tăng trưởng doanh thu và lợi nhuận cũng đóng vai trò thiết yếu trong việc đánh giá hiệu quả hoạt động kinh doanh.
Do dữ liệu tài chính định lượng không đủ để đo lường chính xác độ tín nhiệm của người vay, cần áp dụng phân tích định tính để tổng hợp tình hình tài chính và hoạt động của khách hàng Các chỉ tiêu định tính được xây dựng dựa trên tiêu chí cụ thể, được chấm điểm từ đánh giá định lượng hoặc định tính, và được điều chỉnh để phản ánh đầy đủ rủi ro tín dụng của doanh nghiệp.
Một số chỉ tiêu mang tính định tính
Khả năng trả nợ từ lưu chuyển tiền tệ, khả năng trả nợ theo đánh giá của CBTD.
Trình độ quản lý và môi trường nội bộ của khách hàng
Trình độ năng lực, học vấn kinh nghiệm của người đứng đầu doanh nghiệp; môi trường kiểm soát nội bộ, mối quan hệ với cơ quan hữu quan,….
Mối quan hệ với ngân hàng
Lịch sử quan hệ vay trả nợ với ngân hàng, tình hình nợ quá hạn, tỷ trọng chuyển doanh thu qua ngân hàng, mức độ sử dụng dịch vụ,….
Tiềm năng tăng trưởng, mức độ biến động thị trường, khả năng xuất hiện các sản phẩm thay thế,… Đặc điểm của doanh nghiệp
Mối quan hệ với công ty mẹ, sự phụ thuộc nhà cung cấp đầu vào, người tiêu thụ sản phẩm đầu ra,….
Đánh giá định tính cần có tiêu chí cụ thể để đảm bảo tính khách quan và nhất quán Tiêu chuẩn đánh giá phải rõ ràng và tránh gây nhầm lẫn Hơn nữa, các tiêu chí này cần được lập thành văn bản chi tiết để hướng dẫn thực hiện, nhằm hạn chế sự đánh giá chủ quan.
1.3.3 Tổng hợp điểm và xếp hạng tín dụng khách hàng
Kết quả cuối cùng về chất lượng tín dụng của khách hàng doanh nghiệp sẽ được xác định thông qua điểm, các chỉ số, thứ hạng.
- Tổng hợp điểm của khách hàng doanh nghiệp Điểm của KH = Điểm các chỉ tiêu tài chính * Trọng số phần tài chính
+ Điểm các chỉ tiêu phi tài chính * Trọng số phần phi tài chính
- Xếp hạng tín dụng khách hàng (AAA,AA,A, BBB… )
CÁC TIÊU CHÍ ĐÁNH GIÁ HỆ THỐNG XẾP HẠNG TÍN DỤNG KHÁCH HÀNG CỦA DOANH NGHIỆP
1.4.1 Tính hợp lý của hệ thống chỉ tiêu và trọng số
Các chỉ tiêu trong hệ thống xếp hạng tín dụng cần phản ánh toàn diện tình hình tài chính, khả năng hoạt động và kết quả kinh doanh của khách hàng, đồng thời dự đoán triển vọng trong tương lai Điều này giúp Ban lãnh đạo Ngân hàng đánh giá chính xác mức độ rủi ro tín dụng của khách hàng doanh nghiệp, bao gồm khả năng đáp ứng cam kết tài chính, nguy cơ vỡ nợ khi điều kiện kinh doanh thay đổi, cũng như ý thức và thiện chí trả nợ của người đứng đầu doanh nghiệp.
Chỉ tiêu phi tài chính được tối ưu hóa để đảm bảo tính chính xác, trong khi chỉ tiêu tài chính được tính toán dựa trên dữ liệu đã điều chỉnh, giúp dễ dàng so sánh với các doanh nghiệp tương đồng hoặc trong cùng ngành.
Mỗi chỉ tiêu tài chính và phi tài chính đều có vai trò quan trọng trong việc xếp hạng tín dụng của khách hàng doanh nghiệp Do đó, khi tính điểm xếp hạng, các chỉ tiêu cần được nhân với trọng số tương ứng Những chỉ tiêu có tầm quan trọng cao hơn sẽ được gán trọng số lớn hơn so với những chỉ tiêu ít quan trọng.
Thông thường người ta sử dụng các mô hình hồi quy để kiểm định tính hợp lý của hệ thống chỉ tiêu và trọng số của nó.
1.4.2 Tính khả thi và tính thực tế của hệ thống xếp hạng tín dụng khách hàng của doanh nghiệp
Hệ thống xếp hạng tín dụng cần được thiết kế phù hợp với tình hình hoạt động tín dụng của các ngân hàng thương mại tại từng quốc gia Đối với Việt Nam, việc xây dựng hệ thống này phải tương thích với đặc thù hoạt động tín dụng trong nước và đồng thời tuân thủ các chuẩn mực quốc tế.
Hệ thống xếp hạng tín dụng cần có tính thực tế và không chỉ mang tính hình thức; nó phải được áp dụng cho quản trị ngân hàng trong hoạt động tín dụng Cụ thể, hệ thống này phải hỗ trợ trong việc ra quyết định tín dụng, phân loại tài sản khách hàng, trích lập dự phòng rủi ro, cũng như xây dựng chính sách tín dụng phù hợp cho từng khách hàng, bao gồm lãi suất, giới hạn tín dụng và tài sản đảm bảo.
