Luận văn thạc sĩ nghiên cứu mô hình xếp hạng tín nhiệm doanh nghiệp vừa và nhỏ tại ngân hàng tmcp hàng hải việt nam

Luận văn thạc sĩ nghiên cứu mô hình xếp hạng tín nhiệm doanh nghiệp vừa và nhỏ tại ngân hàng TMCP Hàng Hải Việt Nam, phân tích và đánh giá hiệu quả.

• Tác giả: Dương Minh Mẩn
• Người hướng dẫn: TS. Hà Văn Dũng
• Trường học: Trường Đại Học Công Nghệ Tp. HCM
• Chuyên ngành: Kế Toán
• Đề tài: Nghiên Cứu Mô Hình Xếp Hạng Tín Nhiệm Doanh Nghiệp Vừa Và Nhỏ Tại Ngân Hàng TMCP Hàng Hải Việt Nam
• Loại tài liệu: khóa luận tốt nghiệp
• Năm xuất bản: 2017
• Địa điểm: Tp. Hồ Chí Minh

Mục lục chi tiết

• LỜI CAM ĐOAN
• LỜI CẢM ƠN
• 1. CHƯƠNG 1: GIỚI THIỆU
• 1.1. Lý do chọn đề tài
• 1.2. Mục đích nghiên cứu
• 1.3. Đối tượng và phạm vi nghiên cứu
• 1.4. Phương pháp nghiên cứu
• 1.5. Kết cấu đề tài
• 2. CHƯƠNG 2: CƠ SỞ LÝ THUYẾT
• 2.1. Tổng quan về xếp hạng tín dụng
• 2.2. Khái niệm xếp hạng tín dụng
• 2.3. Đối tượng của xếp hạng tín dụng
• 2.4. Tầm quan trọng của xếp hạng tín dụng
• 2.5. Rủi ro tín dụng
• 2.6. Vai trò quan trọng của xếp hạng tín dụng
• 2.7. Nguyên tắc và quy trình xếp hạng tín dụng
• 2.7.1. Nguyên tắc xếp hạng tín dụng
• 2.7.2. Quy trình xếp hạng tín dụng
• 2.8. Tổng quan về Ngân hàng TMCP Hàng Hải Việt Nam
• 2.8.1. Thông tin chung về ngân hàng TMCP Hàng Hải Việt Nam
• 2.8.2. Đặc điểm hoạt động kinh doanh của ngân hàng TMCP Hàng Hải Việt Nam
• 2.8.3. Tổ chức bộ máy quản lý của ngân hàng TMCP Hàng Hải Việt Nam
• 2.8.4. Tình hình hoạt động 2016
• 3. CHƯƠNG 3: PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
• 3.1. Phương pháp nghiên cứu
• 3.2. Mô hình nghiên cứu
• 3.3. Nghiên cứu sơ bộ
• 3.4. Xây dựng mẫu khảo sát
• 4. CHƯƠNG 4: KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
• 4.1. Thực hiện phân tích hồi quy ước lượng các tham số
• 4.2. Đánh giá lại tổng thể sự tương quan
• 4.3. Chạy hồi quy
• 4.4. Đánh giá về bộ tiêu chí rút gọn của mô hình
• 5. CHƯƠNG 5: NHẬN XÉT VÀ GIẢI PHÁP
• 5.1. Một số lưu ý cần khắc phục

Tóm tắt

I. Tổng Quan Nghiên Cứu Xếp Hạng Tín Nhiệm DNVVN Maritime Bank

Nghiên cứu mô hình xếp hạng tín nhiệm doanh nghiệp vừa và nhỏ (DNVVN) tại Maritime Bank là vô cùng quan trọng. Rủi ro tín dụng ảnh hưởng lớn đến hoạt động ngân hàng, đặc biệt khi nguồn thu từ tín dụng chiếm tỷ lệ đáng kể. Để cạnh tranh, các ngân hàng cần xây dựng hệ thống quản lý rủi ro hiệu quả, phù hợp với chuẩn mực quốc tế. Hoàn thiện công cụ quản lý rủi ro tín dụng là ưu tiên hàng đầu. Các mô hình phân tích giúp chấm điểm chất lượng tín dụng, chọn lọc khách hàng tốt và áp dụng chính sách phù hợp. Xếp hạng tín dụng nội bộ giúp quản trị rủi ro, phân loại nợ, trích lập dự phòng và tối đa hóa lợi nhuận. Nghiên cứu này nhằm nâng cao chất lượng xếp hạng tín nhiệm tại Maritime Bank, một vấn đề cần được quan tâm đầu tư.

