Luận văn hoàn thiện hệ thống xếp hạng tín nhiệm nội bộ đối với các ngân hàng thương mại trong nước tại ngân hàng thương mại cổ phần á châu

Luận văn phân tích và hoàn thiện hệ thống xếp hạng tín nhiệm nội bộ cho các ngân hàng thương mại tại ngân hàng thương mại cổ phần Á Châu.

• Tác giả: Trần Thị Thanh Nga
• Người hướng dẫn: PGS.TS Bùi Kim Yến
• Trường học: Trường Đại Học Kinh Tế Thành Phố Hồ Chí Minh
• Chuyên ngành: Tài Chính Ngân Hàng
• Đề tài: Hoàn Thiện Hệ Thống Xếp Hạng Tín Nhiệm Nội Bộ Đối Với Các Ngân Hàng Thương Mại Trong Nước Tại Ngân Hàng Thương Mại Cổ Phần Á Châu
• Loại tài liệu: luận văn thạc sĩ kinh tế
• Năm xuất bản: 2013
• Địa điểm: Tp. Hồ Chí Minh

Mục lục chi tiết

• LỜI CAM ĐOAN
• 1. CHƯƠNG 1: Cơ sở lý luận về xếp hạng tín nhiệm và hệ thống đánh giá CAMELS
• 1.1. Tổng quan về xếp hạng tín nhiệm
• 1.2. Khái niệm về xếp hạng tín nhiệm và hệ thống xếp hạng tín nhiệm
• 1.3. Tầm quan trọng của xếp hạng tín nhiệm
• 1.4. Quy trình xếp hạng tín nhiệm
• 1.5. Các phương pháp xếp hạng tín nhiệm thông dụng trên thế giới
• 1.6. Hệ thống đánh giá CAMELS
• 1.6.1. Khái niệm Hệ thống đánh giá CAMELS
• 1.6.2. Các nhóm yếu tố của Hệ thống đánh giá CAMELS
• 1.6.3. Ý nghĩa của Hệ thống đánh giá CAMELS
• 1.7. Hệ thống xếp hạng tín nhiệm Ngân hàng của một số tổ chức uy tín trên thế giới
• 1.7.1. Tổng quan về mô hình xếp hạng tín nhiệm của các công ty định mức tín nhiệm trên thế giới
• 1.7.2. Phương pháp Xếp hạng sức mạnh tài chính độc lập của Ngân hàng theo Moody's
• 1.7.3. Hệ thống Xếp hạng tín nhiệm Ngân hàng Việt Nam của Ernst & Young
• 1.7.4. Bài học kinh nghiệm cho Việt Nam về việc xây dựng hệ thống xếp hạng tín nhiệm nội bộ trong lĩnh vực ngân hàng
• 1.8. Sự cần thiết của việc xếp hạng tín nhiệm các Ngân hàng Thương mại tại Việt Nam
• 1.9. Bài học kinh nghiệm về việc xây dựng hệ thống xếp hạng tín nhiệm nội bộ đối với các Ngân hàng Thương mại trong nước tại Việt Nam
• 1.10. Ý nghĩa của việc hoàn thiện hệ thống xếp hạng tín nhiệm nội bộ đối với các Ngân hàng trong nước tại Việt Nam
• 1.11. Kết luận Chương 1
• 2. CHƯƠNG 2: Thực trạng Hệ thống xếp hạng tín nhiệm nội bộ đối với các Ngân hàng Thương mại trong nước tại NH TMCP Á Châu
• 2.1. Giới thiệu về NH TMCP Á Châu
• 2.1.1. Lịch sử hình thành và phát triển
• 2.1.2. Cơ cấu tổ chức
• 2.1.3. Các hoạt động kinh doanh
• 2.1.4. Cơ cấu cổ đông
• 2.1.5. Tổng quan kết quả hoạt động kinh doanh
• 2.2. Thực trạng về việc triển khai xây dựng và áp dụng Hệ thống xếp hạng tín nhiệm nội bộ đối với các đối tượng khách hàng là Ngân hàng tại các Ngân hàng Việt Nam
• 2.3. Thực trạng Hệ thống xếp hạng tín nhiệm nội bộ đối với các Ngân hàng Thương mại trong nước tại NH TMCP Á Châu
• 2.4. Quy trình cấp hạn mức giao dịch đối với các Ngân hàng Thương mại trong nước tại NH TMCP Á Châu
• 2.5. Chi tiết Hệ thống chấm điểm xếp hạng tín nhiệm nội bộ đối với các Ngân hàng Thương mại trong nước tại NH TMCP Á Châu
• 2.6. Nghiên cứu tình huống chấm điểm và xếp hạng ba ngân hàng cụ thể
• 2.6.1. Thu thập thông tin
• 2.6.2. Thao thác nhập liệu
• 2.6.3. Chấm điểm và xếp hạng
• 2.7. Đánh giá Hệ thống xếp hạng tín nhiệm nội bộ đối với các Ngân hàng Thương mại trong nước tại NH TMCP Á Châu
• 2.8. Kết luận Chương 2
• 3. CHƯƠNG 3: Giải pháp hoàn thiện Hệ thống xếp hạng tín nhiệm nội bộ đối với các Ngân hàng Thương mại trong nước tại NH TMCP Á Châu
• 3.1. Định hướng và chiến lược phát triển của NH TMCP Á Châu giai đoạn 2011-2015 và tầm nhìn đến 2020
• 3.2. Tập trung phát triển hoạt động ngân hàng thương mại đa năng
• 3.3. Tái cấu trúc, nâng cao năng lực thể chế
• 3.4. Đối với hoạt động kinh doanh trên Khối thị trường tài chính
• 3.5. Giải pháp hoàn thiện Hệ thống xếp hạng tín nhiệm nội bộ đối với các Ngân hàng Thương mại trong nước tại NH TMCP Á Châu
• 3.5.1. Hoàn thiện các chỉ tiêu đánh giá và điều chỉnh tỷ trọng
• 3.5.2. Xây dựng hệ thống phần mềm chấm điểm và lưu trữ hồ sơ có liên quan để tạo điều kiện thuận lợi cho hoạt động quản lý
• 3.5.3. Nâng cao nhận thức về xếp hạng tín nhiệm
• 3.5.4. Giám sát việc triển khai và ứng dụng Hệ thống xếp hạng tín nhiệm trong ngân hàng
• 3.5.5. Đào tạo nhân sự
• 3.6. Kiến nghị đối với Ngân hàng Nhà nước và các cơ quan quản lý trong công tác hoàn thiện Hệ thống xếp hạng tín nhiệm nội bộ dành cho đối tượng là các Ngân hàng Thương mại trong nước
• 3.6.1. Xây dựng Hệ thống xếp hạng tín nhiệm chuẩn tham khảo
• 3.6.2. Hoàn thiện các văn bản pháp lý có liên quan và tăng cường thanh tra giám sát
• 3.6.3. Quy định yêu cầu về việc công bố thông tin ra bên ngoài
• 3.6.4. Thành lập đơn vị định mức tín nhiệm độc lập để làm cơ sở so sánh và công bố mức xếp hạng ra công chúng
• 3.6.5. Hỗ trợ nghiên cứu và đào tạo nhân lực
• 3.7. Kết luận Chương 3
• KẾT LUẬN
• DANH MỤC TÀI LIỆU THAM KHẢO
• PHỤ LỤC ĐÍNH KÈM
• DANH MỤC TỪ VIẾT TẮT
• DANH MỤC CÁC BẢNG BIỂU
• DANH MỤC CÁC PHỤ LỤC
• MỞ ĐẦU

