Xác định các yếu tố mặc định kỹ thuật cho mô hình xếp hạng tín dụng

Mô hình xếp hạng tín dụng đóng vai trò then chốt trong hệ thống tài chính hiện đại. 108 trang · Banking University of Ho Chi Minh City · 2021.

• Tác giả: Nguyen Tran Mai Vy
• Người hướng dẫn: Ph. Nguyen Minh Nhat
• Trường học: Banking University of Ho Chi Minh City
• Chuyên ngành: Banking and Finance
• Đề tài: Determining Technical Default Factors For Credit Rating Models
• Loại tài liệu: Bachelor Thesis
• Năm xuất bản: 2021
• Địa điểm: Ho Chi Minh City

Mục lục chi tiết

• 1. CHAPTER 1: The urgency of the research
• 1.1. Objectives of the research
• 1.2. Questions of the research
• 1.3. Object and scope of the research
• 1.4. Determination of the study sample
• 1.5. Structure of the research
• 1.6. Overview of Technical Default
• 1.6.1. Definition of Technical Default
• 1.6.2. Regulations for Technical Default
• 1.6.3. Types of Technical Default
• 1.7. Probability of Default (PD)
• 1.7.1. Definition of Probability of Default
• 1.7.2. Characteristics Probability of Default
• 1.7.3. Application of Probability of Default
• 1.8. Overview of credit rating models
• 1.8.1. Statistical models commonly used in credit rating
• 1.8.2. The difference between Logit model, Probit model and Complementary Log-Log model
• 1.8.3. Related studies in the world
• 1.8.4. Related studies in Vietnam
• 2. DATA AND METHODOLOGY OF RESEARCH
• 2.1. Data collection and processing
• 2.2. Selection of input variables in the default prediction model
• 2.3. Models for predicting the probability of default
• 2.3.1. Complementary Log-Log Model
• 2.4. The evaluation criteria of default prediction models
• 2.5. Descriptive statistics results
• 2.6. Regression results of parametric models
• 2.6.1. The Logit model
• 2.6.2. The Probit model
• 2.6.3. The Complementary Log – Log model
• 2.7. Overall conclusion about the regression results of parametric models
• 5. CHAPTER 5: CONCLUSION AND RECOMMENDATION OF THE RESEARCH
• 5.1. Conclusion for the research results
• 5.2. Achieved results of the study
• 5.3. Limitations of the study
• 5.4. Recommendations drawn from the results of the study
• 5.4.1. Recommendations for optimizing the most effective technical default factors for credit rating models
• 5.4.2. Recommend using the results of the model to predict default probability of customers at commercial banks in Vietnam
• 5.4.3. Recommend using the results of the model to predict default probability of customers at credit rating agencies in Vietnam
• 5.5. Future research direction

Tóm tắt

I. Tổng Quan Về Mô Hình Xếp Hạng Tín Dụng Cách Tiếp Cận Mới

Mô hình xếp hạng tín dụng đóng vai trò then chốt trong hệ thống tài chính hiện đại. Nó cung cấp một đánh giá định lượng về khả năng một đối tượng có thể trả nợ đúng hạn. Việc xây dựng và duy trì một mô hình xếp hạng tín dụng hiệu quả là vô cùng quan trọng, đặc biệt trong bối cảnh hội nhập kinh tế toàn cầu. Các ngân hàng thương mại đang phải đối mặt với sự cạnh tranh khốc liệt và cần có những chiến lược cụ thể để tồn tại và phát triển. Hoạt động tín dụng mang lại lợi nhuận cao nhất, nhưng đi kèm với rủi ro lớn. Rủi ro này không chỉ ảnh hưởng đến ngân hàng cho vay mà còn có thể tác động tiêu cực đến toàn bộ nền kinh tế. Hệ thống xếp hạng tín dụng giúp ngân hàng đánh giá rủi ro tín dụng của khách hàng, hỗ trợ đưa ra quyết định tín dụng, quản lý rủi ro và xử lý các tình huống phát sinh. Điều này đặc biệt quan trọng trong việc quản trị rủi ro tín dụng.