1.1. Tầm quan trọng của xếp hạng tín nhiệm DNVVN tại Maritime Bank

Việc xếp hạng tín nhiệm doanh nghiệp SME đóng vai trò quan trọng trong việc quản trị rủi ro tín dụng tại Maritime Bank. Nó giúp ngân hàng đánh giá khả năng trả nợ của khách hàng, từ đó đưa ra quyết định cho vay phù hợp. Đánh giá tín nhiệm chính xác giúp giảm thiểu rủi ro nợ xấu và tối ưu hóa lợi nhuận. Theo tài liệu gốc, xếp hạng tín dụng nội bộ là cơ sở để quản trị rủi ro tín dụng nhằm hạn chế và giới hạn rủi ro ở mức mục tiêu, đồng thời cũng hỗ trợ ngân hàng trong việc phân loại nợ và trích lập dự phòng rủi ro, tiến tới mục đích tối đa hóa lợi nhuận và bảo vệ sự ổn định của hệ thống ngân hàng.

1.2. Mục tiêu và phạm vi nghiên cứu mô hình xếp hạng Maritime Bank

Nghiên cứu này tập trung vào việc xây dựng và hoàn thiện mô hình xếp hạng tín dụng nội bộ cho DNVVN tại Maritime Bank. Mục tiêu chính là đánh giá các yếu tố ảnh hưởng đến khả năng trả nợ của doanh nghiệp và đề xuất các giải pháp cải thiện quy trình xếp hạng tín nhiệm. Phạm vi nghiên cứu bao gồm việc phân tích dữ liệu tài chính và phi tài chính của khách hàng DNVVN tại Maritime Bank, chi nhánh TP.HCM.

II. Thách Thức Trong Đánh Giá Tín Nhiệm DNVVN Tại Maritime Bank

Việc đánh giá tín nhiệm doanh nghiệp SME tại Việt Nam đối mặt với nhiều thách thức. Thị trường tài chính còn sơ khai, chất lượng thông tin không cao, và hệ thống lưu trữ thông tin còn kém. Các mô hình tài chính đòi hỏi bề dày dữ liệu, điều mà Việt Nam còn thiếu. Việc đánh giá chủ quan và thiếu chuyên môn cũng ảnh hưởng đến chất lượng mô hình xếp hạng. Cần có công cụ kiểm soát, điều chỉnh kết quả xếp hạng một cách độc lập và khách quan. Nghiên cứu này đánh giá các tồn tại của mô hình xếp hạng hiện tại, góp phần cải thiện xếp hạng tín dụng của Maritime Bank.

2.1. Hạn chế về dữ liệu và thông tin tài chính DNVVN

Một trong những thách thức lớn nhất là sự thiếu hụt và không đáng tin cậy của dữ liệu tài chính từ các DNVVN. Nhiều doanh nghiệp không tuân thủ đầy đủ các chuẩn mực kế toán, dẫn đến báo cáo tài chính doanh nghiệp SME không phản ánh chính xác tình hình hoạt động. Điều này gây khó khăn cho việc phân tích rủi ro tín dụng doanh nghiệp và xây dựng mô hình xếp hạng chính xác.

2.2. Yếu tố chủ quan trong quy trình xếp hạng tín nhiệm hiện tại

Quy trình xếp hạng tín nhiệm hiện tại có thể bị ảnh hưởng bởi yếu tố chủ quan từ phía cán bộ tín dụng. Việc thiếu chuyên môn hoặc áp lực về chỉ tiêu kinh doanh có thể dẫn đến việc đánh giá không khách quan về khả năng trả nợ của doanh nghiệp. Cần có cơ chế kiểm soát và đánh giá độc lập để đảm bảo tính minh bạch và chính xác của quy trình xếp hạng.

2.3. Sự phù hợp của các mô hình xếp hạng quốc tế với DNVVN Việt Nam

Các mô hình xếp hạng quốc tế như CAMELS hay Z-Score Altman có thể không hoàn toàn phù hợp với đặc điểm của DNVVN Việt Nam. Cần có sự điều chỉnh và tùy biến để các mô hình này có thể áp dụng hiệu quả trong bối cảnh thị trường Việt Nam. Việc xây dựng mô hình xếp hạng tín nhiệm nội bộ ngân hàng phù hợp với đặc thù của DNVVN là rất quan trọng.

