TẠP CHÍ KHOA H ỌC VÀ CÔNG NGH Ệ, ĐẠI HỌC ĐÀ NẴNG - SỐ 2(43).2011
PHÂN TÍCH R ỦI RO TÍN DỤNG DOANH NGHIỆP BẰNG MÔ HÌNH LOGISTIC CREDIT RISK ANALYSIS – A LOGISTIC MODEL APPROACH Hoàng Tùng Tr ườ ườ ng ng Đạ Đại học Kinh t ế ế , Đại học Đà N ẵ ẵng ng
TÓM TẮT
Doanh nghiệp gặp r ủi ro hoạt động là hiện tượng kinh tế khách quan trong kinh tế thị ường, hậu quả của nó là s ự xung đột lợi ích của các chủ thể khác nhau tham gia vào các tr ườ quan hệ kinh tế. Bên cạnh đó r ủi ro sẽ dẫn đến doanh nghiệp mất khả năng thanh toán, gây nên xung đột lợi ích của nhà đầu tư, người lao động và ảnh hưởng đến phát triển kinh tế xã hội. Rủi ro tín dụng xuất hiện khi doanh nghi ệp không có khả năng thanh toán các kho ản nợ đến hạn. Nhận biệt nh ững d ấu hi ệu này là cần thiết cho công tác quản tr ị r ủi ro trong doanh nghiệp đồng thời cung c ấp thông tin cảnh báo đối v ới các nhà đầu tư và chủ nợ. Đã có nhiều mô hình nghiên cứu về vấn đề này cả định tính và định l ượng. Tuy nhiên chưa có mô hình thực nghiệm cho các doanh nghiệp ở Việt Nam. Bài viết trình bày phương pháp phân tích r ủi ro tín dụng trên cơ sở tiếp cận mô hình Logistic. T ừ số liệu thực tế của các chỉ tiêu tài chính, tác giả kiểm ường chứng khoán Việt chứng và dự báo r ủi ro tín dụng cho một s ố công ty niêm yết trên thị tr ườ Nam. ABSTRACT
Operational risk is an objective economic phenomenon in the market economy. It is the result of interest conflicts of different stakeholders involved in economic relations. Besides, a risk may lead to business loss of liquidity, causing interest conflicts between investors and employees and affecting social and economic developments. Credit risk occurs when businesses can not afford to pay debts. Recognizing these signs is a necessity for any risk control in enterprises and a way for warning investors and creditors of a risk. There have been both qualitative and quantitative research models on this issue; however, no experimental model has been applied for enterprises in Vietnam. The article presents a method to analyze credit risk based on a logistic model approach. Based on the actual data of financial criteria, the author tested and predicted credit risk for a number of companies listed on the stock market in Vietnam.
1. Mô hình h ồi qui logistic Mô hình h ồi qui Logistic nghiên c ứu s ự phụ thuộc c ủa 1 biến nh ị phân vào các biến độc lậ p khác. Mục đích của mô hình này s ử dụng các nhân t ố có ảnh hưở ng ng đến DN (biến độc l ậ p) để xác định kh ả năng nh ững DN này s ẽ có r ủi ro tín dụng (biến ph ụ thuộc) là bao nhiêu. Ngh ĩ a là, mô hình Logistic có th ể ướ c lượ ng ng xác su ất mặc định một DN có r ủi ro là bao nhiêu tr ực tiế p từ mẫu. Cấu trúc dữ liệu trong mô hình nh ư sau: 193