1.1. Tầm quan trọng của xếp hạng tín dụng trong quản trị rủi ro

Xếp hạng tín dụng là một công cụ thiết yếu cho quản trị rủi ro tín dụng. Nó cung cấp cái nhìn tổng quan về khả năng vỡ nợ của một đối tượng, từ đó giúp các tổ chức tài chính đưa ra quyết định sáng suốt về việc cho vay và quản lý danh mục đầu tư. Việc áp dụng các phương pháp định lượng trong đánh giá tín dụng giúp tăng tính minh bạch và khách quan. Hệ thống xếp hạng tín dụng nội bộ giúp các ngân hàng phân loại khách hàng và đánh giá rủi ro một cách hệ thống, thay vì dựa trên các đánh giá chủ quan.

1.2. Giới thiệu về các mô hình dự đoán vỡ nợ phổ biến

Có nhiều mô hình dự đoán vỡ nợ được sử dụng rộng rãi trong ngành tài chính, bao gồm mô hình Logit, Probit và Complementary Log-Log. Các mô hình này sử dụng các dữ liệu tài chính và biến số kinh tế vĩ mô để ước tính xác suất vỡ nợ của một đối tượng. Việc lựa chọn mô hình phù hợp phụ thuộc vào đặc điểm của dữ liệu và mục tiêu của phân tích. Theo nghiên cứu, để xác định yếu tố mặc định tín dụng một cách chính xác, cần xem xét toàn diện các chỉ số và yếu tố ảnh hưởng.

II. Thách Thức Khi Xác Định Yếu Tố Mặc Định Tín Dụng Hiện Nay

Việc xác định các yếu tố mặc định tín dụng không phải là một nhiệm vụ dễ dàng. Các mô hình hiện tại vẫn còn nhiều hạn chế và thiếu nhất quán về độ tin cậy. Điều này gây khó khăn cho việc lựa chọn mô hình phù hợp. Việc xác định các yếu tố ảnh hưởng đến kết quả xếp hạng là một vấn đề chiến lược và cần thiết để hoàn thiện hệ thống xếp hạng tín dụng. Hiện nay, số lượng nghiên cứu được công bố ở Việt Nam về việc tìm ra các yếu tố mặc định kỹ thuật ảnh hưởng đến mô hình xếp hạng tín dụng còn hạn chế. Bài nghiên cứu này hướng đến việc giải quyết vấn đề này một cách toàn diện.

2.1. Hạn chế của các mô hình xếp hạng tín dụng hiện tại

Các mô hình xếp hạng tín dụng hiện tại thường dựa trên các giả định đơn giản hóa và có thể không phản ánh đầy đủ các yếu tố phức tạp ảnh hưởng đến khả năng trả nợ của một đối tượng. Sự thiếu nhất quán giữa các mô hình khác nhau có thể dẫn đến các kết quả trái ngược nhau, gây khó khăn cho việc đưa ra quyết định. Ngoài ra, các mô hình này có thể bị ảnh hưởng bởi các yếu tố chủ quan và không phản ánh đầy đủ các yếu tố định tính.

2.2. Sự thiếu hụt nghiên cứu về yếu tố kỹ thuật mặc định ở Việt Nam

Ở Việt Nam, số lượng nghiên cứu về yếu tố kỹ thuật mặc định ảnh hưởng đến mô hình xếp hạng tín dụng còn hạn chế. Điều này gây khó khăn cho các ngân hàng thương mại trong việc lựa chọn mô hình phù hợp và đánh giá rủi ro một cách chính xác. Việc thiếu các nghiên cứu thực nghiệm cũng hạn chế khả năng áp dụng các mô hình tiên tiến vào thực tiễn.

