Ứng Dụng Mô Hình Z-Score Để Xếp Hạng Tín Dụng Khách Hàng Doanh Nghiệp Tại Sacombank Thừa Thiên Huế

• Tác giả: Đào Thế Công Minh
• Người hướng dẫn: Th.S. Bùi Thành Công
• Trường học: Đại học Huế
• Chuyên ngành: Tài chính Doanh nghiệp
• Đề tài: Ứng Dụng Mô Hình Z – Score Để Xếp Hạng Tín Dụng Khách Hàng Doanh Nghiệp Tại Ngân Hàng Thương Mại Cổ Phần Sài Gòn Thương Tín Chi Nhánh Thừa Thiên Huế
• Loại tài liệu: khóa luận tốt nghiệp
• Năm xuất bản: 2018
• Địa điểm: Huế

• LỜI CẢM ƠN
• TÓM TẮT NGHIÊN CỨU
• DANH MỤC VIẾT TẮT
• DANH MỤC SƠ ĐỒ, ĐỒ THỊ
• DANH MỤC BẢNG BIỂU
• 1. CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN VỀ RỦI RO TÍN DỤNG VÀ XẾP HẠNG TÍN DỤNG DOANH NGHIỆP TRONG NGÂN HÀNG THƯƠNG MẠI
• 1.1. Khái niệm về ngân hàng thương mại
• 1.2. Các hoạt động chủ yếu của ngân hàng thương mại
• 1.3. Hoạt động tín dụng ngân hàng thương mại
• 1.3.1. Khái niệm tín dụng ngân hàng thương mại
• 1.4. Tổng quan về rủi ro tín dụng
• 1.4.1. Khái niệm rủi ro tín dụng
• 1.4.2. Phân loại rủi ro tín dụng
• 1.4.3. Nguyên nhân gây ra rủi ro tín dụng
• 1.4.4. Hậu quả rủi ro tín dụng
• 1.4.5. Phân loại nợ và trích lập dự phòng rủi ro (Xem Phụ lục 1)
• 1.5. Tổng quan về Xếp hạng tín dụng
• 1.5.1. Khái niệm Xếp hạng tín dụng
• 1.5.2. Đối tượng của xếp hạng tín dụng
• 1.5.3. Đặc điểm xếp hạng tín dụng
• 1.5.4. Vai trò của xếp hạng tín dụng
• 1.5.5. Nguyên tắc xếp hạng tín dụng
• 1.5.6. Quy trình xếp hạng tín dụng
• 1.5.7. Một số chỉ tiêu chấm điểm doanh nghiệp (Xem phụ lục 2)
• 1.5.8. Phương pháp xếp hạng tín dụng (Xem phụ lục 3)
• 1.5.9. Một số mô hình xếp hạng tín dụng tại các ngân hàng
• 1.5.10. Một số mô hình xếp hạng tín dụng tại Việt Nam
• 1.6. Giới thiệu mô hình Z – Score
• 1.6.1. Mô hình Z-score áp dụng cho các DN tư nhân (DN chưa cổ phần hóa, ngành sản xuất)
• 1.6.2. Mô hình Z-score điều chỉnh áp dụng cho các DN không sản xuất (DN khác)
• 1.6.3. Thông tin xếp hạng mô hình Z-Score
• 1.7. Những nghiên cứu trước đây về mô hình Z – Score
• 1.7.1. Những nghiên cứu về mô hình Z – Score ở nước ngoài
• 1.7.2. Những nghiên cứu về mô hình Z –Score ở Việt Nam
• 1.7.3. Những nghiên cứu về mô hình Z –Score của sinh viên Kinh tế
• 2. CHƯƠNG 2: ỨNG DỤNG MÔ HÌNH Z – SCORE ĐỂ XẾP HẠNG TÍN DỤNG KHÁCH HÀNG DOANH NGHIỆP TẠI NGÂN HÀNG THƯƠNG MẠI CỔ PHẦN SÀI GÒN THƯƠNG TÍN - CHI NHÁNH TT.
