Xếp hạng tín dụng bằng mô hình logistic đối với khách hàng doanh nghiệp: Trường hợp nghiên cứu Agribank Bắc Nam Định

Dựa trên những dữ liệu quá khứ, mô hình Logistic đã đưa ra kiểm nghiệm và so sánh với kết quả thực tế cho thấy một số chỉ tiêu cần được thay đổi để phù hợp hơn với tình hình hiện tại của chi nhánh. Mời các bạn tham khảo!
Nội dung trích xuất từ tài liệu:
Xếp hạng tín dụng bằng mô hình logistic đối với khách hàng doanh nghiệp: Trường hợp nghiên cứu Agribank Bắc Nam Định XẾP HẠNG TÍN DỤNG BẰNG MÔ HÌNH LOGISTIC ĐỐI VỚI KHÁCH HÀNG DOANH NGHIỆP: TRƯỜNG HỢP NGHIÊN CỨU AGRIBANK BẮC NAM ĐỊNH Khúc Thế Anh1 TS. Lê Việt Thủy2 Tóm tắt Sau khủng khoảng kinh tế thế giới năm 2008, xếp hạng tín dụng đối với kháchhàng doanh nghiệp vay vốn tại Agribank Bắc Nam Định gặp phải nhiều vấn đề nhưnhững khách hàng được đánh giá cao thì thường không trả nợ đúng hạn, còn nhữngkhách hàng trước đây bị xếp hạng thấp hơn thì việc hoàn trả thường đầy đủ. Dựa trênnhững dữ liệu quá khứ, mô hình Logistic đã đưa ra kiểm nghiệm và so sánh với kết quảthực tế cho thấy một số chỉ tiêu cần được thay đổi để phù hợp hơn với tình hình hiệntại của chi nhánh. Từ khóa: xếp hạng tín dụng, mô hình Logistic 1. Giới thiệu Xếp hạng tín dụng là một khâu quan trọng đối với các ngân hàng thương mại(NHTM), nhằm xác định rủi ro mà khách hàng có thể gặp phải khi sử dụng vốn vay,đồng thời giúp ngân hàng đưa ra quyết định có ký kết hợp đồng hay không. Vốn đượcphát triển và đưa vào sử dụng từ lâu, song xếp hạng tín dụng đối với khách hàng doanhnghiệp tại các NHTM hiện đã bộc lộ một số hạn chế, đặc biệt sau khủng hoảng tàichính toàn cầu, như những ngành nghề trước đây không được đánh giá cao về khảnăng trả nợ thì hiện tại, lại có nợ quá hạn ít nhất. Với trường hợp nghiên cứu củaAgribank Bắc Nam Định, bài viết sử dụng mô hình Logistic để xếp hạng (lại) với cáckhách hàng đã vay vốn, đối chiếu lại với xếp hạng nội bộ của ngân hàng, từ đó đưa ramột số hàm ý về chính sách. 2. Một số vấn đề cơ bản về mô hình Logistic Lớp mô hình với biến giải thích nhị phân hoặc số đếm thường được gọi chung làmô hình Logistis. Trường hợp biến phụ thuộc nhị phân mô hình được xây dựng nhưsau: Giả sử Y là các biến phụ thuộc (biến định tính), X1, X2,…, Xn là các biến độc lậpđược lựa chọn (đòn bẩy tài chính, ROA, ROE…). Khi đó, có thể lượng hóa các biếnđịnh tính như sau:1, 2 Trường Đại học Kinh tế Quốc dân. Email của tác giả chính: theanhnhd@gmail.com 543 Y = 1: Tài khoản xấu (default) Y = 0: Tài khoản tốt (non – default) Quan tâm đến xác suất p = P(Y = 1|X1, X2,…Xn) và tác động của X1, X2,…Xnđến xác suất này thông qua các tham số của mô hình. Mô hình Logit xác suất Y=1 được xác định bằng: e0 1X1i 2 X2i ...k Xki e(,Xi ) pi  hay pi  1  e0 1X1i 2X2i ...k Xki 1  e(,Xi ) X = (1, X1,X2,...,Xk); Xi = (1, X1i,X2i,...,Xki) (1, X1); =(0, 1, 2,...,k) Phương trình trên dựa trên luật phân bố logistic và hàm số tương ứng gọi là hàmLogistic. Với dạng hàm này p nhận giá trị từ 0 đến 1. Hàm pi phi tuyến với X và cáctham số . Điều này có nghĩa là ta không thể áp dụng trực tiếp OLS để ước lượng.Người ta dùng ước lượng hợp lý tối đa để ước lượng . Gọi ˆ là ước lượng (hồi quymẫu) của . Với ˆ ước lượng được, ta có thể được ước lượng xác suất pi = P(Y=1Xi), theo công thức: exp( X i ˆ ) pˆ i = 1  exp( X ˆ ) i Như vậy trong mô hình Logit không nghiên cứu ảnh hưởng trực tiếp của biếnđộc lập Xj đối với Y mà xem xét ảnh hưởng của Xj đến xác suất để Y nhận giá trị bằng1 hay kỳ vọng của Y. 3. Xếp hạng tín dụng bằng mô hình Logistic 3.1. Lựa chọn biến Biến phụ thuộc: Khả năng trả nợ của khách hàng  Y = 1 : Không có nợ xấu hay khả năng trả nợ cao.  Y = 0 : Có nợ xấu (thường dự trên ngày quá hạn - trên 90 ngày) hay khả năngtrả nợ thấp. Với pi = p(Y=1/Xt) , Yi là biến ngẫu nhiên phân phối theo quy luật Becnoulli.Giá trị của pi càng nhỏ thì khả năng không trả được nợ của doanh nghiệp càng cao. Biến độc lập: Theo Lưu Thị Hương và Vũ Duy Hào (2005) thì về cơ bản, có 4nhóm chỉ tiêu trong tài chính doanh nghiệp là nhóm chỉ tiêu về khả năng thanh toán,nhóm chỉ tiêu về đòn bẩy tài chính, nhóm chỉ tiêu về khả năng hoạt động và nhóm chỉtiêu về khả năng sinh lời. Trong mỗi nhóm chỉ tiêu này có thể gồm nhiều chỉ tiêu nhỏ,544song nếu lựa chọn nhiều hơn 1 chỉ tiêu trong 1 nhóm có thể dẫn đến tình trạng tự tươngquan giữa các biến. Do vậy, trong bài viết, tác giả chỉ sử dụng 4 biến độc lập sau: Khả năng thanh toán nhanh = (tiền + các khoản đầu tư tài chính ngắn hạn): (Nợphải trả ngắn hạn). Đòn bẩy tài chính = Nợ ph ...