TẠP CHÍ KHOA H ỌC VÀ CÔNG NGH Ệ, ĐẠI HỌC ĐÀ NẴNG - SỐ 2(43).2011
Biế n Phụ thuộc
Loại Nhị phân
Độc lậ
ụcLiên hoặct r ời r ạc
p
Giả sử biến giả Y phụ thuộc vào chỉ số khả dụng Y*. Trong đó: Y*=ß1+ß2X2i+...+ßk Xki +Єi Vì Y(x) là biến nhị phân có thể đượ c giải thích nh ư sau: 0 nế u không tr ả đượ c nợ (có r ủi ro tín d ụng)
Yi
=
1 nế u tr ả tr ả đượ c nợ (không có r ủi ro tín d ụng)
Trong đó Pi=P(Yi=1/Xi), khi đó Yi là biến ngẫu nhiên phân ph ối theo qui luật Bernoulli, có ngh ĩ a là: f i(Yi)=PiYi(1-Pi)1-Yi, trong đó Yi=0,1,...,n. Khi đó, kì vọng toán và phươ ng sai đượ c tính như sau: E(Yi)=niPi, Var (Yi)=niPi(1-Pi). Vì Yi là biến ng ẫu nhiên phân ph ối theo qui lu ật Bernoulli nên có th ể viết lại như sau:
P P Y i (1 − pi )1− y i = (1 − pi ). exp(Y i . log( i )) 1 − P i Tỷ lệ chênh lệch: odds=Pi/(1-Pi) Pi=P(Yi=1) Pi=P(Yi*>0) Pi=P(ß1+ß2X2i+...+ßk Xki +Єi>0) n
P i = P (ε < ( β i + ∑ β j X ji )) j = 2
Mở r ộng hơ n nữa chúng ta có th ể viết như sau: Log[Pi/(1-Pi)]=ß1+ß2X2i+...+ßk Xki Pi/(1-Pi)=Exp(ß1+ß2X2i+...+ßk Xki ) P(Yi=1)=Pi=
Exp(ß1+ß2X2i+...+ßk Xki ) 1+Exp(ß1+ß2X2i+...+ßk Xki )
Trong mô hình trên P i không ph ải là hàm tuyến tính của các biến độc lậ p. Phươ ng trình đượ c gọi là hàm phân b ố Logistic.Trong hàm này khi X i nhận các giá tr ị từ - ∞ đến + ∞ thì Pi nhận giá tr ị từ 0-1. Nếu kí hiệu:
ß=
ß1
X1
ß2
X2
ß3
X3
.
.
.
.
ßk
194
X=
Xk
TẠP CHÍ KHOA H ỌC VÀ CÔNG NGH Ệ, ĐẠI HỌC ĐÀ NẴNG - SỐ 2(43).2011
Khi đó chúng ta có ß ’X=ß1+ß2X2i+...+ßk Xki và
E (Y ) =
exp( β ' x) 1 + exp( β ' x)
=
1 1 + exp(− β ' x)
Để ướ c lượ ng ß có th ể sử dụng các phần mềm như SPSS, Eviews…
2. Thiết k ế mô hình phân tích r ủi ro tín d ụng doanh nghi ệp 2.1. Thi ết k ế nghiên cứ u
Căn cứ vào dấu hi ệu nh ận biết r ủi ro tín dụng theo tiêu chuẩn Basel II(1) thì một DN có r ủi ro tín d ụng khi xuất hiện ít nhất một trong các dấu hiệu sau: a) Không có kh ả năng thực hiện ngh ĩ a vụ tín dụng vớ i các đối tác b) Vốn lưu động ròng <0 c) Giá tr ị thị tr ườ ng của DN < Tổng nợ phải tr ả Việc đo lườ ng các sự cố trên có thể sử dụng thông qua các ch ỉ tiêu: Dấu hiệu a b c
Chỉ tiêu
Cách tính
Nợ quá hạn
Có nợ quá hạn
Vốn lưu động ròng
Tổng TS ngắn hạn -Tổng nợ ngắn hạn
Giá tr ị thị tr ườ ng của DN
Tổng cổ phiếu x Giá thị tr ườ ng 1 c ổ phiếu
Trên cơ sở lý thuyết và các nghiên cứu về r ủi ro phá s ản, từ 30 biến tài chính ban đầu b ằng phươ ng pháp loại tr ừ dần, tác giả chọn ra 7 bi ến độc l ậ p biểu hiện nh ững đặc tr ưng tài chính cơ bản của DN.