Tóm tắt

I. Tổng Quan Về Hệ Thống Xếp Hạng Tín Nhiệm Nội Bộ 55 ký tự

Hệ thống xếp hạng tín nhiệm nội bộ (HTXHTNB) là xương sống trong việc quản lý rủi ro tín dụng cho các ngân hàng thương mại tại thị trường Á Châu. Hệ thống này không chỉ đánh giá năng lực tài chính hiện tại của khách hàng mà còn dự báo khả năng trả nợ trong tương lai. HTXHTNB là một hệ thống gồm các bộ chỉ tiêu tài chính và phi tài chính, các quy trình đánh giá khách hàng trên cơ sở định tính và định lượng về mặt tài chính, tình hình kinh doanh, quản trị, uy tín của khách hàng. Quan trọng hơn, nó hỗ trợ việc đưa ra quyết định cho vay doanh nghiệp và tín dụng cá nhân, đồng thời giúp quản lý danh mục tín dụng một cách hiệu quả. Các ngân hàng thương mại sử dụng HTXHTNB để tuân thủ các tiêu chuẩn như Basel II và Basel III, hướng đến việc ổn định và phát triển bền vững. HTXHTNB là một hệ thống gồm các bộ chỉ tiêu tài chính và phi tài chính, các quy trình đánh giá khách hàng trên cơ sở định tính và định lượng về mặt tài chính, tình hình kinh doanh, quản trị, uy tín của khách hàng.

1.1. Định Nghĩa và Vai Trò của Xếp Hạng Tín Nhiệm Nội Bộ

Xếp hạng tín nhiệm nội bộ là một đánh giá về khả năng thanh toán nợ của một tổ chức hoặc cá nhân. Theo Nguyễn Sĩ Cứ (2013), xếp hạng tín nhiệm là ý kiến đánh giá về chất lượng tín dụng và khả năng thanh toán nợ. Nó giúp các ngân hàng thương mại đánh giá rủi ro tín dụng và đưa ra quyết định cho vay một cách thông minh. XHTN sẽ được thực hiện thông qua việc đánh giá theo một HTXHTN dành cho từng đối tượng khác nhau. Hệ thống này cũng giúp các ngân hàng tuân thủ các quy định về an toàn vốn và quản lý rủi ro, đặc biệt là các tiêu chuẩn Basel II và Basel III.

1.2. Tầm Quan Trọng của HTXHTNB Đối Với Ngân Hàng và Nhà Đầu Tư

Đối với các ngân hàng thương mại, HTXHTNB là công cụ thiết yếu để quản trị rủi ro tín dụng, phân loại nợ và trích lập dự phòng. Nó giúp ngân hàng tối ưu hóa lợi nhuận và bảo vệ sự ổn định của hệ thống. Đối với nhà đầu tư, HTXHTNB cung cấp thông tin quan trọng để đánh giá rủi ro và đưa ra quyết định đầu tư sáng suốt. Xếp hạng tín nhiệm giúp nhà đầu tư có thêm công cụ đánh giá rủi ro tín dụng, giảm thiểu chi phí thu thập, phân tích, giám sát khả năng trả nợ của các tổ chức phát hành các chứng khoán này.

II. Thách Thức Khi Triển Khai XHTN Nội Bộ Tại Á Châu 59 ký tự

Việc triển khai HTXHTNB hiệu quả tại thị trường Á Châu đối mặt với nhiều thách thức. Các ngân hàng thương mại cần đối phó với sự thiếu hụt dữ liệu, chất lượng dữ liệu không đồng đều và sự phức tạp của môi trường kinh doanh địa phương. Hơn nữa, sự khác biệt trong các quy định pháp lý và tiêu chuẩn kế toán giữa các quốc gia cũng gây khó khăn cho việc xây dựng một hệ thống đánh giá tín dụng thống nhất. Các NHTM Việt Nam đòi hỏi phải xây dựng Hệ thống xếp hạng tín nhiệm nội bộ đối với khách hàng bao gồm cả các TCTD như Ngân hàng thương mại trong nước, ngoài nước, các công ty tài chính, cho thuê tài chính. Ngoài ra, việc thiếu hụt nhân sự có kinh nghiệm trong lĩnh vực quản trị rủi ro tín dụng cũng là một trở ngại lớn.

2.1. Hạn Chế Về Dữ Liệu và Tính Minh Bạch Thông Tin

Một trong những thách thức lớn nhất là sự thiếu hụt dữ liệu lịch sử và thông tin tài chính đáng tin cậy. Các doanh nghiệp nhỏ và vừa (SME) thường không có hồ sơ tín dụng đầy đủ, gây khó khăn cho việc phân tích tín dụng doanh nghiệp một cách chính xác. Ngoài ra, tính minh bạch thông tin còn hạn chế ở một số quốc gia, làm tăng thêm rủi ro hoạt động và làm giảm hiệu quả của HTXHTNB.

2.2. Sự Khác Biệt Về Quy Định Pháp Lý và Tiêu Chuẩn Kế Toán

Mỗi quốc gia tại thị trường Á Châu có các quy định pháp lý và tiêu chuẩn kế toán khác nhau. Sự khác biệt này đòi hỏi các ngân hàng thương mại phải điều chỉnh HTXHTNB của mình cho phù hợp với từng thị trường cụ thể. Điều này làm tăng chi phí và độ phức tạp trong quá trình triển khai và quản lý rủi ro.

2.3. Thiếu Hụt Nhân Lực Có Kinh Nghiệm Quản Lý Rủi Ro

Việc thiếu hụt nhân sự có kinh nghiệm trong lĩnh vực quản trị rủi ro tín dụng là một thách thức đáng kể. Các ngân hàng thương mại cần đầu tư vào đào tạo và phát triển nguồn nhân lực để đảm bảo rằng HTXHTNB được vận hành hiệu quả và chính xác.

