TỔNG QUAN VỀ XẾP HẠNG TÍN DỤNG TRONG NGÂN HÀNG THƯƠNG MẠI VÀ MÔ HÌNH Z-SCORE
Tổng quan về xếp hạng tín dụng
1.1.1 Khái niệm xếp hạng tín dụng
Xếp hạng tín dụng, hay còn gọi là xếp hạng tín nhiệm, là thuật ngữ được sử dụng để đánh giá khả năng trả nợ của một cá nhân hoặc tổ chức Trong bài viết này, chúng tôi sẽ tập trung vào khái niệm xếp hạng tín dụng từ góc độ ngân hàng, vì mục đích của việc xếp hạng tín nhiệm cũng tương đồng với những mục tiêu của xếp hạng tín dụng.
Xếp hạng tín dụng là một khái niệm khó xác định rõ ràng, vì nó có thể được định nghĩa khác nhau tùy thuộc vào góc độ nghiên cứu.
Theo Moody's, xếp hạng tín dụng là đánh giá về khả năng thanh toán nợ và chất lượng tín dụng của người vay, dựa trên phân tích tín dụng cơ bản Hệ thống xếp hạng này được thể hiện qua các ký hiệu từ Aaa đến C (Moody's, 2011).
Theo tổ chức xếp hạng Standards & Poor, xếp hạng tín dụng là đánh giá về rủi ro tín dụng và khả năng thanh toán các nghĩa vụ tài chính của chủ thể phát hành, bao gồm doanh nghiệp, Chính phủ hoặc Ủy ban nhân dân Nó cũng phản ánh chất lượng tín dụng của một khoản nợ cụ thể, như trái phiếu doanh nghiệp hay trái phiếu chính quyền địa phương, cùng với xác suất mà khoản phát hành đó có thể vỡ nợ (Standards & Poor, 2011).
Xếp hạng tín dụng là đánh giá về chất lượng tín dụng và khả năng thanh toán các nghĩa vụ tài chính của một đối tượng trong suốt thời gian tồn tại của nó Đánh giá này phản ánh sự sẵn sàng thanh toán gốc và lãi một cách đầy đủ và đúng hạn, và được thể hiện qua hệ thống phân loại kí hiệu đã được xác định trước.
1.1.2 Sự ra đời và phát triển của xếp hạng tín dụng
Xếp hạng tín dụng (credit ratings) là thuật ngữ tiếng Anh, trong đó "credit" có nghĩa là tín dụng và "ratings" là sự xếp hạng Thuật ngữ này được giới thiệu bởi John Moody vào năm 1909, khi ông thực hiện đánh giá tín dụng cho các doanh nghiệp trong ngành đường sắt.
Năm đó, cuốn “Cẩm nang chứng khoán đường sắt” được phát hành, chứa đựng nghiên cứu và phân tích về bảng xếp hạng tín dụng đầu tiên cho 1.500 loại trái phiếu của 250 công ty, sử dụng hệ thống ký hiệu từ Aaa trở xuống.
C (hiện nay những ký hiệu này đã trởthành chuẩn mực quốc tế) (Mulligan, 2009).
Xếp hạng tín dụng doanh nghiệp chỉ thực sự phát triển mạnh mẽ ở Mỹ sau cuộc khủng hoảng kinh tế 1929-1933, khi nhiều công ty vay nợ phá sản Trong giai đoạn này, Chính phủ Hoa Kỳ đã ban hành nhiều quy định nhằm kiểm soát các khoản đầu tư vào trái phiếu có độ tin cậy thấp, nâng cao uy tín của các công ty xếp hạng tín dụng Trong hơn 50 năm, dịch vụ xếp hạng tín dụng chủ yếu chỉ phổ biến ở Mỹ, và từ những năm 1970, dịch vụ này đã mở rộng ra nhiều quốc gia khác Một số công ty nổi bật trong lĩnh vực này bao gồm Fitch Investor Service (1924), Standard and Poor (1941), Canadian Bond Rating Service (1972), Japanese Bond Rating Institute (1975) và Duff and Phelps (1982).
Trong những năm 1970, các cơ quan xếp hạng chỉ có một vài nhân viên phân tích, nhưng đến năm 1980, theo báo cáo của Partnoy, S&P đã có 30 chuyên gia trong nhóm công nghiệp Đến năm 1986, con số này đã tăng lên 40, cho thấy sự mở rộng đáng kể trong lĩnh vực phân tích tài chính.