III. Phương Pháp Xác Định Yếu Tố Mặc Định Kỹ Thuật Tối Ưu Nhất

Nghiên cứu này sử dụng phương pháp kết hợp định tính và định lượng để xác định các yếu tố mặc định kỹ thuật ảnh hưởng đến mô hình xếp hạng tín dụng. Đầu tiên, tác giả tham khảo ý kiến của các chuyên gia trong lĩnh vực, những người có kinh nghiệm làm việc lâu năm và nắm bắt thực tế tốt để có thể đưa ra các yếu tố mặc định kỹ thuật chính xác hơn. Tiếp theo, nghiên cứu tiến hành thu thập và xử lý dữ liệu tài chính của các doanh nghiệp, lựa chọn các biến số đầu vào phù hợp, chạy hồi quy trên các mô hình Logit, Probit và Complementary Log-Log, và sử dụng Confusion matrix và F1-Score để đánh giá kết quả hồi quy của từng mô hình.

3.1. Thu thập và xử lý dữ liệu tài chính doanh nghiệp

Việc thu thập dữ liệu tài chính đáng tin cậy là bước quan trọng đầu tiên trong quá trình xây dựng mô hình xếp hạng tín dụng. Dữ liệu này bao gồm các báo cáo tài chính đã được kiểm toán của các doanh nghiệp. Việc xử lý dữ liệu bao gồm việc làm sạch, chuyển đổi và chuẩn hóa dữ liệu để đảm bảo tính nhất quán và phù hợp cho phân tích. Trong nghiên cứu này, dữ liệu được thu thập từ báo cáo tài chính hàng năm của khoảng 400 doanh nghiệp từ 9 lĩnh vực kinh doanh từ năm 2017 đến 2019.

3.2. Lựa chọn biến số đầu vào cho mô hình dự đoán mặc định

Việc lựa chọn biến số đầu vào phù hợp là yếu tố then chốt quyết định độ chính xác của mô hình dự đoán vỡ nợ. Các biến số này thường bao gồm các chỉ số tài chính như tỷ lệ thanh khoản, tỷ lệ nợ, tỷ lệ sinh lời và các biến số kinh tế vĩ mô như tăng trưởng GDP, lãi suất và tỷ lệ lạm phát. Việc lựa chọn biến số cần dựa trên cơ sở lý thuyết vững chắc và kinh nghiệm thực tiễn. Theo nghiên cứu ban đầu, các chỉ số tài chính có tác động lớn đến khả năng mặc định tín dụng của doanh nghiệp.

3.3. Phân tích hồi quy và đánh giá mô hình

Sau khi lựa chọn biến số, nghiên cứu tiến hành chạy hồi quy trên các mô hình Logit, Probit và Complementary Log-Log để ước tính xác suất vỡ nợ của các doanh nghiệp. Sau đó, sử dụng Confusion Matrix và F1-Score để đánh giá khả năng dự đoán của từng mô hình. Mô hình nào có F1-Score cao nhất sẽ được coi là mô hình phù hợp nhất. Phân tích hồi quy là một công cụ quan trọng giúp xác định mối quan hệ giữa các biến số đầu vào và khả năng mặc định tín dụng.

IV. Kết Quả Nghiên Cứu Các Yếu Tố Ảnh Hưởng Đến Xếp Hạng Tín Dụng

Kết quả nghiên cứu cho thấy một số chỉ số tài chính có ảnh hưởng đáng kể đến khả năng vỡ nợ của các doanh nghiệp vừa và nhỏ. Các chỉ số này bao gồm tỷ lệ nợ trên vốn chủ sở hữu, tỷ lệ thanh khoản hiện hành, tỷ lệ sinh lời trên vốn chủ sở hữu (ROE) và tỷ lệ sinh lời trên tài sản (ROA). Nghiên cứu cũng cho thấy rằng mô hình Logit và Probit có khả năng dự đoán vỡ nợ tốt hơn mô hình Complementary Log-Log trong bối cảnh Việt Nam. Việc xác định các yếu tố kỹ thuật mặc định này có ý nghĩa quan trọng trong việc cải thiện hiệu quả quản trị rủi ro tín dụng của các ngân hàng thương mại.