III. Phương Pháp Xây Dựng HTXHTNB Hiệu Quả Tại Á Châu 56 ký tự

Để xây dựng HTXHTNB hiệu quả, các ngân hàng thương mại tại thị trường Á Châu cần áp dụng một phương pháp tiếp cận toàn diện, kết hợp cả định tính và định lượng. Điều này bao gồm việc thu thập và phân tích dữ liệu cẩn thận, xây dựng các mô hình xếp hạng tín dụng phù hợp, và liên tục giám sát hiệu quả của hệ thống. Ngoài ra, các ngân hàng cũng cần đầu tư vào công nghệ và phần mềm xếp hạng tín nhiệm để tự động hóa quy trình và tăng cường độ chính xác.

3.1. Xây Dựng Mô Hình Xếp Hạng Tín Dụng Phù Hợp với Thị Trường

Các mô hình xếp hạng tín dụng cần được thiết kế để phản ánh đặc điểm cụ thể của thị trường Á Châu. Điều này có nghĩa là phải xem xét các yếu tố như môi trường kinh doanh địa phương, ngành công nghiệp và đặc điểm của từng loại khách hàng. HTXHTNB là một hệ thống gồm các bộ chỉ tiêu tài chính và phi tài chính, các quy trình đánh giá khách hàng trên cơ sở định tính và định lượng về mặt tài chính, tình hình kinh doanh, quản trị, uy tín của khách hàng. Bên cạnh đó, các mô hình cần được kiểm định và điều chỉnh thường xuyên để đảm bảo tính chính xác.

3.2. Tích Hợp Dữ Liệu Tài Chính và Phi Tài Chính để Đánh Giá Toàn Diện

HTXHTNB cần tích hợp cả dữ liệu tài chính và phi tài chính để đánh giá một cách toàn diện về khả năng trả nợ của khách hàng. Dữ liệu tài chính bao gồm các chỉ số về năng lực tài chính, khả năng sinh lời và quản lý nợ. Dữ liệu phi tài chính bao gồm thông tin về quản trị doanh nghiệp, uy tín và vị thế cạnh tranh.

3.3. Sử Dụng Công Nghệ và Tự Động Hóa Quy Trình Xếp Hạng

Việc sử dụng công nghệ và phần mềm xếp hạng tín nhiệm giúp tự động hóa quy trình, giảm thiểu sai sót và tăng cường hiệu quả. Các công cụ này có thể giúp ngân hàng thu thập và phân tích dữ liệu nhanh chóng, xây dựng mô hình xếp hạng chính xác và giám sát hiệu quả của hệ thống. Xu hướng tự động hóa xếp hạng tín dụng đang ngày càng trở nên quan trọng.

IV. Ứng Dụng HTXHTNB Nghiên Cứu Điển Hình Tại Á Châu 59 ký tự

Nhiều ngân hàng thương mại tại thị trường Á Châu đã triển khai thành công HTXHTNB, mang lại những kết quả tích cực trong việc quản lý rủi ro tín dụng và cải thiện hiệu quả hoạt động ngân hàng. Nghiên cứu các trường hợp điển hình này cung cấp những bài học quý giá về cách xây dựng và vận hành HTXHTNB hiệu quả. Đứng trước bối cảnh đó, các NHTM Việt Nam đòi hỏi phải xây dựng Hệ thống xếp hạng tín nhiệm nội bộ đối với khách hàng bao gồm cả các TCTD như Ngân hàng thương mại trong nước, ngoài nước, các công ty tài chính, cho thuê tài chính. Một ví dụ điển hình là NH TMCP Á Châu là một trong những ngân hàng đi đầu trong hoạt động kinh doanh trên thị trường tài chính liên Ngân hàng, đã có những bước chuẩn bị và áp dụng Hệ thống xếp hạng tín nhiệm nội bộ dành cho các khách hàng là Ngân hàng Thương mại trong nước kể từ năm 2009.

4.1. Phân Tích Trường Hợp NH TMCP Á Châu và Kinh Nghiệm Triển Khai

NH TMCP Á Châu (ACB) là một trong những ngân hàng thương mại hàng đầu tại Việt Nam, đã triển khai HTXHTNB từ năm 2009. Việc phân tích kinh nghiệm triển khai của ACB cung cấp những bài học quan trọng về cách xây dựng hệ thống phù hợp với điều kiện địa phương và cách vượt qua những thách thức trong quá trình triển khai. Mặc dù vậy, Hệ thống xếp hạng tín nhiệm nội bộ tại NH TMCP Á Châu vẫn tồn tại những hạn chế ảnh hưởng đến kết quả xếp loại khách hàng và làm cho công tác phân nhóm nợ còn chưa đạt hiệu quả mong muốn.

4.2. Kết Quả Nghiên Cứu về Tác Động Của HTXHTNB Đến Hiệu Quả Hoạt Động

Các nghiên cứu đã chỉ ra rằng HTXHTNB có tác động tích cực đến hiệu quả hoạt động ngân hàng. Các ngân hàng triển khai HTXHTNB hiệu quả thường có tỷ lệ nợ xấu thấp hơn, khả năng sinh lời cao hơn và khả năng quản lý rủi ro tốt hơn. Đồng thời cũng hỗ trợ NH trong việc phân loại nợ và trích lập dự phòng rủi ro, quản lý danh mục, đưa ra các chính sách tín dụng phù hợp tiến tới mục đích tối đa hóa lợi nhuận và bảo vệ sự ổn định của hệ thống NH.

V. Xu Hướng và Tương Lai HTXHTNB tại Thị Trường Á Châu 57 ký tự

Thị trường xếp hạng tín nhiệm tại thị trường Á Châu đang chứng kiến những thay đổi đáng kể. Các ngân hàng thương mại đang ngày càng chú trọng đến việc tự động hóa xếp hạng tín dụng, sử dụng trí tuệ nhân tạo (AI) và học máy (ML) để tăng cường độ chính xác và hiệu quả. Các nhà hoạch định chính sách cũng đang thúc đẩy sự minh bạch và chuẩn hóa trong lĩnh vực đánh giá tín dụng.

5.1. Ứng Dụng Trí Tuệ Nhân Tạo và Học Máy Trong Xếp Hạng Tín Dụng

AI và ML đang được ứng dụng rộng rãi trong xếp hạng tín nhiệm. Các thuật toán này có thể phân tích lượng lớn dữ liệu một cách nhanh chóng và chính xác, giúp các ngân hàng thương mại phát hiện ra các dấu hiệu cảnh báo sớm về rủi ro tín dụng.