Năm 1995, S&P đã có 800 nhà phân tích và tổng cộng 1200 nhân viên, trong khi Moody's cũng mở rộng tương tự với 560 nhà phân tích và tổng cộng 1700 nhân viên Sự gia tăng số lượng nhân sự này chứng tỏ sự mở rộng mạnh mẽ của các công ty xếp hạng tín dụng.
Sự phát triển của thị trường trái phiếu đã dẫn đến sự ra đời của các tổ chức xếp hạng tín dụng trên toàn cầu, bắt đầu từ Philippines vào năm 1982, tiếp theo là Malaysia.
(1991), Việt Nam (9/1992) với tên Phòng thông tin phòng ngừa rủi ro (TPR) thuộc Vụ tín dụng – Ngân hàng nhà nước; Thái Lan (1993), Trung Quốc (1994), Indonesia
Từ năm 1995, việc xếp hạng tín dụng đã trở nên minh bạch hơn ở mỗi quốc gia, đóng vai trò quan trọng trong việc đánh giá các chủ thể vay vốn và phát hành trái phiếu Sự phát triển của các tổ chức xếp hạng tín dụng toàn cầu chứng minh tầm quan trọng của chúng trong lĩnh vực tài chính.
1.1.3 Đối tượng xếp hạng tín dụng
Có nhiều cách để phân loại xếp hạng tín dụng Tùy thuộc vào các căn cứ khác nhau, theo (Bhatia and Batra 1996, p.287) có thểphân loại như sau:
1.1.3.1 Xế p hạ ng tín dụ ng cá nhân
Xếp hạng tín dụng cá nhân là quy trình đánh giá khách hàng tham gia hoạt động tín dụng tại các ngân hàng thương mại, dựa trên lịch sử vay và trả nợ, loại tài sản đảm bảo, cũng như các khoản thanh toán chậm hoặc nợ quá hạn Tất cả thông tin này được tổng hợp trong các báo cáo xếp hạng tín dụng, giúp ngân hàng có cái nhìn tổng quan về khả năng tài chính của cá nhân.
1.1.3.2 Xế p hạ ng tín dụ ng doanh nghiệ p
Xếp hạng tín dụng doanh nghiệp là một hình thức đánh giá tập trung vào các doanh nghiệp, sử dụng nhiều phương pháp khác nhau Việc này chủ yếu dựa trên các chỉ tiêu tài chính và phi tài chính để đưa ra đánh giá chính xác về tình hình tín dụng của doanh nghiệp.
1.1.3.3 Xế p hạ ng tín dụ ng ngành
Xếp hạng tín dụng ngành là một phương pháp đánh giá các lĩnh vực kinh tế dựa trên những đóng góp của chúng cho nền kinh tế quốc gia Phương pháp này đặc biệt chú trọng đến việc xác định các ngành then chốt trong quá trình công nghiệp hóa và hiện đại hóa đất nước, đồng thời xem xét chỉ số tiến bộ công nghệ của từng ngành.
1.1.3.4 Xế p hạ ng tín dụ ng quố c gia
Mô hình xếp hạng tín dụng của một số tổ chức xếp hạng tín dụng quốc tế 26 1 Standard & Poor©s (S&P)
Hiện nay, ba tổ chức xếp hạng tín dụng nổi tiếng và lâu đời nhất trên thế giới là Standard & Poor's, Moody's và Fitch Các tổ chức này đã thực hiện việc xếp hạng cho nhiều công cụ nợ được giao dịch trên cả thị trường công cộng và tư nhân.
* Phương pháp xếp hạng tín dụng
Tại S&P, xếp hạng tín dụng phản ánh quan điểm về rủi ro tín dụng, được xây dựng dựa trên phân tích của các chuyên gia có kinh nghiệm Xếp hạng này sử dụng thông tin thu thập từ các tổ chức phát hành và các nguồn khác Bên cạnh phương pháp chuyên gia, S&P còn áp dụng mô hình toán học để hỗ trợ trong việc xây dựng và phân tích chỉ số xếp hạng của mình.
Hệthống xếp hạng của S&P bao gồm các mức đánh giá AAA, AA, A, BBB, BB,
B, CCC, CC, C, D Trong đó các mức xếp hạng BB, B, CCC, CC, C, D biểu thị nền kinh tế đang có tình trạng đầu cơ.