1.4.3 Có khả năng đo lường chính xác rủi ro về tình hình tài chính của doanh nghiệp
Trong quá trình thu thập thông tin khách hàng vay, cán bộ chuyên môn thường dựa vào các mối quan hệ với doanh nghiệp, dẫn đến hạn chế trong việc xếp hạng tín dụng do thiếu kiến thức và kỹ năng phân tích Để cải thiện kết quả xếp hạng, hệ thống xếp hạng tín dụng cần được thiết kế với các kiểm soát chặt chẽ nhằm giảm thiểu ảnh hưởng của yếu tố chủ quan từ người đánh giá.
Tỷ lệ nợ xấu theo từng nhóm khách hàng là chỉ tiêu quan trọng để đánh giá khả năng tài chính của doanh nghiệp Nếu tỷ lệ nợ xấu của nhóm AAA cao hơn nhóm BBB, điều này cho thấy hệ thống xếp hạng không phản ánh chính xác mức độ tín nhiệm tài chính của doanh nghiệp.
KINH NGHIỆM VỀ XẾP HẠNG TÍN DỤNG ĐỐI VỚI DOANH NGHIỆP CỦA NGÂN HÀNG THƯƠNG MẠI
1.5.1 Kinh nghiệm xếp hạng tín dụng đối với doanh nghiệp trên thị trường tài chính của Mỹ
Nghiên cứu này khám phá lý thuyết nổi tiếng của Altman về chỉ số khả năng vỡ nợ doanh nghiệp, một mô hình toán học dự đoán chính xác hơn 90% các trường hợp vỡ nợ trên thị trường tài chính ở các nước phát triển như Mỹ và Anh Luận văn đề xuất hướng nghiên cứu áp dụng để cải thiện mô hình tính điểm xếp hạng tín nhiệm, bổ sung một biến số hiện đang được sử dụng tại các tổ chức tín dụng và ngân hàng thương mại Việt Nam.
1.5.1.1 Mô hình điểm số tín dụng doanh nghiệp của Edward I Altman
Các chỉ số tài chính riêng lẻ thường không đủ khả năng dự đoán chính xác xu hướng khó khăn tài chính của doanh nghiệp, vì chúng phụ thuộc vào nhận thức và đánh giá chủ quan của từng cá nhân.
Để nâng cao khả năng dự đoán nguy cơ vỡ nợ của doanh nghiệp trong các mô hình chấm điểm tín dụng, các ngân hàng thương mại có thể áp dụng các mô hình dự báo đa biến Mặc dù đã có nhiều phương pháp dự báo nguy cơ vỡ nợ được phát triển và công bố, nhưng ít phương pháp nào được kiểm tra kỹ lưỡng và chấp nhận rộng rãi như hàm Z-score của Altman.
Mô hình điểm số tín dụng Z-Score được phát triển đầu tiên bởi Altman vào năm 1981 và sau đó được mở rộng bởi Steele (1984), Morris (1997) và nhiều nhà nghiên cứu khác Mô hình này có dạng tổng quát Z=c+∑c i r i, trong đó c là hằng số, r i là các tỷ suất tài chính và chỉ tiêu phi tài chính, còn c i là các hệ số tương ứng với từng biến số Các biến số trong hàm thống kê Z-Score của Altman đóng vai trò quan trọng trong việc đánh giá tín dụng.
CA = Tài sản lưu động
MV = Giá thị trường của vốn chủ sở hữu
BV = Giá trị sổ sách của vốn chủ sở hữu
ET = Thu nhập trước thuế.
RE = Thu nhập giữ lại.
Mô hình điểm số dự báo nguy cơ vỡ nợ của Altman được thiết kế đặc biệt cho các doanh nghiệp cổ phần trong ngành sản xuất.
Z = 1,2X 1 + 1,4X 2 + 3,3X 3 + 0,6X 4 + 0,999X 5 Nếu Z >2,99 là khu vực an toàn; 1,8
< Z < 2,99 là khu vực cảnh báo có nguy cơ vỡ nợ; Z < 1,8 là khu vực nguy hiểm có nguy cơ vỡ nợ cao Trong đó:
: Đo lường tỷ trọng tài sản lưu động ròng của doanh nghiệp trong tổng tài sản
CA - CL là vốn lưu động TA
: Đo lường khả năng sinh lời TA
X 3 ET IN TA : Đây là hệ số quan trọng nhất
Lợi nhuận là mục tiêu chính và động lực quyết định sự tồn tại của doanh nghiệp, trong đó lãi vay được tính vào vì nó phản ánh khả năng tạo ra thu nhập của doanh nghiệp.
X 4 : Cho biết khả năng chịu đựng của doanh nghiệp đối với những sụt giảm trong giá trị tài sản
: Cho biết khả năng tạo doanh thu của tài sản
Cần lưu ý rằng hệ số lớn hơn 3:1 có thể dẫn đến kết quả dự báo sai lệch do doanh nghiệp sử dụng quá ít vốn chủ sở hữu so với doanh thu Để đảm bảo tính chính xác, người phân tích có thể giới hạn giá trị của hệ số này ở mức 3:1 nếu doanh nghiệp có Z-score cao khi so sánh với các chỉ báo khác Điều này đặc biệt quan trọng đối với các doanh nghiệp chưa cổ phần hóa trong ngành sản xuất.
Nếu Z’ > 2,9 là khu vực an toàn; 1,23 < Z’ < 2,9 là khu vực cảnh báo có nguy cơ vỡ nợ; Z’