5.2. Vai Trò Của Fintech Trong Thay Đổi Quy Trình Đánh Giá Tín Dụng

Fintech đang thay đổi quy trình đánh giá tín dụng bằng cách cung cấp các giải pháp mới và sáng tạo. Các công ty fintech sử dụng dữ liệu thay thế và các thuật toán phức tạp để đánh giá khả năng trả nợ của khách hàng, đặc biệt là các SME.

5.3. Tăng Cường Minh Bạch và Chuẩn Hóa Trong Xếp Hạng Tín Nhiệm

Các nhà hoạch định chính sách đang nỗ lực tăng cường minh bạch và chuẩn hóa trong lĩnh vực xếp hạng tín nhiệm. Điều này bao gồm việc yêu cầu các công ty đánh giá tín dụng công bố thông tin chi tiết về phương pháp đánh giá của mình và tuân thủ các tiêu chuẩn quốc tế.

VI. Kết Luận Hoàn Thiện XHTN Nội Bộ Để Phát Triển Bền Vững 60 ký tự

Việc hoàn thiện HTXHTNB là yếu tố then chốt để các ngân hàng thương mại tại thị trường Á Châu phát triển bền vững. Bằng cách xây dựng các hệ thống đánh giá tín dụng hiệu quả, các ngân hàng có thể quản lý rủi ro tín dụng tốt hơn, cải thiện hiệu quả hoạt động và đóng góp vào sự phát triển kinh tế của khu vực. Các ngân hàng thương mại cần tiếp tục đầu tư vào công nghệ, đào tạo nhân lực và hợp tác với các đối tác để xây dựng các HTXHTNB tiên tiến.

6.1. Tầm Quan Trọng Của Đầu Tư Vào Công Nghệ và Đào Tạo Nhân Lực

Đầu tư vào công nghệ và đào tạo nhân lực là yếu tố then chốt để xây dựng HTXHTNB hiệu quả. Các ngân hàng thương mại cần trang bị cho nhân viên của mình những kỹ năng và kiến thức cần thiết để vận hành và giám sát hệ thống một cách hiệu quả.

6.2. Hợp Tác và Chia Sẻ Kinh Nghiệm Để Phát Triển HTXHTNB

Hợp tác và chia sẻ kinh nghiệm là rất quan trọng để phát triển HTXHTNB. Các ngân hàng thương mại có thể học hỏi lẫn nhau thông qua việc tham gia các hội thảo, diễn đàn và các chương trình hợp tác quốc tế.

Nội dung chính

Tổng quan nghiên cứu

Trong bối cảnh thị trường tài chính Việt Nam ngày càng phát triển và hội nhập sâu rộng, việc quản lý rủi ro tín dụng giữa các Ngân hàng Thương mại (NHTM) trở nên cấp thiết. Theo báo cáo của Ngân hàng TMCP Á Châu (ACB), từ năm 2008 đến quý 2/2013, tổng tài sản của ngân hàng tăng trưởng liên tục, đạt trên 105 nghìn tỷ đồng vào năm 2008, tuy nhiên, năm 2012 chứng kiến sự sụt giảm lợi nhuận và gia tăng tỷ lệ nợ xấu lên 2,46%, cao hơn nhiều so với mức 0,34% năm 2010. Điều này phản ánh những thách thức trong quản lý tín dụng nội bộ, đặc biệt là trong hoạt động giao dịch liên ngân hàng.

Nghiên cứu tập trung vào hoàn thiện hệ thống xếp hạng tín nhiệm nội bộ dành cho các NHTM trong nước tại ACB, nhằm nâng cao hiệu quả quản trị rủi ro và đáp ứng các quy định mới của Ngân hàng Nhà nước (NHNN) như Thông tư số 02/2013/TT-NHNN về xếp hạng tín nhiệm và phân loại nợ. Phạm vi nghiên cứu bao gồm dữ liệu thu thập từ năm 2011 đến giữa năm 2013 tại Bộ phận Phân tích các Định chế tài chính thuộc ACB. Mục tiêu chính là phân tích thực trạng hệ thống xếp hạng tín nhiệm nội bộ hiện tại, nhận diện hạn chế và đề xuất giải pháp hoàn thiện nhằm nâng cao độ chính xác trong đánh giá tín nhiệm, hỗ trợ quyết định cấp hạn mức giao dịch và quản lý rủi ro tín dụng.

Việc hoàn thiện hệ thống này không chỉ giúp ACB nâng cao năng lực quản trị mà còn góp phần minh bạch hóa thông tin tín dụng, tăng cường niềm tin của nhà đầu tư và các đối tác trong và ngoài nước, đồng thời hỗ trợ NHNN trong công tác giám sát và điều hành chính sách tiền tệ.

Cơ sở lý thuyết và phương pháp nghiên cứu

Khung lý thuyết áp dụng

Luận văn dựa trên các lý thuyết và mô hình xếp hạng tín nhiệm hiện đại, trong đó nổi bật là:

• Hệ thống đánh giá CAMELS: Bao gồm sáu yếu tố chính đánh giá sức khỏe tài chính của ngân hàng: Mức độ an toàn vốn (Capital Adequacy), Chất lượng tài sản (Assets Quality), Khả năng quản trị điều hành (Management Competence), Khả năng sinh lời (Earnings Strength), Khả năng thanh khoản (Liquidity), và Độ nhạy cảm với rủi ro thị trường (Sensitivity). CAMELS được sử dụng rộng rãi trong giám sát ngân hàng toàn cầu và là cơ sở để xây dựng hệ thống xếp hạng tín nhiệm nội bộ.

• Mô hình xếp hạng tín nhiệm của Moody’s Investors Service: Phương pháp xếp hạng sức mạnh tài chính độc lập (BFSR) kết hợp các chỉ tiêu tài chính và phi tài chính với tỷ trọng 70% phi tài chính và 30% tài chính cho thị trường đang phát triển như Việt Nam. Các chỉ tiêu tài chính bao gồm an toàn vốn, chất lượng tài sản, thanh khoản, sinh lời và hiệu quả; chỉ tiêu phi tài chính gồm thương hiệu, quản trị rủi ro, môi trường pháp lý và kinh doanh.

• Hệ thống xếp hạng tín nhiệm của Ernst & Young (E&Y): Tập trung vào đánh giá tài chính và phi tài chính với tỷ trọng phi tài chính chiếm 60%, tài chính chiếm 40% (hoặc 30% nếu báo cáo tài chính chưa kiểm toán). Các nhóm chỉ tiêu phi tài chính gồm năng lực lãnh đạo, môi trường nội bộ, khả năng cạnh tranh, duy trì năng lực kinh doanh và các yếu tố khác như hỗ trợ tài chính và kỹ thuật.

Các khái niệm chính được sử dụng trong nghiên cứu gồm: xếp hạng tín nhiệm (Credit Rating), hệ thống xếp hạng tín nhiệm nội bộ (Internal Credit Rating System), quản trị rủi ro tín dụng, phân loại nợ và trích lập dự phòng.