III. Phương Pháp Xây Dựng Mô Hình Xếp Hạng Tín Nhiệm Maritime Bank

Nghiên cứu sử dụng phương pháp định lượng và định tính. Phương pháp định lượng đo lường các đối tượng nghiên cứu. Nghiên cứu định lượng kiểm định lý thuyết dựa vào phương pháp suy diễn. Nghiên cứu định tính thăm dò, mô tả và giải thích dựa vào khảo sát kinh nghiệm, nhận thức, động cơ, hành vi, thái độ. Nghiên cứu này thu thập dữ liệu về chấm điểm tín dụng của 51 khách hàng ngẫu nhiên. Sau đó, sử dụng phân tích hồi quy kinh tế lượng để tìm hiểu các chỉ tiêu then chốt ảnh hưởng đến kết quả xếp hạng tín dụng. Điều này giúp kiểm soát, điều chỉnh kết quả xếp hạng một cách độc lập và khách quan.

3.1. Thu thập và xử lý dữ liệu tài chính và phi tài chính

Quá trình xây dựng mô hình xếp hạng bắt đầu bằng việc thu thập dữ liệu tài chính và phi tài chính từ các DNVVN. Dữ liệu tài chính bao gồm các chỉ số từ báo cáo tài chính doanh nghiệp SME, như khả năng thanh toán, hệ số tài chính doanh nghiệp, và khả năng trả nợ. Dữ liệu phi tài chính bao gồm thông tin về quản lý, ngành nghề kinh doanh, và uy tín của doanh nghiệp.

3.2. Lựa chọn các tiêu chí đánh giá tín nhiệm phù hợp

Việc lựa chọn các tiêu chí xếp hạng tín nhiệm doanh nghiệp phù hợp là rất quan trọng. Các tiêu chí này cần phản ánh chính xác rủi ro tín dụng của doanh nghiệp và có khả năng phân biệt giữa các nhóm khách hàng khác nhau. Các tiêu chí có thể bao gồm: hệ số tài chính, kinh nghiệm quản lý, và triển vọng ngành.

3.3. Xây dựng mô hình hồi quy để xác định trọng số các tiêu chí

Sau khi thu thập và lựa chọn các tiêu chí, mô hình hồi quy được sử dụng để xác định trọng số của từng tiêu chí trong mô hình xếp hạng. Mô hình này giúp xác định mức độ ảnh hưởng của từng tiêu chí đến khả năng trả nợ của doanh nghiệp. Kết quả hồi quy sẽ được sử dụng để xây dựng bảng điểm xếp hạng tín nhiệm.

IV. Ứng Dụng Mô Hình Xếp Hạng Tín Nhiệm DNVVN Tại Maritime Bank

Hệ thống xếp hạng tín dụng giúp Maritime Bank quản trị rủi ro, kiểm soát mức độ tín nhiệm của khách hàng và thiết lập chính sách tín dụng phù hợp. Ngân hàng có thể đánh giá hiệu quả danh mục cho vay thông qua giám sát sự thay đổi dư nợ và phân loại nợ trong từng nhóm khách hàng đã được xếp hạng. Điều này giúp điều chỉnh danh mục theo hướng ưu tiên nguồn lực vào nhóm khách hàng an toàn. Các nhà đầu tư sử dụng kết quả xếp hạng tín dụng để thực hiện chiến lược đầu tư sao cho rủi ro thấp nhất.

4.1. Quy trình xếp hạng tín nhiệm DNVVN tại Maritime Bank

Quy trình xếp hạng tín nhiệm bao gồm các bước: thu thập thông tin, phân loại theo ngành và quy mô, phân tích và chấm điểm các chỉ tiêu, đưa ra kết quả xếp hạng tín dụng, và phê chuẩn và sử dụng kết quả xếp hạng. Mỗi ngành nghề kinh doanh có đặc điểm riêng, chịu tác động của các yếu tố khác nhau ảnh hưởng đến khả năng trả nợ của doanh nghiệp.