ỉ tiêu Ch Tỷ suất nợ Cấu trúc vốn Đòn bẩy nợ Đầu tư Tỷ suất TS ngắn hạn Hoạt động Số vòng quay TS Tỷ suất LN/DT Hiệu quả Tỷ suất sinh lờ i
Nhóm
Cách tính Nợ phải tr ả/Tổng TS Nợ phải tr ả/VCSH TSNH/Tổng TS Doanh thu/T ổng TS Lợ i nhuận/Doanh thu Lợ i nhuận/Tổng TS
Kí hiệu
Giả thiết(2)
Ts_No
-
DBN
-
Ts_TSNH
+/-
Hs
+
Ts_LNDT
+
ROA
+
ROE
+
TS Tỷ suất sinh lờ i Lợ i nhuận/Vốn CSH VCSH
(+/-: tác động cùng chi ều/ngượ c chiều đến khả năng tr ả nợ ) 1
( ) Basel II là hệ thố ng các tiêu chuẩ n đượ c thiế t l ậ p nhằ m qu ản lý r ủi ro tín d ụng do u ỷ ban Basel về ỷ ban Basel bao g ồm đại diện ngân hàng trung ươ ng của 20 nề n kinh giám sát ngân hàng ban hành. U (G20). t ế l ớn (2) N ế u xem xét ảnh hưở ng đế n r ủi ro tín d ụng thì tác động của các biế n trên sẽ có chiề u ng ượ c l ại.
195
TẠP CHÍ KHOA H ỌC VÀ CÔNG NGH Ệ, ĐẠI HỌC ĐÀ NẴNG - SỐ 2(43).2011
Mẫu nghiên c ứu gồm 463 công ty đang niêm yết trên TTCK Vi ệt Nam. Mẫu này đượ c chia thành 2 nhóm: nhóm 1 g ồm các công ty có r ủi ro tín dụng (93 công ty) và nhóm 2 g ồm các công ty không có r ủi ro tín dụng (370 công ty). 7 ch ỉ tiêu (biến độc lậ p) đượ c tính toán t ừ BCTC năm 2009 của các Công ty. 2.2. K ết quả nghiên cứ u: sử d ụng phần mề m SPSS Bảng 1. Omnibus Tests of Model Coefficients
Chi-square Step 1
df
Sig.
Step
45.313
7
.000
Block
45.313
7
.000
Model
45.313
7
.000
Bảng 2. Model Summary
Step
-2 Log likelihood
1
Cox & Snell R Square
19.166(a)
Nagelkerke R Square
.526
.830
Bảng 3. Classification Table(a)
Predicted
Observed Probability
Step 1
Probability
Percentage Correct
0
1
0
91
2
97.8
1
4
366
98.9
Overall Percentage
98.7
Bảng 4. Variables in the Equation
B Step 1(a)
Wald
df
Sig.
Hs
-.074
.414
.032
1
.018
Ts_TSNH
2.458
1.129
4.741
1
.029
Ts_No
5.985
3.078
3.781
1
.002
-2.060
.431
12.879
1
.000
.992
3.566
.077
1
.011
ROA
145.363
2.318
16.349
1
.000
ROE
-26.151
3.060
16.706
1
.000
-.749
1.270
.348
1
.035
DBN Ts_LNDT
Constant
196
S.E.