• 2.1. Giới thiệu về Ngân hàng TMCP Sài Gòn Thương Tín – Chi nhánh Thừa Thiên Huế
• 2.1.1. Lịch sử hình thành và phát triển Hội sở chính của Ngân hàng TMCP Sài Gòn Thương Tín - Sacombank
• 2.1.2. Sự hình thành và phát triển của Ngân hàng TMCP Sài Gòn Thương Tín – Chi nhánh Thừa Thiên Huế
• 2.1.3. Cơ cấu bộ máy tổ chức Sacombank – Chi nhánh Thừa Thiên Huế
• 2.1.4. Chức năng, nhiệm vụ của các bộ phận, thành phần trong cơ cấu tổ chức
• 2.1.5. Tình hình sử dụng lao động của NH TMCP Sài Gòn Thương Tín – CN Thừa Thiên Huế giai đoạn 2015-2017
• 2.1.6. Tình hình hoạt động kinh doanh của Sacombank – Chi nhánh Thừa Thiên Huế
• 2.2. Thực trạng hoạt động chấm điểm và xếp hạng tín dụng khách hàng doanh nghiệp tại Ngân hàng TMCP Sài Gòn Thương Tín – Chi nhánh Thừa Thiên Huế
• 2.2.1. Nội dung chấm điểm của hệ thống XHTD nội bộ cho doanh nghiệp
• 2.2.2. Quy trình xếp hạng tín dụng khách hàng doanh nghiệp tại Sacombank – CN Thừa Thiên Huế
• 2.2.3. Đánh giá hệ thống chấm điểm xếp hạng tín dụng nội bộ của Sacombank
• 2.3. Ứng dụng mô hình Z Score để xếp hạng tín dụng khách hàng doanh nghiệp tại Sacombank – Chi nhánh Thừa Thiên Huế
• 2.3.1. Thông tin xếp hạng điều kiện vận dụng mô hình
• 2.3.2. Ví dụ minh họa việc sử dụng mô hình Z – Score để tính chỉ số Z
• 2.3.3. Kết quả vận dụng mô hình Z - Score và so sánh với mô hình xếp hạng tín dụng nội bộ trong Sacombank
• 2.3.4. Những vấn đề còn tồn tại trong công tác xếp hạng tín dụng ở Sacombank – CN Thừa Thiên Huế
• 2.3.4.1. Những vấn đề còn tồn tại trong công tác xếp hạng tín dụng ở Sacombank – Chi nhánh Thừa Thiên Huế
• 2.3.4.2. Nguyên nhân gây ra những tồn tại trong công tác xếp hạng tín dụng ở Sacombank – Chi nhánh Thừa Thiên Huế
• 3. CHƯƠNG III: MỘT SỐ GIẢI PHÁP NHẰM HOÀN THIỆN CÔNG TÁC XẾP HẠNG TÍN DỤNG KHÁCH HÀNG DOANH NGHIỆP TẠI NGÂN HÀNG THƯƠNG MẠI CỔ PHẦN SÀI GÒN THƯƠNG TÍN CHI NHÁNH TT.
• 3.1. Định hướng phát triển mô hình xếp hạng tín dụng doanh nghiệp tại Sacombank
• 3.2. Một số giải pháp nhằm hoàn thiện và nâng cao hệ thống xếp hạng tín dụng khách hàng doanh nghiệp tại Sacombank – Chi nhánh Thừa Thiên Huế
• PHẦN III: KẾT LUẬN
• 3.3. Hạn chế của đề tài
• 3.4. Hướng phát triển, hoàn thiện đề tài
• DANH MỤC TÀI LIỆU THAM KHẢO