Moody's thiết lập 11 chỉ số chung để phân tích so sánh, được áp dụng rộng rãi ở nhiều quốc gia và ngành khác nhau, cũng như trong các báo cáo xếp hạng tín dụng doanh nghiệp Tuy nhiên, trong quy trình cụ thể, Moody's có thể điều chỉnh các chỉ tiêu này để phù hợp với từng ngành riêng biệt.
Theo Moody's năm 2010, có 11 chỉ số quan trọng bao gồm: EBITDA/Tổng tài sản trung bình, EBITDA/Lãi vay, EBITA biên tế, (FFO + Lãi vay)/Lãi vay, FFO/Tổng nợ, (FFO – cổ tức)/Tổng nợ, Tổng nợ/EBITDA, lợi nhuận hoạt động biên, Tổng nợ/(Tổng nợ + Thuế hoãn lại + lợi ích cổ đông thiểu số + vốn cổ phần thường), CAPEX/Khấu hao và tỷ số biến động doanh thu.
Môi trường kinh doanh hiện nay đang chịu ảnh hưởng từ nhiều yếu tố như sự thay đổi trong tập quán tiêu dùng, biến động dân số và tiến bộ khoa học kỹ thuật Theo khảo sát của Fitch, những rủi ro và cơ hội này có thể tác động sâu sắc đến các ngành nghề, đòi hỏi doanh nghiệp phải linh hoạt và thích ứng để duy trì sự cạnh tranh.
Rủi ro ngành: Fitch xếp hạng các doanh nghiệp trong bối cảnh chung của ngành mà nó hoạt động.
Vị thế của doanh nghiệp trên thị trường được xác định bởi sự đa dạng hóa sản phẩm và đối tượng khách hàng, cũng như người cung ứng Quản lý hiệu quả các chi phí sản xuất và các yếu tố khác cũng đóng vai trò quan trọng trong việc nâng cao năng lực cạnh tranh của doanh nghiệp.
Fitch đánh giá năng lực của ban quản trị dựa trên khả năng tạo ra sự hài hòa trong doanh nghiệp, duy trì hiệu quả hoạt động kinh doanh và củng cố vị thế công ty trên thị trường Để giảm thiểu yếu tố chủ quan trong đánh giá, các chỉ tiêu tài chính cũng được sử dụng làm thước đo cho năng lực của ban quản trị.
Chính sách kế toán đóng vai trò quan trọng trong việc điều chỉnh và trình bày báo cáo tài chính của doanh nghiệp Qua việc áp dụng các phân tích và nghiên cứu, doanh nghiệp có thể cải thiện độ chính xác của báo cáo tài chính, từ đó tạo điều kiện thuận lợi cho việc so sánh với các công ty khác trong ngành.
Fitch chú trọng đến việc phân tích xu hướng của một nhóm tỷ số trong phân tích định lượng, thay vì chỉ tập trung vào từng tỷ số riêng lẻ Họ áp dụng nhiều thước đo định lượng khác nhau về dòng tiền, thu nhập, đòn bẩy và các khoản đảm bảo nợ để đánh giá rủi ro tín dụng một cách toàn diện.
Các mức xếp hạng tín dụng của Fitch được phân loại tương tự như của S&P, từ AAA đến D Mỗi cấp độ xếp hạng này mang ý nghĩa riêng trong việc đánh giá chất lượng tín dụng.
Kết luận: Moody's, S&P và Fitch là những tổ chức tín dụng uy tín và lâu đời tại Mỹ, nổi bật với phương pháp đánh giá chuyên sâu, giúp phân tích toàn diện nền kinh tế, môi trường ngành và doanh nghiệp.
Giới thiệu mô hình Z-Score
Chỉ số Z, được phát triển bởi Altman, dựa trên nghiên cứu sâu rộng từ nhiều công ty tại Mỹ, là công cụ được công nhận và sử dụng rộng rãi trong cả giới học thuật lẫn thực tiễn Mặc dù ra đời tại Mỹ, chỉ số Z vẫn có thể áp dụng với độ tin cậy cao ở nhiều quốc gia khác như Mexico và Ấn Độ.
X1 = Vốn luân chuyển/Tổng tài sản (WC/TA)
Trong đó: Vốn luân chuyển = tài sản ngắn hạn–nợngắn hạn
Những khoản thua lỗtrong hoạt động kinh doanh sẽlàm giảm chỉsốX1.