Phương pháp nghiên cứu

Nghiên cứu sử dụng phương pháp kết hợp định tính và định lượng:

• Nguồn dữ liệu: Dữ liệu chính được thu thập từ Bộ phận Phân tích các Định chế tài chính – Trung tâm Tín dụng doanh nghiệp và Định chế tài chính tại Hội sở ACB, bao gồm báo cáo tài chính, hồ sơ tín dụng, kết quả chấm điểm và xếp hạng tín nhiệm nội bộ của các NHTM trong nước từ năm 2011 đến giữa năm 2013.

• Phương pháp phân tích: Sử dụng thống kê mô tả để tổng hợp số liệu tài chính và phi tài chính, phân tích định tính để đánh giá quy trình, tiêu chí và hiệu quả của hệ thống xếp hạng tín nhiệm nội bộ hiện tại. So sánh kết quả với các tiêu chuẩn quốc tế như CAMELS, mô hình Moody’s và E&Y để nhận diện điểm mạnh, điểm yếu.

• Mẫu nghiên cứu: Tác giả nghiên cứu tình huống chấm điểm và xếp hạng ba ngân hàng là Ngân hàng TMCP Sài Gòn Thương Tín (Sacombank), Ngân hàng TMCP Kỹ Thương Việt Nam (Techcombank) và Ngân hàng TMCP Sài Gòn – Hà Nội (SHB) tại ACB nhằm đánh giá thực tế áp dụng hệ thống xếp hạng tín nhiệm nội bộ.

• Timeline nghiên cứu: Nghiên cứu được thực hiện trong khoảng thời gian từ năm 2011 đến tháng 6 năm 2013, phù hợp với giai đoạn ACB triển khai và hoàn thiện hệ thống xếp hạng tín nhiệm nội bộ.

Kết quả nghiên cứu và thảo luận

Những phát hiện chính

1. Hiệu quả áp dụng hệ thống xếp hạng tín nhiệm nội bộ tại ACB còn hạn chế: Qua phân tích số liệu, tỷ lệ nợ xấu tại ACB tăng từ 0,34% năm 2010 lên 2,46% năm 2012 và 3,0% trong 6 tháng đầu năm 2013, cho thấy công tác phân loại nợ và đánh giá tín nhiệm chưa thực sự chính xác và kịp thời. Tỷ lệ chi phí/thu nhập cũng tăng từ mức trung bình 39,3% năm 2010 lên 91,96% trong 6 tháng đầu năm 2013, phản ánh chi phí quản lý rủi ro và hoạt động tín dụng gia tăng.

2. Quy trình cấp hạn mức giao dịch đối với các NHTM trong nước tại ACB được chuẩn hóa nhưng còn phức tạp: Quy trình gồm 7 bước từ thu thập thông tin, thẩm định tài sản bảo đảm, chấm điểm xếp hạng tín nhiệm, đến phê duyệt và quản lý hạn mức. Mặc dù có sự phối hợp chặt chẽ giữa các phòng ban, nhưng việc thu thập và xử lý thông tin phi tài chính còn gặp khó khăn, ảnh hưởng đến tốc độ và độ chính xác của đánh giá.

3. Hệ thống chỉ tiêu đánh giá tín nhiệm nội bộ tại ACB dựa trên mô hình kết hợp tài chính và phi tài chính, nhưng tỷ trọng và bộ chỉ tiêu chưa tối ưu: So với mô hình của Moody’s và E&Y, ACB chưa hoàn thiện các chỉ tiêu phi tài chính như năng lực quản trị, quản lý rủi ro, uy tín và lịch sử giao dịch. Điều này làm giảm khả năng phản ánh đầy đủ rủi ro tín dụng thực tế của các đối tác ngân hàng.

4. Kết quả chấm điểm và xếp hạng ba ngân hàng Sacombank, Techcombank và SHB cho thấy sự khác biệt rõ rệt trong mức độ tín nhiệm: Ví dụ, Sacombank có điểm xếp hạng tín nhiệm cao hơn Techcombank và SHB do có tỷ lệ nợ xấu thấp hơn và khả năng sinh lời ổn định hơn. Điều này minh chứng cho tính hiệu quả của hệ thống xếp hạng khi được áp dụng đúng cách, đồng thời cũng chỉ ra sự cần thiết phải điều chỉnh các tiêu chí để phù hợp với từng đối tượng.

Thảo luận kết quả

Nguyên nhân chính dẫn đến những hạn chế trong hệ thống xếp hạng tín nhiệm nội bộ của ACB là do sự thiếu đồng bộ trong thu thập dữ liệu phi tài chính và sự chưa hoàn thiện trong việc phân bổ tỷ trọng các chỉ tiêu đánh giá. So với các nghiên cứu quốc tế, tỷ trọng nhóm chỉ tiêu phi tài chính tại ACB còn thấp, trong khi thị trường Việt Nam có nhiều biến động và rủi ro pháp lý, môi trường kinh doanh chưa ổn định, đòi hỏi phải tăng cường đánh giá các yếu tố này.

Việc áp dụng mô hình CAMELS và tham khảo các hệ thống của Moody’s và E&Y cho thấy, để nâng cao độ chính xác và hiệu quả, ACB cần hoàn thiện bộ chỉ tiêu đánh giá, đặc biệt là các chỉ tiêu phi tài chính như năng lực quản trị, quản lý rủi ro, uy tín và lịch sử giao dịch. Dữ liệu có thể được trình bày qua biểu đồ so sánh tỷ lệ nợ xấu, ROE, ROA và chi phí/thu nhập qua các năm để minh họa xu hướng và hiệu quả của hệ thống.

Ngoài ra, quy trình cấp hạn mức giao dịch cần được đơn giản hóa và tăng cường tự động hóa thông qua phần mềm quản lý để giảm thiểu sai sót và tăng tốc độ xử lý hồ sơ. Việc đào tạo nhân sự chuyên sâu về xếp hạng tín nhiệm cũng là yếu tố quan trọng để nâng cao chất lượng đánh giá.

Đề xuất và khuyến nghị

1. Hoàn thiện bộ chỉ tiêu đánh giá tín nhiệm nội bộ: Điều chỉnh và bổ sung các chỉ tiêu phi tài chính như năng lực quản trị, quản lý rủi ro, uy tín và lịch sử giao dịch, đồng thời cân đối tỷ trọng giữa nhóm tài chính và phi tài chính theo hướng tăng tỷ trọng phi tài chính lên khoảng 60-70% để phù hợp với đặc thù thị trường Việt Nam. Thời gian thực hiện: 6-12 tháng. Chủ thể thực hiện: Ban Phân tích Định chế tài chính và Ban Quản lý rủi ro ACB.