4.2. Sử dụng kết quả xếp hạng để đưa ra quyết định tín dụng

Kết quả xếp hạng tín nhiệm được sử dụng để đưa ra quyết định về việc cấp tín dụng, mức lãi suất, và các điều khoản khác của khoản vay. Khách hàng có xếp hạng cao sẽ được hưởng lãi suất ưu đãi và các điều kiện vay vốn thuận lợi hơn. Ngân hàng cũng sử dụng kết quả xếp hạng để quản lý danh mục tín dụng và phân bổ nguồn vốn hiệu quả.

4.3. Giám sát và điều chỉnh mô hình xếp hạng theo thời gian

Để đảm bảo tính hiệu quả của mô hình xếp hạng, cần có quy trình giám sát và điều chỉnh định kỳ. Ngân hàng cần theo dõi tình trạng tín dụng của khách hàng, so sánh kết quả xếp hạng với thực tế rủi ro xảy ra, và điều chỉnh mô hình xếp hạng khi cần thiết. Việc này giúp đảm bảo mô hình xếp hạng luôn phản ánh chính xác rủi ro tín dụng của khách hàng.

V. Kết Quả Nghiên Cứu Và Giải Pháp Hoàn Thiện Xếp Hạng Maritime Bank

Nghiên cứu chi tiết trên mô hình xếp hạng tín dụng nội bộ đối với khách hàng doanh nghiệp. Thu thập cơ sở dữ liệu về chấm điểm tín dụng của 51 khách hàng ngẫu nhiên. Sử dụng phương pháp phân tích hồi quy của kinh tế lượng để tìm hiểu các chỉ tiêu đóng vai trò then chốt, ảnh hưởng đến kết quả xếp hạng tín dụng của khách hàng. Giúp các cấp quản trị và các phòng ban có công cụ hữu hiệu để kiểm soát, điều chỉnh kết quả xếp hạng một cách độc lập và khách quan. Đánh giá một số điểm còn tồn tại của mô hình xếp hạng hiện tại, góp phần giúp ích cho việc cải thiện mô hình xếp hạng tín dụng sau này của Maritime Bank.

5.1. Đề xuất các giải pháp cải thiện quy trình xếp hạng tín nhiệm

Dựa trên kết quả nghiên cứu, đề xuất các giải pháp cải thiện quy trình xếp hạng tín nhiệm, bao gồm: tăng cường thu thập và kiểm tra dữ liệu, cải thiện tính khách quan của quy trình đánh giá, và điều chỉnh trọng số của các tiêu chí xếp hạng. Cần có sự phối hợp chặt chẽ giữa các bộ phận liên quan để đảm bảo tính hiệu quả của các giải pháp.

5.2. Ứng dụng công nghệ trong tự động hóa xếp hạng tín nhiệm

Việc ứng dụng công nghệ, đặc biệt là tự động hóa xếp hạng tín nhiệm, có thể giúp cải thiện tính hiệu quả và chính xác của quy trình xếp hạng. Các phần mềm xếp hạng tín nhiệm doanh nghiệp có thể giúp thu thập và xử lý dữ liệu nhanh chóng, giảm thiểu sai sót, và đưa ra kết quả xếp hạng khách quan hơn. Chuyển đổi số trong xếp hạng tín nhiệm là xu hướng tất yếu.

5.3. Đào tạo và nâng cao năng lực cán bộ tín dụng

Để đảm bảo tính hiệu quả của mô hình xếp hạng, cần có đội ngũ cán bộ tín dụng có trình độ chuyên môn cao và kinh nghiệm thực tế. Ngân hàng cần đầu tư vào đào tạo và nâng cao năng lực cho cán bộ tín dụng, giúp họ hiểu rõ về mô hình xếp hạng, các tiêu chí đánh giá, và quy trình thực hiện. Điều này giúp đảm bảo tính chính xác và khách quan của quy trình xếp hạng.

VI. Triển Vọng Phát Triển Mô Hình Xếp Hạng Tín Nhiệm Maritime Bank

Việc liên tục cải tiến và hoàn thiện mô hình xếp hạng tín nhiệm là rất quan trọng để Maritime Bank có thể quản lý rủi ro tín dụng hiệu quả và duy trì lợi thế cạnh tranh trên thị trường. Nghiên cứu này cung cấp cơ sở khoa học và thực tiễn để Maritime Bank tiếp tục phát triển mô hình xếp hạng của mình, đáp ứng yêu cầu ngày càng cao của hoạt động kinh doanh.