4.1. Ảnh hưởng của các chỉ số tài chính đến khả năng vỡ nợ

Nghiên cứu cho thấy các chỉ số tài chính như tỷ lệ nợ, tỷ lệ thanh khoản và tỷ lệ sinh lời có ảnh hưởng đáng kể đến khả năng vỡ nợ của các doanh nghiệp. Các doanh nghiệp có tỷ lệ nợ cao, tỷ lệ thanh khoản thấp và tỷ lệ sinh lời thấp thường có nguy cơ vỡ nợ cao hơn. Điều này cho thấy tầm quan trọng của việc theo dõi và phân tích các chỉ số tài chính trong quá trình đánh giá rủi ro tín dụng. Phân tích rủi ro tín dụng cần được thực hiện một cách cẩn thận để xác định khả năng trả nợ của doanh nghiệp.

4.2. So sánh hiệu quả dự đoán của các mô hình Logit Probit CLogLog

Nghiên cứu so sánh hiệu quả dự đoán của các mô hình Logit, Probit và Complementary Log-Log trong việc dự đoán vỡ nợ của các doanh nghiệp. Kết quả cho thấy mô hình Logit và Probit có khả năng dự đoán tốt hơn mô hình Complementary Log-Log. Điều này có thể là do mô hình Logit và Probit phù hợp hơn với đặc điểm của dữ liệu ở Việt Nam. Nghiên cứu cũng cho thấy việc sử dụng các mô hình học máy trong tín dụng có thể mang lại hiệu quả cao hơn.

V. Ứng Dụng Thực Tiễn Đề Xuất Để Tối Ưu Xếp Hạng Tín Dụng

Kết quả nghiên cứu này có thể được sử dụng để xây dựng một hệ thống xếp hạng tín dụng hiệu quả hơn cho các ngân hàng thương mại ở Việt Nam. Các ngân hàng có thể sử dụng các yếu tố kỹ thuật mặc định được xác định trong nghiên cứu này để đánh giá rủi ro tín dụng của khách hàng và đưa ra quyết định cho vay chính xác hơn. Ngoài ra, kết quả nghiên cứu cũng có thể được sử dụng để phát triển các mô hình dự đoán vỡ nợ tiên tiến hơn. Các kết quả này có thể hỗ trợ quản lý rủi ro tín dụng và nâng cao hiệu quả hoạt động của các ngân hàng.

5.1. Đề xuất sử dụng kết quả dự đoán cho các ngân hàng thương mại

Các ngân hàng thương mại có thể sử dụng kết quả nghiên cứu này để cải thiện quy trình đánh giá rủi ro tín dụng và ra quyết định cho vay. Bằng cách tập trung vào các yếu tố kỹ thuật mặc định quan trọng, ngân hàng có thể đánh giá khả năng trả nợ của khách hàng một cách chính xác hơn và giảm thiểu rủi ro vỡ nợ. Nghiên cứu này cung cấp một cơ sở lý thuyết và thực nghiệm vững chắc cho việc xây dựng các mô hình xếp hạng tín dụng nội bộ.

5.2. Đề xuất sử dụng kết quả cho các tổ chức xếp hạng tín dụng

Các tổ chức xếp hạng tín dụng có thể sử dụng kết quả nghiên cứu này để nâng cao chất lượng xếp hạng tín dụng của mình. Bằng cách sử dụng các yếu tố kỹ thuật mặc định được xác định trong nghiên cứu, các tổ chức xếp hạng tín dụng có thể đưa ra các đánh giá chính xác hơn về khả năng trả nợ của các doanh nghiệp và tổ chức phát hành trái phiếu. Điều này sẽ giúp các nhà đầu tư đưa ra quyết định đầu tư sáng suốt hơn. Kết quả này đóng góp vào việc xây dựng một hệ thống đánh giá tín dụng khách quan và hiệu quả.

VI. Kết Luận Hướng Nghiên Cứu Tiếp Theo Về Xếp Hạng Tín Dụng

Nghiên cứu này đã xác định được một số yếu tố kỹ thuật mặc định quan trọng ảnh hưởng đến mô hình xếp hạng tín dụng ở Việt Nam. Kết quả nghiên cứu có ý nghĩa quan trọng trong việc cải thiện hiệu quả quản trị rủi ro tín dụng của các ngân hàng thương mại. Tuy nhiên, nghiên cứu này vẫn còn một số hạn chế. Trong tương lai, nghiên cứu nên tập trung vào việc mở rộng phạm vi dữ liệu, sử dụng các mô hình tiên tiến hơn và xem xét các yếu tố định tính ảnh hưởng đến khả năng vỡ nợ. Đồng thời cần phân tích biến số kinh tế vĩ mô ảnh hưởng đến hệ số tín dụng.