2. Xây dựng và triển khai hệ thống phần mềm chấm điểm tự động: Phát triển phần mềm tích hợp thu thập, xử lý dữ liệu và chấm điểm xếp hạng tín nhiệm, giúp lưu trữ hồ sơ, giảm thiểu sai sót và tăng tính minh bạch trong quy trình. Thời gian thực hiện: 12 tháng. Chủ thể thực hiện: Ban Công nghệ thông tin phối hợp với Ban Phân tích Định chế tài chính.

3. Nâng cao nhận thức và đào tạo chuyên sâu cho nhân sự: Tổ chức các khóa đào tạo chuyên sâu về xếp hạng tín nhiệm, quản trị rủi ro và phân tích tài chính cho cán bộ liên quan nhằm nâng cao năng lực đánh giá và áp dụng hệ thống. Thời gian thực hiện: liên tục hàng năm. Chủ thể thực hiện: Ban Nhân sự phối hợp với các chuyên gia trong và ngoài nước.

4. Tăng cường giám sát và đánh giá định kỳ hệ thống xếp hạng tín nhiệm: Thiết lập quy trình giám sát, đánh giá hiệu quả hệ thống xếp hạng tín nhiệm nội bộ định kỳ 6 tháng hoặc 1 năm một lần để kịp thời điều chỉnh, cập nhật các tiêu chí và quy trình phù hợp với biến động thị trường. Chủ thể thực hiện: Ban Kiểm soát nội bộ và Ban Quản lý rủi ro.

5. Kiến nghị với NHNN và các cơ quan quản lý: Đề xuất xây dựng hệ thống xếp hạng tín nhiệm chuẩn tham khảo cho các NHTM trong nước, hoàn thiện các văn bản pháp lý liên quan, tăng cường thanh tra giám sát và quy định công bố thông tin minh bạch. Thời gian thực hiện: dài hạn. Chủ thể thực hiện: Ban Lãnh đạo ACB phối hợp với các hiệp hội ngân hàng và cơ quan quản lý.

Đối tượng nên tham khảo luận văn

1. Các ngân hàng thương mại trong nước: Đặc biệt là các ngân hàng đang xây dựng hoặc hoàn thiện hệ thống xếp hạng tín nhiệm nội bộ để nâng cao năng lực quản trị rủi ro và đáp ứng các quy định của NHNN. Luận văn cung cấp mô hình tham khảo và giải pháp thực tiễn phù hợp với thị trường Việt Nam.

2. Cơ quan quản lý nhà nước về ngân hàng và tài chính: NHNN và các đơn vị giám sát có thể sử dụng kết quả nghiên cứu để hoàn thiện chính sách, quy định về xếp hạng tín nhiệm và quản lý rủi ro tín dụng trong hệ thống ngân hàng.

3. Các chuyên gia, nhà nghiên cứu trong lĩnh vực tài chính ngân hàng: Luận văn cung cấp cơ sở lý thuyết, mô hình và phân tích thực tiễn về xếp hạng tín nhiệm nội bộ, là tài liệu tham khảo hữu ích cho các nghiên cứu sâu hơn về quản trị rủi ro và phát triển hệ thống tín dụng.

4. Các tổ chức đào tạo và tư vấn tài chính: Có thể áp dụng nội dung luận văn để xây dựng chương trình đào tạo, tư vấn cho các ngân hàng và tổ chức tín dụng về xây dựng và vận hành hệ thống xếp hạng tín nhiệm nội bộ hiệu quả.

Câu hỏi thường gặp

1. Hệ thống xếp hạng tín nhiệm nội bộ là gì và tại sao nó quan trọng?
   Hệ thống xếp hạng tín nhiệm nội bộ là công cụ đánh giá năng lực tài chính và rủi ro tín dụng của khách hàng, giúp ngân hàng ra quyết định cho vay và quản lý rủi ro hiệu quả. Ví dụ, ACB sử dụng hệ thống này để phân loại nợ và trích lập dự phòng theo quy định của NHNN, giảm thiểu rủi ro tín dụng.

2. Các yếu tố chính trong hệ thống CAMELS gồm những gì?
   CAMELS bao gồm 6 yếu tố: An toàn vốn, Chất lượng tài sản, Quản trị điều hành, Khả năng sinh lời, Thanh khoản và Độ nhạy cảm với rủi ro thị trường. Đây là tiêu chuẩn quốc tế được nhiều ngân hàng áp dụng để đánh giá sức khỏe tài chính.

3. Tại sao tỷ trọng chỉ tiêu phi tài chính lại quan trọng trong xếp hạng tín nhiệm?
   Ở thị trường đang phát triển như Việt Nam, thông tin tài chính chưa đầy đủ và môi trường kinh doanh biến động, nên các yếu tố phi tài chính như năng lực quản trị, uy tín và quản lý rủi ro có vai trò lớn trong đánh giá rủi ro tín dụng. Moody’s khuyến nghị tỷ trọng phi tài chính chiếm khoảng 70%.

4. Quy trình cấp hạn mức giao dịch tại ACB gồm những bước nào?
   Quy trình gồm 7 bước: thu thập thông tin, lập phiếu yêu cầu, thẩm định tài sản bảo đảm, chấm điểm xếp hạng tín nhiệm, trình phê duyệt, hoàn tất thủ tục pháp lý và quản lý hạn mức. Quy trình này giúp đảm bảo tính minh bạch và kiểm soát rủi ro trong giao dịch liên ngân hàng.

5. Làm thế nào để nâng cao hiệu quả hệ thống xếp hạng tín nhiệm nội bộ?
   Cần hoàn thiện bộ chỉ tiêu đánh giá, tăng cường thu thập dữ liệu phi tài chính, xây dựng phần mềm chấm điểm tự động, đào tạo nhân sự chuyên sâu và giám sát định kỳ. Ví dụ, ACB đang triển khai phần mềm quản lý và tổ chức đào tạo để nâng cao chất lượng đánh giá.

Kết luận

• Hệ thống xếp hạng tín nhiệm nội bộ là công cụ thiết yếu giúp ACB quản lý rủi ro tín dụng, đáp ứng quy định của NHNN và nâng cao hiệu quả kinh doanh.
• Thực trạng tại ACB cho thấy cần hoàn thiện bộ chỉ tiêu đánh giá, đặc biệt là các yếu tố phi tài chính, để phản ánh chính xác hơn năng lực tài chính và rủi ro của các NHTM trong nước.
• Quy trình cấp hạn mức giao dịch đã được chuẩn hóa nhưng cần đơn giản hóa và ứng dụng công nghệ để tăng tốc độ và độ chính xác.
• Đề xuất các giải pháp cụ thể bao gồm điều chỉnh chỉ tiêu, xây dựng phần mềm, đào tạo nhân sự và tăng cường giám sát nhằm nâng cao hiệu quả hệ thống.
• Nghiên cứu mở ra hướng đi cho các ngân hàng khác trong nước trong việc xây dựng và hoàn thiện hệ thống xếp hạng tín nhiệm nội bộ, góp phần phát triển thị trường tài chính Việt Nam bền vững.