6.1. Tích hợp các yếu tố ESG vào mô hình xếp hạng tín nhiệm

Trong bối cảnh phát triển bền vững, việc tích hợp các yếu tố môi trường, xã hội và quản trị (ESG) vào mô hình xếp hạng tín nhiệm ngày càng trở nên quan trọng. Các yếu tố ESG có thể ảnh hưởng đến khả năng trả nợ của doanh nghiệp trong dài hạn. Việc tích hợp các yếu tố này giúp Maritime Bank đánh giá rủi ro toàn diện hơn và khuyến khích các doanh nghiệp hoạt động có trách nhiệm.

6.2. Áp dụng các công nghệ mới như AI và Machine Learning

Các công nghệ mới như trí tuệ nhân tạo (AI) và học máy (Machine Learning) có tiềm năng lớn trong việc cải thiện mô hình xếp hạng tín nhiệm. AI và Machine Learning có thể giúp phân tích dữ liệu lớn, phát hiện các mẫu rủi ro tiềm ẩn, và dự đoán khả năng trả nợ của doanh nghiệp chính xác hơn. Việc áp dụng các công nghệ này giúp Maritime Bank nâng cao hiệu quả quản lý rủi ro và đưa ra quyết định tín dụng thông minh hơn.

6.3. Hợp tác với các tổ chức xếp hạng tín nhiệm quốc tế

Việc hợp tác với các tổ chức xếp hạng tín nhiệm quốc tế có thể giúp Maritime Bank tiếp cận các phương pháp và tiêu chuẩn xếp hạng tiên tiến. Điều này giúp nâng cao tính minh bạch và uy tín của mô hình xếp hạng của Maritime Bank, đồng thời tạo điều kiện thuận lợi cho việc huy động vốn trên thị trường quốc tế.

Trích đoạn nội dung tài liệu

Chương 1: Giới thiệu Chương 2: Cơ sở lý thuyết Chương 3: Phương pháp nghiên cứu Chương 4: Kết quả nghiên cứu Chương 5: Nhận xét và giải pháp 3 c CHƯƠNG 2: CƠ SỞ LÝ THUYẾT 2. Tổng quan về xếp hạng tín dụng: 2. Khái niệm xếp hạng tín dụng: Theo Standards & Poor, XHTD 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. Theo Moody's, XHTD 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.

Như vậy, hệ thống chấm điểm tín dụng và xếp hạng khách hàng là một quy trình đánh giá khả năng thực hiện các nghĩa vụ tài chính của một khách hàng đối với một ngân hàng như việctrả lãi và trả gốc nợ vay khi đến hạn hoặc các điều kiện tín dụng khác nhằm đánh giá, xác định rủi ro trong hoạt động tín dụng của ngân hàng. Mức độ rủi ro tín dụng thay đổi theo từng đối tượng khách hàng và được xác định thông qua quá trình đánh giá bằng thang điểm, dựa vào các thông tin tài chính và phi tài chính có sẵn của khách hàng tại thời điểm chấm điểm tín dụng và xếp hạng khách hàng. Đối tượng của xếp hạng tín dụng: Đối tượng của XHTD bao gồm thông số, dữ liệu của khách hàng tham gia vay vốn tại các NHTM như: các thông tin tài chính từ báo cáo tài chính của DN, các thông tin phi tài chính (kinh nghiệm của ban quản lý, môi trường kiểm soát nội bộ, sự phụ thuộc vào các đối tác)… Các NHTM không sử dụng kết quả XHTD nhằm thể hiện giá trị của người đi vay mà chỉ là đưa ra ý kiến hiện tại dựa trên các nhân tố rủi ro, từ đó có chính sách tín dụng và giới hạn cho vay phù hợp.Xếp hạng cao của KH đi vay chưa thể hiện việc có thể thu hồi đầy 4 c đủ các khoản nợ gốc và lãi vay màchỉ là cơ sở để đưa ra quyết định đúng đắn về tín dụng đã được điều chỉnh theo dự kiến mức độ rủi ro tín dụng có liên quan đến KH là người đi vay và tất cả các khoản vay của KH đó. Xếp hạng người đi vay chủ yếu dự báo nguy cơ vỡ nợ theo ba cấp độ cơ bản là nguy hiểm, cảnh báo và an toàn dựa trên xác suất không trả được nợ (Probability of Default).