X2 = Lợi nhuận giữ lại/Tổng tài sản (RE/TA)
Tỷsố này đo lường lợi nhuận giữlại tích lũy qua thời gian.
Sự trưởng thành của một công ty thường được đo lường qua tỷ lệ lợi nhuận Các công ty mới thành lập thường có tỷ lệ này thấp do chưa có đủ thời gian để tích lũy lợi nhuận Một nghiên cứu của Dun & Bradstreet vào năm 1993 cho thấy khoảng 50% công ty phá sản chỉ sau 5 năm hoạt động.
X3 = EBIT/Tổng tài sản (EBIT/TA)
Trong đó: EBIT là lợi nhuận trước lãi vay và thuế.
Sự tồn tại và khả năng trả nợ của công ty phụ thuộc vào khả năng tạo ra lợi nhuận từ tài sản Do đó, tỷ số này, theo Altman, phản ánh chính xác hơn các chỉ số tỷ suất lợi nhuận.
X4 = Giá thị trường của vốn cổ phần/Giá sổ sách của nợ (MVE/BVL)
Trong đó: Nợ= Nợngắn hạn + Nợdài hạn
Vốn cổphần = cổphần thường + cổphần ưu đãi
Tỷ số này đo lường mức độ giảm giá trị tài sản của công ty trước khi rơi vào tình trạng mất khả năng thanh toán Đây là phiên bản sửa đổi của biến mà Fisher đã sử dụng trong nghiên cứu tỷ suất sinh lợi của trái phiếu vào năm 1959 Nếu tỷ số này thấp hơn 1/3, khả năng công ty phá sản sẽ rất cao Đối với các công ty chưa cổ phần hóa, giá trị thị trường được thay thế bằng giá trị sổ sách của vốn cổ phần.
X5 là tỷ lệ giữa tổng doanh thu và tổng tài sản (S/TA), giúp đánh giá khả năng quản trị của công ty trong việc tạo ra doanh thu, đặc biệt là trong bối cảnh cạnh tranh gay gắt từ các đối thủ khác.
Tỷ số này, mặc dù có mức ý nghĩa thấp nhất trong mô hình, lại đóng vai trò quan trọng trong việc nâng cao khả năng phân biệt của mô hình.
X5 thay đổi trên một khoảng rộng đối với các ngành khác nhau và các quốc gia khác nhau.
Từmột chỉ số Z ban đầu Altman phát triển thêm Z© và Z” đểcó thể áp dụng theo từng loại hình của doanh nghiệp:
* Đối với doanh nghiệp đã cổphần hóa, ngành sản xuất:
- Nếu Z > 2,99: Doanh nghiệp nằm trong vùng an toàn, chưa có nguy cơ phá sản.
- Nếu 1,81 < Z < 2,99: Doanh nghiệp nằm trong vùng cảnh báo, có thể có nguy cơ phá sản.
- Nếu Z < 1,81: Doanh nghiệp nằm trong vùng nguy hiểm, nguy cơ phá sản cao.
* Đối với doanh nghiệp chưa cổphần hóa, ngành sản xuất:
- Nếu Z© > 2,9: Doanh nghiệp nằm trong vùng an toàn, chưa có nguy cơ phá sản.
- Nếu 1,23 < Z© < 2,9: Doanh nghiệp nằm trong vùng cảnh báo, có thểcó nguycơ phá sản.
- Nếu Z© < 1,23: Doanh nghiệp nằm trong vùng nguy hiểm, nguy cơ phá sản cao.
* Đối với các doanh nghiệp khác:
Chỉ số Z” là một công cụ hữu ích cho nhiều ngành và loại hình doanh nghiệp khác nhau Do sự khác biệt đáng kể của X5 giữa các lĩnh vực, chỉ số X5 được áp dụng để đảm bảo tính chính xác và phù hợp trong phân tích.
- Nếu Z” > 2,6: Doanh nghiệp nằm trong vùng an toàn, chưa có nguy cơ phá sản.
- Nếu 1,1< Z” < 2,6: Doanh nghiệp nằm trong vùng cảnh báo, có thể có nguy cơ phá sản.
- Nếu Z” < 1,1: Doanh nghiệp nằm trong vùng nguy hiểm, nguy cơ phá sản cao.