Next steps: Triển khai các giải pháp đề xuất trong vòng 12 tháng tới, đồng thời phối hợp với NHNN để hoàn thiện khung pháp lý và chuẩn mực xếp hạng tín nhiệm nội bộ.

Call-to-action: Các ngân hàng và tổ chức tín dụng nên chủ động áp dụng và hoàn thiện hệ thống xếp hạng tín nhiệm nội bộ để nâng cao năng lực quản trị rủi ro và tăng cường uy tín trên thị trường tài chính.

Trích đoạn nội dung tài liệu

CHƯƠNG 1: CƠ SỞ LÝ LUẬN VỀ XẾP HẠNG TÍN NHIỆM VÀ HỆ THỐNG ĐÁNH GIÁ CAMELS 1. Tổng quan về xếp hạng tín nhiệm 1. Khái niệm về xếp hạng tín nhiệm và hệ thống xếp hạng tín nhiệm Theo bài viết của Nguyễn Sĩ Cứ (2013) về Vai trò của xếp hạng tín nhiệm trong nền kinh tế thị trường và hội nhập quốc tế ở Việt Nam thì Xếp hạng tín nhiệm - “Credit Ratings” là thuật ngữ do John Moody đưa ra đầu tiên vào năm 1909 trong cuốn “Cẩm nang chứng khoán đường sắt”, khi tiến hành nghiên cứu, phân tích và công bố bảng xếp hạng đầu tiên cho 1.500 trái phiếu của 250 công ty theo một hệ thống ký hiệu gồm 3 chữ cái A, B, C được xếp lần lượt từ (Aaa) đến (C). Từ đó về sau, có rất nhiều tổ chức đã đưa ra các khái niệm về thuật ngữ Xếp hạng tín nhiệm, cụ thể như sau: • XHTN là những ý kiến đánh giá về chất lượng tín dụng và khả năng thanh toán nợ của chủ thể đi vay dựa trên những phân tích tín dụng cơ bản và biểu hiện thông qua hệ thống ký hiệu Aaa-C (Moody’s Investors Service, 2009).

• XHTN là những ý kiến đánh giá hiện tại về rủi ro tín dụng, chất lượng tín dụng, khả năng và thiện ý của chủ thể đi vay trong việc đáp ứng các nghĩa vụ tài chính một cách đầy đủ và đúng hạn (Standard & Poor's, 2013). • XHTN là những ý kiến về khả năng đáp ứng các cam kết tài chính về lãi suất, lãi cổ phần ưu đãi, trả nợ gốc hay các cam kết tài chính khác. XHTN không những bao gồm ý kiến đánh giá tình trạng tổng thể hiện tại của chủ thế được đánh giá mà bao hàm cả những ý kiến dự đoán xu hướng trong tương lai (Fitchratings, 2013). Như vậy, từ các khái niệm nêu trên ta có thể rút ra khái niệm tổng quát về XHTN như sau: XHTN là những ý kiến đánh giá năng lực tài chính, tình hình hoạt động hiện tại và triển vọng phát triển trong tương lai của cá nhân hay tổ chức được -2- xếp hạng từ đó xác định được mức độ rủi ro không trả được nợ và khả năng trả nợ trong tương lai.

XHTN sẽ được thực hiện thông qua việc đánh giá theo một HTXHTN dành cho từng đối tượng khác nhau. HTXHTN là một hệ thống gồm các bộ chỉ tiêu tài chính và phi tài chính, các quy trình đánh giá khách hàng trên cơ sở định tính và định lượng về mặt tài chính, tình hình kinh doanh, quản trị, uy tín của khách hàng. Tầm quan trọng của xếp hạng tín nhiệm Đối với từng đối tượng khác nhau, XHTN thể hiện vai trò và tầm quan trọng khác nhau, cụ thể như sau: • Đối với nhà đầu tư: XHTN giúp nhà đầu tư có thêm công cụ đánh giá rủi ro tín dụng, giảm thiểu chi phí thu thập, phân tích, giám sát khả năng trả nợ của các tổ chức phát hành các chứng khoán này. • Đối với doanh nghiệp: XHTN giúp các công ty mở rộng thị trường vốn trong và ngoài nước, giảm bớt sự phụ thuộc vào các khoản vay NH.

XHTN cũng giúp duy trì sự ổn định nguồn tài trợ cho công ty, các công ty được xếp hạng cao có thể duy trì được thị trường vốn hầu như trong mọi hoàn cảnh, ngay cả khi thị trường vốn có những biến động bất lợi. • Đối với NH: XHTN là cơ sở để ra quyết định cho vay, cơ sở quản trị rủi ro tín dụng nhằm hạn chế và giới hạn rủi ro ở mức mục tiêu. Đồng thời cũng hỗ trợ NH trong việc phân loại nợ và trích lập dự phòng rủi ro, quản lý danh mục, đưa ra các chính sách tín dụng phù hợp tiến tới mục đích tối đa hóa lợi nhuận và bảo vệ sự ổn định của hệ thống NH. • Đối với chính phủ và thị trường tài chính: XHTN giúp thị trường tài chính minh bạch hơn, nâng cao hiệu quả của nền kinh tế và tăng cường khả năng giám sát thị trường của Chính Phủ (Nguyễn Đức Hưởng, 2012 [13] và Nguyễn Sĩ Cứ, 2013 [14]).

Quy trình xếp hạng tín nhiệm Về cơ bản, quy trình thực hiện XHTN một khách hàng tại NH gồm 5 bước -3- chính như sau: 1. Thu thập thông tin Thu thập thông tin liên quan đến các chỉ tiêu sử dụng trong phân tích đánh giá, thông tin xếp hạng của các tổ chức tín nhiệm khác liên quan đến đối tượng cần xếp hạng. Thông tin cán bộ chấm điểm cần thu thập bao gồm các BCTC, báo cáo quản trị, kết quả phỏng vấn khách hàng, các thông tin trên các phương tiện báo chí, website, cơ quan quản lý, cơ quan xếp hạng. Phân loại Khách hàng sẽ được phân loại thành các nhóm để áp dụng tiêu chí chấm điểm phù hợp.