Cơ sở của xác suất này là dữ liệu về các khoản nợ quá khứ trong vòng 5 năm trước đó của KH, gồm các khoản nợ đã trả, khoản nợ trong hạn và khoản nợ không thu hồi được. Dữ liệu phân theo ba nhóm: Nhóm dữ liệu tài chính liên quan đến các hệ số tài chính của KH; nhóm dữ liệu định tính phi tài chính thì tuỳ vào ngân hàng, có thểliên quan đến trình độ quản lý, khả năng nghiên cứu và phát triển sản phẩm mới, các dữ liệu và khả năng tăng trưởng của ngành; và nhóm dữ liệu mang tính cảnh báo liên quan đến các dấu hiệu không trả được nợ, tình hình số dư tiền gửi, hạn mức thấu chi. Xếp hạng khoản vay dựa trên cơ sở xếp hạng người vay và các yếu tố bao gồm tài sản đảm bảo; thời hạn cho vay, tổng mức dư nợ tại các tổ chức tín dụng, năng lực tài chính. Rủi ro của khoản vay được đo lường bằng xác suất rủi ro dự kiến.

Tầm quan trọng của xếp hạng tín dụng: 2. Rủi ro tín dụng: Đối với hoạt động của các ngân hàng thương mại, rủi ro tín dụng xuất hiện khi ngân hàng không thu được hoặc không thu đủ và đúng kỳ hạn của các khoản nợ gốc và lãi. Rủi ro tín dụng không chỉ xuất hiện ở lĩnh vực hoạt động cho vay của Ngân hàng mà còn xuất phát ở các hoạt động khác như bảo lãnh, cam kết vốn, chấp thuận tài trợ thương mại, …. Rủi ro tín dụng khi xảy ra sẽ ảnh hưởng nặng nề đến hoạt động kinh doanh của ngân hàng 5 c thương mại.

Loại rủi ro này có thể đẩy ngân hàng vào nguy cơ phá sản, mất uy tín gây tâm lý hoang mang cho người gửi tiền và từ đó gián tiếp có thể gây sự sụp đổ dây chuyền đến hệ thống ngân hàng vốn là kênh phân phối vốn huyết mạch của nền kinh tế. Rủi ro tín dụng của ngân hàng Thương mại cũng có thể ảnh hưởng đến nền kinh tế của các nước liên quan do sự hội nhập đã gắn chặt mối liên hệ về tiền tệ, đầu tư giữa các quốc gia. Vai trò quan trọng của xếp hạng tín dụng: Hệ thống xếp hạng tín dụng giúp ngân hàng thương mại quản trị rủi ro, kiểm soát mức độ tín nhiệm của khách hàng và thiết lập các chính sách tín dụng, quản trị phù hợp nhằm hạn chế tối thiểu rủi ro tín dụng có thể xảy ra. Ngân hàng thương mại, nhờ đó, có thể đánh giá hiệu quả danh mục cho vay thông qua giám sát sự thay đổi dư nợ và phân loại nợ trong từng nhóm khách hàng đã được xếp hạng, qua đó điều chỉnh danh mục theo hướng ưu tiên nguồn lực vào nhóm những khách hàng an toàn.

Vai trò của XHTD với thị trường tài chính: - Các nhà đầu tư sử dụng kết quả xếp hạng tín dụng để thực hiện chiến lược đầu tư sao cho rủi ro thấp nhất nhưng kết quả đạt được như mong muốn; - Các tổ chức đi vay, cần huy động vốn sử dụng kết quả xếp hạng tín nhiệm để tạo niềm tin với nhà đầu tư, từ đó thực hiện được chiến lược huy động vốn với chi phí thấp, huy động lượng vốn như mong muốn; - Thông qua xếp hạng tín dụng, các tổ chức khác sử dụng kết quả xếp hạng để quảng bá hình ảnh của tổ chức mình, cung cấp thông tin cho các đối tác, tạo niềm tin của thị trường. Nguyên tắc và quy trình xếp hạng tín dụng: 2. Nguyên tắc xếp hạng tín dụng 6 c Xếp hạng tín dụng được thực hiện dựa trên nguyên tắc chủ yếu bao gồm phân tích tín nhiệm trên cơ sở ý thức và thiện chí trả nợ của khách hàng trong lịch sử, đánh giá tiềm năng trả nợ qua đo lường năng lực tài chính của khách hàng. Từ đó đánh giá rủi ro toàn diện và thống nhất dựa vào hệ thống ký hiệu xếp hạng.