Ngoài tác dụng cảnh báo dấu hiệu phá sản, Altman đã nghiên cứu trên 700 công ty đểcho ra chỉsố Z” điều chỉnh:
Z” điều chỉnh = 3,25 + Z” = 3,25 + 6,56X1 + 3,26X2 + 6,72X3 + 1,05X4 Z” điều chỉnh này nhằm tăng vùngcảnh báo nguy cơ vởnợcủa doanh nghiệp. Hằng số3,25 nhằm đánh giá rủi ro tín dụng sát với thực tế hơn.
Chỉ số Z cao cho thấy nguy cơ vỡ nợ của người vay thấp, do đó, việc nâng cao chỉ số này cần cải thiện năng lực quản trị, tiết kiệm chi phí và xây dựng thương hiệu Sự kết hợp giữa các yếu tố tài chính và phi tài chính là yếu tố then chốt để đánh giá mức độ an toàn.
* Ưu điểm: Đã kết hợp được các chỉ sốtài chính trong một hàm sốchấm điểm Z- Score để xác định nguy cơ phá sản của doanh nghiệp
Mô hình này có nhược điểm là áp dụng chung cho tất cả các ngành nghề kinh doanh, trong khi mỗi ngành lại có những đặc điểm tài chính riêng biệt Tuy nhiên, nó đang ngày càng được sử dụng rộng rãi trên toàn cầu Tại Việt Nam, mô hình này vẫn có thể áp dụng được, vì các chỉ số tài chính được tính toán dựa trên dữ liệu từ các báo cáo tài chính.
Những nghiên cứu trước đây về mô hình Z-Score
Chỉ số Altman Z-score đã được áp dụng trên toàn cầu từ năm 1968 cho các doanh nghiệp nhỏ tại Mỹ Giáo sư Altman tiếp tục nghiên cứu và áp dụng Z-score trong các năm 1983, 1998 và 2000 Kết quả nghiên cứu cho thấy chỉ số này có khả năng dự đoán chính xác khoảng 95% doanh nghiệp sẽ phá sản trong năm tiếp theo và 72% trong vòng hai năm sau.
Bảng 1.1: Khả năng dựbáo chỉ sốZ-Score thực tế
Số năm trước khi phá sản
Sốcông ty bịphá sản thật (dự đoán đúng)
Sốcông ty không phá sản (dựbáo sai)
Trong các nghiên cứu công bố vào năm 2000 và 2002, các tác giả Goudie và Meeks đã tiếp tục áp dụng chỉ số Z-score để phân tích khả năng phá sản của doanh nghiệp, cho thấy rằng chỉ số này phản ánh chính xác khả năng phá sản Nhiều nghiên cứu khác cũng đã được thực hiện trong giai đoạn sau, sử dụng chỉ tiêu Z-score của Altman để đánh giá tình hình tài chính của các doanh nghiệp.
Nghiên cứu gần đây của giáo sư Tomasz Korol đã áp dụng chỉ tiêu Z-score để đánh giá rủi ro phá sản của các doanh nghiệp tại châu Âu và Mỹ Latinh (Tomasz, 2013).
Leonardo và Jaime (2003) đã áp dụng chỉ số Z-score của Altman để đánh giá và dự đoán khả năng phá sản của các doanh nghiệp sản xuất tại Ý Kết quả nghiên cứu cho thấy chỉ số Z-score có khả năng dự đoán khả năng phá sản của các doanh nghiệp ở Ý một cách chính xác và hiệu quả.
Altman Z-score, ra đời năm 1968, là mô hình phổ biến nhất để đo lường và dự báo rủi ro phá sản của doanh nghiệp, theo Wu và Gray (2010) Gần đây, một số nhà nghiên cứu như Shumway (2001) đã phát triển các mô hình dựa trên Altman, tuy nhiên kết quả chưa hoàn thiện Kyung và Yong (2002) đã áp dụng mô hình Altman và các mô hình khác để dự báo khả năng phá sản của các tổ chức tài chính tại Hàn Quốc, cho kết quả khả quan Ngoài ra, Ming và Peter (2010) cũng sử dụng chỉ số Altman Z-score kết hợp với phương pháp dự báo của Merton (1974) để đánh giá khả năng phá sản của doanh nghiệp.