TẠP CHÍ KHOA H ỌC VÀ CÔNG NGH Ệ, ĐẠI HỌC ĐÀ NẴNG - SỐ 2(43).2011
2.2.1 Giải thích k ết quả - Bảng 1 cho k ết quả kiểm định giả thuyết về độ phù hợ p tổng quát có mức ý ngh ĩ a quan sát là sig.=0.000 nên có th ế bác bỏ giả thuyết H0. - B ảng 2 cho th ấy giá tr ị -2 Log likelihood=19.166 không cao l ắm nên mô hình tổng thể có độ phù hợ p khá t ốt. - M ức độ chính xác của d ự báo thể hiện qua bảng 3: trong 93 tr ườ ng h ợ p có r ủi ro, mô hình d ự đoán đúng 91 tr ườ ng hợ p (97.8%); trong 370 tr ườ ng hợ p không có r ủi ro mô hình dự đoán đúng 366 tr ườ ng hợ p (98.9%). T ỷ lệ dự đoán đúng của toàn bộ mẫu là 98.7%. - B ảng 4 cho th ấy m ức ý ngh ĩ a sig. của các hệ số hồi qui đều nh ỏ hơ n 5%, nh ư vậy các hệ số hồi qui đều có ý ngh ĩ a và mô hình có th ể sử dụng để dự báo r ủi ro. Từ các hệ số (B) ta có thể xác định mô hình h ồi qui Logistic như sau : LOG(Odds) = -0.749 + 0.074Hs + 2.458Ts_TSNH - 5.985Ts_No –2.060DBN + 0.992Ts_LNDT + 145.363ROA + 26.151ROE hoặc: Odds=[P(Y=1)/P(Y=0)]=eZ (3)
Trong đ ó: Z=-0.749 + 0.074Hs + 2.458Ts_TSNH - 5.985Ts_No –2.060DBN + 0.992Ts_LNDT + 145.363ROA + 26.151ROE Nếu Odds<0.5 thì DN không có kh ả năng tr ả nợ (có r ủi ro), nếu Odds>0.5 thì DN có khả năng tr ả nợ (không có r ủi ro). Bảng x ế p h ạng r ủi ro tín dụng theo kh ả năng tr ả nợ (Odds) như sau : Odds
Hạng tín dụng
0.9-1
AAA
0.8-0.9
AA
0.7-0.8
A
0.6-0.7
BBB
0.5-0.6
BB
0.4-0.5
B
0.3-0.4
CCC
0.2-0.3
CC
0.1-0.2
C
0-0.1
D
Trên cơ sở hàm hồi qui Logistic có th ể dự đoán r ủi ro tín dụng c ủa các DN dựa trên cơ sở các chỉ tiêu tài chính. K ết quả dự đoán cho một số công ty niêm yết như sau:
3
( ) Odds là xác suấ t tr ả đượ c nợ so vớ i xác suấ t không tr ả đượ c nợ
197
TẠP CHÍ KHOA H ỌC VÀ CÔNG NGH Ệ, ĐẠI HỌC ĐÀ NẴNG - SỐ 2(43).2011
TT
Mã CK
Odds
Hạng tín d ụng
TT
Mã CK
Odds
H ạng tín dụng
1
ABT
0.99
AAA
41
DHG
1
AAA
2
ACL
1
AAA
42
DHI
1
AAA
3
AGF
0.09
D
43
DIC
0.52
BB
4
ALP
1
AAA
44
DMC
1
AAA
5
ALT
1
AAA
45
DNP
0.39
CCC
6
ANV
1
AAA
46
DPC
0.95
AAA
7
ASP
0.44
B
47
DPM
1
AAA
8
BBC
0.93
AAA
48
DPR
0.99
AAA
9
BBS
1
AAA
49
DQC
0.94
AAA
10
BBT
0.75
A
50
DRC
0.89
AA
11
BCC
0.86
AA
51
DST
0.99
AAA
12
BHS
0.96
AAA
52
DTC
0.31
CCC
13
BHV
0.84
AA
53
DTT
0.99
AAA
14
BMC
1
AAA
54
DXP
0.99
AAA
15
BMP
1
AAA
55
EBS
0.86
AA
16
BPC
1
AAA
56
FBT
0.25
CC
17
BT6
0.74
A
57
FMC
0.79
A
18
BTC
0.15
C
58
FPC
1
AAA
19
BTH
0.99
AAA
59
FPT
0.91
AAA
20
BTS
0.77
A
60
GHA
1
AAA
21
C92
0.11
C
61
GIL
1
AAA
22
CAN
0.99
AAA
62
GMC
0.97
AAA
23
CAP
0.35
CCC
63
GMD
0.99
AAA
24
CDC
0.69
BBB