Trong phân tích xếp hạng tín dụng cũng cần chú ý đến phân tích định tính để bổ sung cho những thiếu sót của phân tích định lượng. Các chỉ tiêu phân tích có thể thay đổi phù hợp với yếu tố môi trường chung. Quy trình xếp hạng tín dụng Việc XHTD doanh nghiệp vay vốn được thực hiện theo 5 bước sau: 2. 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 xếp hạng.

Trong quá trình thu thập thông tin, ngoài những thông tin do chính khách hàng cung cấp, cán bộ thẩm định phải sử Thu thập thông tin Phân loại theo ngành, quy mô Phân tích các chỉ tiêu và cho điểm Đưa ra kết quả XHTD Phê chuẩn và sử dụng kết quả XHTD 7 c Sử dụng nhiều nguồn thông tin khác từ các phương tiện thông tin đại chúng, thông tin từ trung tâm tín dụng của ngân hàng, thông tin từ các công ty xếp hạng. Phân loại theo ngành và quy mô. Mỗi ngành nghề kinh doanh có những đặc điểm riêng biệt, tính chất hoạt động khác nhau chịu tác động của các yếu tố khác nhau gây ảnh hưởng lớn đến khả năng trả nợ của doanh nghiệp, ví dụ như ngành công nghiệp cần vốn lớn, lao động ít, vốn quay vòng lâu trong khi đó ngành nông nghiệp phụ thuộc nhiều vào yếu tố tự nhiên, có tính chất mùa vụ, số lượng lao động thủ công lớn. Quy mô của doanh nghiệp là yếu tố vô cùng quan trọng nó ảnh hưởng đến hiệu quả kinh doanh cũng như năng lực cạnh tranh của các doanh nghiệp trên thị trường.

Với những doanh nghiệp có quy mô lớn sẽ có lợi thế về quy mô giá thành sản phẩm thấp, đa dạng hóa sản phẩm, vốn lớn có thể đầu tư theo chiều sâu cải tiến thiết bị… Ngược lại với những doanh nghiệp quy mô nhỏ, vốn ít khả năng cạnh tranh thấp dễ bị phá sản khi gặp những yếu tố tiêu cực từ bên ngoài. Phân tích và chấm điểm các chỉ tiêu Phân tích bằng mô hình để kết luận về mức xếp hạng. Sử dụng đồng thời chỉ tiêu tài chính và chỉ tiêu phi tài chính. Các chỉ tiêu tài chính được chấm điểm dựa trên ngành nghề và quy mô của doanh nghiệp thường gồm: chỉ tiêu thanh khoản, chỉ tiêu cân nợ, chỉ tiêu hoạt động và chỉ tiêu thu nhập.

Với mỗi chỉ tiêu có một mức điểm và trọng số khác nhau. Các chỉ tiêu phi tài chính thường gồm chỉ tiêu về khả năng trả nợ, uy tín giao dịch với ngân hàng, lưu chuyển tiền tệ…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 loại hình doanh nghiệp, từng mặt hàng kinh doanh. Đưa ra kết quả xếp hạng tín dụng Sau khi chấm điểm các chỉ tiêu tài chính, phi tài chính, CBTD tổng hợp điểm bằng việc nhân với các trọng số tương ứng. Để đưa ra kết quả xếp hạng, CBTD 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 Để đảm bảo hệ thống XHTDNB phù hợp với thực tiễn, kết quả xếp hạng phản ánh được chính xác mức độ rủi ro của từng khách hàng các ngân hàng cần định kỳ ra soát để chỉnh sửa hoàn thiện hệ thống cụ thể: theo dõi tình trạng tín dụng của đối tượng được xếp hạng để điều chỉnh mức xếp hạng, các thông tin điều chỉnh được lưu giữ; tổng hợp kết quả xếp hạng so sánh với thực tế rủi ro xảy ra, và dựa trên tần suất phải điều chỉnh mức xếp hạng đã thực hiện đối với khách hàng để xem xét điều chỉnh mô hình xếp hạng. Tổng quan về Ngân hàng TMCP Hàng Hải Việt Nam 2.