Alexander và Claudia (2007) đã kết hợp phương pháp Altman Z-score, Merton và mô hình Black-Scholes để dự đoán khả năng phá sản của doanh nghiệp Nghiên cứu cho thấy chỉ số Z-score có khả năng áp dụng hiệu quả trong việc dự báo khả năng phá sản, giúp doanh nghiệp phát hiện sớm nguy cơ này Điều này cũng hỗ trợ các bên liên quan, bao gồm ngân hàng thương mại, trong việc đưa ra phản ứng kịp thời trước tình hình thị trường và rủi ro của doanh nghiệp.
Việc áp dụng chỉ số Z-score để đánh giá rủi ro tín dụng tại doanh nghiệp sẽ giúp ngân hàng thương mại (NHTM) dự báo sớm về rủi ro phá sản, từ đó giảm thiểu rủi ro tín dụng Chỉ số Z-score trở thành công cụ hỗ trợ hữu ích cho NHTM trong việc xác định, dự báo và theo dõi rủi ro tín dụng trong hoạt động tín dụng của mình.
Chương 1 của khóa luận đã tổng hợp và hệ thống hóa các vấn đề lý luận liên quan đến XHTD, bao gồm khái niệm, sự ra đời, đối tượng, vai trò, nguyên tắc và quy trình của XHTD Ngoài ra, khóa luận cũng giới thiệu mô hình xếp hạng tín dụng từ một số tổ chức XHTD quốc tế và mô hình Z-Score Những nội dung lý luận này sẽ làm nền tảng lý thuyết cho việc áp dụng mô hình Z-Score trong xếp hạng tín dụng khách hàng doanh nghiệp tại Agribank trong chương 2.
ỨNG DỤNG MÔ HÌNH Z-SCORE TRONG XẾP HẠNG TÍN DỤNG KHÁCH HÀNG DOANH NGHIỆP TẠI NGÂN HÀNG NÔNG NGHIỆP VÀ PHÁT TRIỂN NÔNG THÔN VIỆT NAM, CHI NHÁNH BẮC SÔNG HƯƠNG –THỪA THIÊN HUẾ
Kết quả hoạt động kinh doanh của Agribank chi nhánh Bắc sông Hương – Thừa Thiên Huế giai đoạn 2016 đến 2018
Bảng 2.1: Tình hình huy động vốn của Agribank, Chi nhánh Bắc Sông Hương – Thừa Thiên Huế Đơn vị tính: Triệu đồng
Tiền gởi có kỳhạn dưới 12 tháng
Tiền gởi có kỳhạn từ12 tháng trởlên 257.927 345.711 387.843 87.784 34,03% 42.132 12,19%
Tổchức kinh tế 8.271 6.716 9.470 -1.555 -18,80% 2.754 41,01% Định chếtài chính 3 4 57 1 33,33% 53 1325%
Nguồn: Báo cáo hoạt động kinh doanh Agribank 2016, 2017, 2018
Tổng nguồn vốn huy động tại Thừa Thiên Huế đã tăng trưởng liên tục qua các năm, đạt 716.683 triệu đồng vào năm 2018, tăng 5,98% so với năm 2017, tương đương với 40.433 triệu đồng Sự gia tăng này đã giúp đáp ứng một phần nhu cầu vốn cho sản xuất, kinh doanh và dịch vụ của các tổ chức kinh tế cũng như người dân trong khu vực.
* Phân theo loại khách hàng: nguồn vốn của ngân hàng bao gồm các nguồn chính sau:
Đến năm 2018, nguồn vốn huy động từ tiền gửi dân cư đạt 693.125 triệu đồng, tăng 3,54% so với năm 2017 Tình hình này cho thấy nguồn vốn này liên tục tăng qua các năm, với tỷ trọng năm sau luôn cao hơn năm trước, khẳng định uy tín ngày càng tăng của chi nhánh.
Trong giai đoạn 2016-2018, tiền gửi từ tổ chức kinh tế có sự biến động nhẹ, cụ thể năm 2016 đạt 8.271 triệu đồng, giảm xuống 6.716 triệu đồng vào năm 2017, tương ứng với mức giảm 18,8% (1.555 triệu đồng) Tuy nhiên, đến năm 2018, nguồn vốn này đã tăng trở lại 41,01% so với năm 2017, đạt 9.470 triệu đồng Nhìn chung, nguồn vốn huy động từ tổ chức kinh tế của chi nhánh khá ổn định, cho thấy sự nỗ lực trong việc thiết lập và duy trì mối quan hệ với các tổ chức kinh tế trong khu vực.