I. Tổng quan về ứng dụng mô hình Z Score trong xếp hạng tín dụng

Mô hình Z-Score là một công cụ quan trọng trong việc đánh giá khả năng tín dụng của khách hàng doanh nghiệp. Được phát triển bởi giáo sư Edward I. Altman vào năm 1968, mô hình này giúp ngân hàng thương mại cổ phần Sài Gòn Thương Tín chi nhánh Thừa Thiên Huế có cái nhìn tổng quan về rủi ro tín dụng. Việc áp dụng mô hình này không chỉ giúp ngân hàng giảm thiểu rủi ro mà còn nâng cao hiệu quả trong việc cấp tín dụng.

1.1. Khái niệm mô hình Z Score và ứng dụng của nó

Mô hình Z-Score là một phương pháp định lượng để đánh giá khả năng thanh toán của doanh nghiệp. Nó sử dụng các chỉ số tài chính để tính toán điểm Z, từ đó xác định khả năng phá sản của doanh nghiệp trong tương lai.

1.2. Lợi ích của việc áp dụng mô hình Z Score tại ngân hàng

Việc áp dụng mô hình Z-Score giúp ngân hàng có thể phân tích và đánh giá rủi ro tín dụng một cách chính xác hơn. Điều này không chỉ giúp ngân hàng bảo vệ tài sản mà còn tối ưu hóa quy trình cấp tín dụng.

II. Vấn đề và thách thức trong xếp hạng tín dụng khách hàng doanh nghiệp

Xếp hạng tín dụng khách hàng doanh nghiệp tại ngân hàng thương mại cổ phần Sài Gòn Thương Tín chi nhánh Thừa Thiên Huế đang đối mặt với nhiều thách thức. Những vấn đề này có thể ảnh hưởng đến khả năng cấp tín dụng và quản lý rủi ro của ngân hàng.

2.1. Những rủi ro tín dụng phổ biến hiện nay

Rủi ro tín dụng là một trong những vấn đề lớn nhất mà ngân hàng phải đối mặt. Các doanh nghiệp không có khả năng thanh toán đúng hạn có thể dẫn đến nợ xấu, ảnh hưởng đến lợi nhuận của ngân hàng.

2.2. Thiếu thông tin và dữ liệu chính xác

Một trong những thách thức lớn trong việc xếp hạng tín dụng là thiếu thông tin và dữ liệu chính xác về khách hàng. Điều này có thể dẫn đến quyết định sai lầm trong việc cấp tín dụng.

III. Phương pháp xếp hạng tín dụng khách hàng doanh nghiệp hiệu quả

Để nâng cao hiệu quả trong việc xếp hạng tín dụng, ngân hàng cần áp dụng các phương pháp hiện đại và chính xác. Mô hình Z-Score là một trong những phương pháp được ưa chuộng hiện nay.

3.1. Quy trình xếp hạng tín dụng tại ngân hàng

Quy trình xếp hạng tín dụng bao gồm việc thu thập dữ liệu tài chính, phân tích các chỉ số tài chính và tính toán điểm Z. Điều này giúp ngân hàng đưa ra quyết định chính xác hơn trong việc cấp tín dụng.

3.2. So sánh mô hình Z Score với các mô hình khác

Mô hình Z-Score có nhiều ưu điểm so với các mô hình khác như Logistic hay Fitch. Nó đơn giản, dễ áp dụng và có độ tin cậy cao trong việc dự đoán khả năng phá sản của doanh nghiệp.

IV. Ứng dụng thực tiễn mô hình Z Score tại Sacombank

Mô hình Z-Score đã được áp dụng thành công tại ngân hàng thương mại cổ phần Sài Gòn Thương Tín chi nhánh Thừa Thiên Huế. Kết quả cho thấy mô hình này giúp ngân hàng nâng cao hiệu quả trong việc xếp hạng tín dụng.

4.1. Kết quả nghiên cứu ứng dụng mô hình Z Score

Nghiên cứu cho thấy mô hình Z-Score mang lại kết quả khả quan trong việc đánh giá tín dụng khách hàng doanh nghiệp. Điều này giúp ngân hàng giảm thiểu rủi ro và nâng cao hiệu quả kinh doanh.

4.2. Những vấn đề còn tồn tại trong ứng dụng

Mặc dù mô hình Z-Score đã được áp dụng, nhưng vẫn còn một số vấn đề tồn tại như thiếu dữ liệu chính xác và khó khăn trong việc thu thập thông tin từ khách hàng.

V. Kết luận và hướng phát triển mô hình Z Score trong tương lai

Mô hình Z-Score có tiềm năng lớn trong việc xếp hạng tín dụng khách hàng doanh nghiệp tại ngân hàng thương mại cổ phần Sài Gòn Thương Tín chi nhánh Thừa Thiên Huế. Việc cải thiện và phát triển mô hình này sẽ giúp ngân hàng nâng cao hiệu quả trong quản lý rủi ro tín dụng.

5.1. Đề xuất cải tiến mô hình Z Score

Để nâng cao hiệu quả của mô hình Z-Score, ngân hàng cần cải tiến quy trình thu thập dữ liệu và phân tích thông tin. Điều này sẽ giúp tăng độ chính xác trong việc đánh giá tín dụng.

5.2. Tương lai của mô hình Z Score trong ngành ngân hàng

Mô hình Z-Score có thể trở thành một công cụ quan trọng trong ngành ngân hàng, giúp các ngân hàng thương mại nâng cao khả năng quản lý rủi ro và tối ưu hóa quy trình cấp tín dụng.