64
GTA
0.94
AAA
25
CIC
0.23
CC
65
HAI
0.96
AAA
26
CID
0.15
C
66
HAP
0.99
AAA
27
CII
0.83
AA
67
HAS
0.82
AA
28
CJC
0.05
D
68
HAX
0.54
BB
29
CLC
0.92
AAA
69
HBC
0.81
AA
30
CMC
0.99
AAA
70
HBD
0.98
AAA
31
COM
0.99
AAA
71
HBE
0.99
AAA
32
CTB
0.96
AAA
72
HCC
1
AAA
33
CTN
0.33
CCC
73
HCT
1
AAA
34
CYC
0.58
BB
74
HDC
0.46
B
35
DAC
0.99
AAA
75
HEV
1
AAA
36
DAE
0.77
A
76
HHC
0.93
AAA
198
TẠP CHÍ KHOA H ỌC VÀ CÔNG NGH Ệ, ĐẠI HỌC ĐÀ NẴNG - SỐ 2(43).2011
37
DBC
0.16
C
77
HJS
0.17
C
38
DCS
0.93
AAA
78
HLY
0.53
BB
39
DCT
1
AAA
79
HMC
0.81
AA
40
DHA
1
AAA
80
HNM
0.97
AAA
3. K ết luận Logistic là một mô hình th ống kê đượ c s ử dụng phổ biến trong phân tích r ủi ro tín dụng. Bằng việc v ận d ụng mô hình này tác gi ả đã xây dựng m ột hàm số dự báo r ủi ro tín dụng cho các doanh nghi ệ p trên cơ sở các chỉ tiêu tài chính. Đồng thờ i mô hình cũng giúp cho vi ệc xác định hạng tín dụng của các doanh nghi ệ p. Đây là chỉ dẫn cần thiết cho công tác qu ản lý và giám sát tín d ụng vay nợ , cung c ấ p thông tin h ữu ích cho các đối tượ ng có liên quan trong quá trình ra quy ết định./.
TÀI LIỆU THAM KHẢO [1] Altman, E. I. 1968, Financial Ratios, Discriminant Analysis and the Prediction of Corporate Bankruptcy, The Journal of Finance 23: 589-609. [2] Altman, E. I.and Saunders A. M. 1998, Credit Risk Measurement: Development over the Last 20 Years, Journal of Banking and Finance 21: 1721-1742. [3] Altman, E.I., Haldeman R. G., and Narayanan P. 1977, ZETA™ Analysis: A New Model to Identify Bankruptcy Risk of Corporations, Journal of Banking and Finance 1: 29-54. [4] Beaver, W. H. 1966. Financial Ratios as Predictors of Failure. Journal of Accounting Research 4: 71-111 [5] Black, F. and Sholes M. 1973, The Pricing of Options and Corporate Liabilities, Journal of Political Economy 81: 637-659. [6] Charitou, A and Trigeogis, L. 2002, Option-Based Bankruptcy Predicion, Working paper , University of Cypus. [7] Hillegeist, S.A., Keeting, E. K., Cram, D.P. and Lundstedt, K.G. 2002, Assessing the Probability of Bankruptcy, Working Paper , Northwestern University. [8] Merton, R.C. 1974, On the Pricing of Corporate Debt: The Risk Structure of Interest Rates, Journal of Finance 29: 449-470. [9] Ohlson, J. 1980, Financial Ratios and the Probabilistic Prediction of Bankruptcy, Journal of Accounting Research 19: 109-301. [10] Zmijewski, M.E.1984, Methodological Issues Related to the Estimation of Financial Distress Prediction Models, Journal of Accounting Research 22: 59-86.
199