Định chế tài chính đã ghi nhận sự tăng trưởng liên tục qua các năm, đặc biệt là vào năm 2018, khi nguồn vốn huy động tăng vọt lên 1325% so với năm 2017 Mặc dù nguồn vốn này có sự tiến triển tích cực, nhưng vẫn chiếm tỷ trọng nhỏ trong tổng thể, cho thấy cần khai thác nhiều hơn tiềm năng của định chế tài chính.
Cơ cấu tiền gửi tiết kiệm của chi nhánh cho thấy sự chênh lệch lớn giữa nguồn huy động từ dân cư và các tổ chức kinh tế Điều này xuất phát từ việc khu vực có ít doanh nghiệp, buộc ngân hàng phải tập trung vào việc huy động tiền gửi từ dân cư Nguồn vốn huy động từ dân cư ngày càng tăng, trong khi nguồn từ các tổ chức kinh tế lại không ổn định Sự thành công trong việc huy động vốn từ dân cư là tín hiệu tích cực, vì nguồn này không chỉ dồi dào mà còn ổn định, góp phần đảm bảo sự ổn định trong hoạt động của ngân hàng.
* Phân theo loại kỳhạn: để đánh giá tính ổn định của nguồn vốn huy động được ta xem xét hình thức này.
Tiền gửi không kỳ hạn ngày càng trở nên phổ biến, với xu hướng tăng trưởng qua các năm Điều này cho thấy sự linh hoạt của hình thức gửi tiền này, khi người gửi có thể rút tiền bất kỳ lúc nào Hơn nữa, tiền gửi không kỳ hạn được nhiều khách hàng lựa chọn nhờ vào sự thuận tiện và tính linh hoạt mà nó mang lại.
Tiền gửi có kỳ hạn dưới 12 tháng chiếm tỷ trọng lớn trong cơ cấu tiền gửi của khách hàng, phục vụ nhu cầu sinh lời từ khoản tiền nhàn rỗi Tuy nhiên, trong 3 năm qua, khoản mục này đã có xu hướng giảm, với mức giảm đạt 4.239 triệu đồng vào năm 2018.
Tiền gửi có kỳ hạn trên 12 tháng đã trở thành một nguồn huy động vốn dài hạn quan trọng, giúp giảm thiểu rủi ro cho chi nhánh nhờ vào chính sách lãi suất cao Sự gia tăng này được thể hiện rõ qua số liệu, với mức tăng 34,03% trong năm 2017 so với 2016 và 12,19% trong năm 2018 so với 2017.
2.2.2 Tình hình hoạt động tín dụng
Bảng 2.2:Kết quảsửdụng vốn của Agribank–Chi nhánh Thừa Thiên Huế Đơn vị tính: Triệu đồng
Dư nợ trung dài hạ n
- Tỷ trọng dư nợ trung và dài hạn
- Tỷ trọng dư nợ ngắn hạn
Nguồn: Báo cáo hoạt động kinh doanh Agribank 2016, 2017, 2018
Tổng dư nợ qua các năm có xu hướng tăng lên, theo Bảng 2.2 Đến năm 2018, tổng dư nợ cho vay của phòng giao dịch đạt 760.267 triệu đồng, tăng 31.972 triệu đồng, tương đương 4,39% so với cuối năm 2017.
Dư nợ cho vay ngắn hạn của Agribank năm 2018 đạt 508.377 triệu đồng, giảm 16.040 triệu đồng so với cuối năm 2017, chiếm 66,87% tổng dư nợ cho vay Tỷ trọng cho vay ngắn hạn đang có xu hướng tăng, điều này hợp lý nhằm thúc đẩy luân chuyển vốn kinh doanh Trong bối cảnh nền kinh tế phức tạp hiện nay, cho vay ngắn hạn giúp ngân hàng giảm thiểu rủi ro và đảm bảo an toàn hoạt động.
Trong giai đoạn 2016 – 2017, nợ xấu có xu hướng tăng nhưng đã giảm trong năm 2017 – 2018 mà không có biến động lớn Cuối năm 2017, nợ xấu đạt 2.970 triệu đồng, tăng 60,45% so với năm 2016 Tuy nhiên, đến cuối năm 2018, nợ xấu giảm còn 2.238 triệu đồng, tức giảm 24% so với năm 2017 Điều này cho thấy chất lượng tín dụng tại Agribank chi nhánh Bắc sông Hương khá tốt.