Nếu khách hàng là doanh nghiệp thì tiêu chí phân loại gồm ngành nghề, quy mô vốn, quy mô tài sản, quy mô doanh thu thuần. Còn đối với khách hàng là TCTD thì tiêu chí phân nhóm gồm TCTD là NH, phi NH, hay phân theo địa lý của trụ sở chính là NH trong nước hay NH nước ngoài. Bước phân loại khách hàng này rất quan trọng trong việc phân khúc khách hàng để có bộ tiêu chí đánh giá phù hợp với quy mô, loại hình và tình hình kinh doanh của đối tượng cần đánh giá xếp hạng. Phân tích và chấm điểm các chỉ tiêu Cán bộ chấm điểm tiến hành phân tích bằng mô hình để kết luận về mức xếp hạng thông qua việc sử dụng đồng thời các chỉ tiêu tài chính và chỉ tiêu phi tài chính.

Với mỗi chỉ tiêu có một mức điểm và trọng số khác nhau. Đặc biệt đối với những chỉ tiêu phi tài chính phải được thiết kế cài xen kẽ để đảm bảo tính thống nhất trong quá trình đánh giá các chỉ tiêu và phải được sử dụng hết sức linh hoạt, khách quan, phù hợp với từng đối tượng khách hàng, từng ngành nghề kinh doanh. Đưa ra kết quả xếp hạng tín dụng Sau khi chấm điểm các chỉ tiêu tài chính, phi tài chính, cán bộ chấm điểm tổng hợp điểm bằng việc nhân với các trọng số tương ứng. Để đưa ra kết quả xếp hạng, cán bộ chấm điểm sẽ đối chiếu tổng điểm khách hàng đạt được với bảng phân loại khách hàng và đưa ra kết quả xếp hạng khách hàng.

Phê chuẩn và sử dụng kết quả xếp hạng Kết quả xếp hạng sau khi được cấp có thẩm quyền phê chuẩn sẽ được sử dụng để hỗ trợ cho việc ra quyết định kinh doanh và phân loại nợ cũng như tiến hành trích lập dự phòng rủi ro tương ứng theo quy định của Cơ quan quản lý nhà nước ban hành và quy định của từng ngân hàng. Các phương pháp xếp hạng tín nhiệm thông dụng trên thế giới Hiện nay có hai phương pháp phổ biến trong xếp hạng tín dụng là phương pháp mô hình toán học và phương pháp chuyên gia. Mô hình toán học chấm điểm tín dụng Đây là phương pháp chủ yếu tập trung vào các dữ liệu định lượng và kết hợp chặt chẽ với mô hình toán học. Thông qua mô hình toán học, các tổ chức xếp hạng có thể đánh giá chất lượng tài sản, khả năng sinh lời, khả năng trả nợ… của đối tượng cần xếp hạng.

Mô hình Altman Z-score được công bố năm 1968 bởi giáo sư người Mỹ Edward Altman, đại học New York. Mô hình được sử dụng để tính toán và dự báo khả năng vỡ nợ của doanh nghiệp trong vòng 02 năm. Z-score sử dụng mô hình tuyến tính bậc nhất giữa các chỉ tiêu tài chính được lượng hóa bằng các hệ số. Mô hình sử dụng phương pháp hồi quy dựa trên cơ sở dữ liệu trong quá khứ và từ đó đưa ra dự báo cho tương lai.

Mô hình này dùng để đo xác suất vỡ nợ của khách hàng thông qua các đặc điểm cơ bản của khách hàng. Đại lượng Z là thước đo tổng hợp để phân loại rủi ro đối với người vay và phụ thuộc vào các yếu tố tài chính của người vay (Xj ). Altman đã xây dựng mô hình cho điểm như sau: Z = α1*X1 +α2*X2 +α3*X3 +α4*X4+α5*X5 Trong đó: X1 = Tỷ số “Vốn lưu động ròng/Tổng tài sản” X2 = Tỷ số “Lợi nhuận giữ lại/Tổng tài sản” X3 = Tỷ số “Lợi nhuận trước thuế và tiền lãi/ Tổng tài sản” X4 = Tỷ số “Giá trị thị trường của VCSH/Tổng tài sản”. -5- X5 = Tỷ số “Doanh thu/ Tổng tài sản” Từ một chỉ số Z ban đầu, Altman phát triển thêm Z' và Z" để có thể áp dụng theo từng loại hình của doanh nghiệp: • Đối với doanh nghiệp đã cổ phần hoá, ngành sản suất: Z = 1.999X5 • Đối với doanh nghiệp chưa cổ phần hoá, ngành sản suất: Z' = 0.998X5 • Đối với các doanh nghiệp phi sản xuất: Z" = 6.05X4 Với tỷ số X4 trong mô hình Z’ và Z’’ là giá trị sổ sách của Vốn chủ sở hữu.

Chỉ số Z (hoặc Z’ và Z’’) càng cao, thì người vay có xác suất vỡ nợ càng thấp. Để tăng được chỉ số này đòi hỏi phải nâng cao năng lực quản trị, rà soát để giảm những tài sản không hoạt động, tiết kiệm chi phí hợp lý, xây dựng thương hiệu. Đó chính là sự kết hợp gián tiếp của nhiều yếu tố tài chính và phi tài chính trong mô hình để tạo được chỉ số an toàn (Hay Sinh, 2013 [2]). Phương pháp chuyên gia Để đánh giá khả năng thanh toán của đối tượng cần xếp hạng, các nhà phân tích (trên cơ sở sự kết hợp của một nhóm chuyên gia) sẽ dựa trên các thông tin từ báo cáo của đối tượng cần xếp hạng, thông tin thị trường, thông tin phỏng vấn từ lãnh đạo của doanh nghiệp…để đánh giá tình hình tài chính, quản trị doanh nghiệp, chiến lược và chính sách quản trị rủi ro của doanh nghiệp…từ đó đưa ra mức xếp hạng.

Phần lớn các NH sử dụng mô hình chấm điểm các nhóm chỉ tiêu tài chính và phi tài chính của từng khách hàng trên cơ sở bộ giá trị chuẩn đối với mỗi loại khách hàng hay ngành kinh tế khác nhau (Nguyễn Đức Hưởng, 2012 [13]). Hiện nay, các tổ chức định mức xếp hạng tín nhiệm hàng đầu trên thế giới gồm Fitch, S&P và Moody's sử dụng chủ yếu phương pháp chuyên gia có so sánh với các mô hình toán học, đánh giá một cách toàn diện về nền kinh tế, ngành và công ty và về cơ bản dựa trên các chỉ tiêu tài chính và phi tài chính. Các chỉ tiêu sẽ -6- được phân tích và chuẩn hóa thành thang điểm để đánh giá và so sánh. Tuy nhiên, dù sử dụng phương pháp mô hình toán học hay phương pháp chuyên gia, mỗi HTXHTN đều có một số ưu khuyết điểm nhất định.