Tình hình tài chính của Agribank chi nhánh Bắc sông Hương - Thừa Thiên Huế đang gặp khó khăn do tăng trưởng dư nợ thấp, lãi suất cho vay giảm và chênh lệch lãi suất ngày càng thu hẹp Mặc dù công tác quản trị rủi ro được chú trọng, nhưng vẫn còn hạn chế, với các biện pháp đo lường, giám sát và kiểm soát rủi ro tín dụng chưa đạt hiệu quả cao Agribank hiện đang áp dụng hệ thống xếp hạng tín dụng như một công cụ hỗ trợ quản trị rủi ro Để nâng cao chất lượng hoạt động tín dụng, cần xây dựng một hệ thống quản trị rủi ro tốt, bắt đầu từ việc hoàn thiện hệ thống xếp hạng tín dụng của ngân hàng.
Hệ thống xếp hạng tín dụng doanh nghiệp tại Agribank
Ngày 11 tháng 11 năm 2011, Ngân hàng Nông nghiệp và Phát triển Nông thôn Việt Nam đã chính thức sử dụng hệ thống XHTD nội bộ doanh nghiệp cho toàn chi nhánh trong hệ thống với kỳ xếp hạng đầutiên là thời điểm 30/03/2012.
2.3.1 Phương pháp xếp hạng tín dụng doanh nghiệp
Hệ thống xếp hạng tín dụng tại Agribank áp dụng phương pháp chấm điểm các chỉ tiêu tài chính và phi tài chính của doanh nghiệp, kết hợp với phương pháp chuyên gia và thống kê để đánh giá và xếp hạng doanh nghiệp Mỗi doanh nghiệp sẽ được so sánh với bộ giá trị chuẩn tương ứng với loại hình khách hàng và ngành nghề kinh tế khác nhau.
2.3.2 Đối tượng xếp hạng tín dụng doanh nghiệp Đối tượng xếp hạng tín dụng doanh nghiệp là những doanh nghiệp có quan hệ tín dụng với Agribank có báo cáo tài chính 2 năm liền kề.
Doanh nghiệp mới thành lập mà chưa có báo cáo tài chính sẽ không được xếp hạng Đối với các tổ chức kinh tế phụ thuộc, Agribank thực hiện chấm điểm và xếp hạng khách hàng dựa trên doanh nghiệp được ủy quyền có quan hệ tín dụng tại Agribank Nếu khách hàng có quan hệ tín dụng với nhiều chi nhánh của Agribank, mỗi chi nhánh sẽ tự độc lập chấm điểm và xếp hạng khách hàng.
2.3.3 Mô hình xếp hạng tín dụng doanh nghiệp
Mô hình xếp hạng tín dụng doanh nghiệp của Agribank hiện đang áp dụng là mô hình một biến số, kết hợp giữa các chỉ tiêu tài chính qua phân tích định lượng và các yếu tố phi tài chính qua phân tích định tính Mô hình này nhằm khắc phục những hạn chế về số liệu thống kê của phương pháp định lượng Tuy nhiên, Agribank chỉ mới triển khai mô hình tính điểm xếp hạng tín dụng cho khách hàng doanh nghiệp mà chưa áp dụng cho các khoản vay.
Mô hình tính điểm doanh nghiệp bao gồm hai phần chính: tính điểm định lượng dựa trên các chỉ số từ báo cáo tài chính và tính điểm định tính dựa vào đánh giá của ngân hàng về các khía cạnh của doanh nghiệp Để thực hiện tính điểm, thông tin sử dụng bao gồm báo cáo tài chính năm gần nhất và thông tin phi tài chính được cập nhật đến thời điểm tính điểm.
Bộ chỉ tiêu tài chính và phi tài chính để đánh giá khách hàng doanh nghiệp được phát triển dựa trên 34 ngành kinh tế đặc thù, phù hợp với hoạt động và cơ cấu tín dụng của Agribank Mỗi ngành kinh tế sẽ có bộ chỉ tiêu chấm điểm khách hàng riêng, đảm bảo tính chính xác và phù hợp trong việc đánh giá.
Bảng 2.3:Minh họa bộ thang điểm, trọng số và bộ giá trị chuẩn
Ngành 01: Trồng cây hàng năm
Khả năng thanh toán hiện hành 12 >1,3 1,1-1,3 0,9-1,1 0,7-0,9 0,6 0,5-0,6 0,4-0,5 0,3-0,4 0,1 0,08-0,1 0,06-0,08 0,04-0,06