6.1. Hạn chế của nghiên cứu và đề xuất hướng cải thiện

Nghiên cứu này có một số hạn chế, bao gồm phạm vi dữ liệu hạn chế và việc sử dụng các mô hình tương đối đơn giản. Trong tương lai, nghiên cứu nên mở rộng phạm vi dữ liệu để bao gồm nhiều doanh nghiệp và ngành nghề khác nhau. Ngoài ra, nghiên cứu nên sử dụng các mô hình học máy tiên tiến hơn và xem xét các yếu tố định tính như chất lượng quản lý và uy tín thương hiệu. Điều này sẽ giúp cải thiện độ chính xác của mô hình dự đoán vỡ nợ. Cần xem xét thêm về các yếu tố môi trường kinh doanh tác động đến khả năng mặc định.

6.2. Hướng nghiên cứu tiếp theo về mô hình xếp hạng tín dụng

Trong tương lai, nghiên cứu nên tập trung vào việc phát triển các mô hình xếp hạng tín dụng phù hợp hơn với đặc điểm của thị trường Việt Nam. Nghiên cứu cũng nên xem xét ảnh hưởng của các yếu tố kinh tế vĩ mô và các sự kiện bất ngờ đến khả năng vỡ nợ của các doanh nghiệp. Ngoài ra, nghiên cứu nên tập trung vào việc phát triển các mô hình có khả năng dự đoán sớm khả năng vỡ nợ để các ngân hàng có thể chủ động phòng ngừa rủi ro tín dụng. Cần có các nghiên cứu chuyên sâu hơn về phân tích hồi quy và xây dựng các mô hình định lượng để tối ưu hóa quản trị rủi ro.

Nội dung chính

Bối cảnh và vấn đề nghiên cứu

Hoạt động cấp tín dụng là nghiệp vụ kinh doanh truyền thống và mang lại nguồn lợi nhuận chủ yếu cho hệ thống ngân hàng thương mại. Tuy nhiên, lợi nhuận cao luôn đi kèm với rủi ro tín dụng tiềm ẩn, không chỉ tác động trực tiếp đến an toàn tài chính của từng tổ chức tín dụng mà còn có thể ảnh hưởng tiêu cực đến toàn bộ nền kinh tế, đặc biệt là tại các quốc gia đang phát triển như Việt Nam. Để kiểm soát rủi ro, hệ thống xếp hạng tín dụng nội bộ đóng vai trò then chốt trong việc đánh giá khách hàng vay, hỗ trợ ra quyết định cấp tín dụng, phân loại nợ và trích lập dự phòng.

Bối cảnh thực tiễn trong giai đoạn thực hiện nghiên cứu ghi nhận nhiều biến động phức tạp từ đại dịch COVID-19. Làn sóng vỡ nợ doanh nghiệp gia tăng trên quy mô toàn cầu từ giữa năm 2020. Báo cáo của Euler Hermes (tháng 7/2020) dự báo chỉ số vỡ nợ toàn cầu tăng 35% trong giai đoạn 2019–2021. Tỷ lệ phá sản doanh nghiệp tại nhiều quốc gia được dự báo tăng mạnh: Hoa Kỳ tăng 57% vào năm 2021 so với năm 2019; Brazil tăng 45%; Bồ Đào Nha tăng 44%; Vương quốc Anh tăng 43%; Tây Ban Nha tăng 41%; Trung Quốc tăng 40%; Chile tăng 29%; Nga tăng 23%. Xét theo khu vực, mức tăng tỷ lệ vỡ nợ năm 2021 so với 2019 cao nhất là Bắc Mỹ (tăng 56%), Trung và Đông Âu (tăng 34%), Mỹ Latinh (tăng 33%), Tây Âu (tăng 32%) và Châu Á - Thái Bình Dương (tăng 31%). Các ngành nghề chịu thiệt hại nặng nề gồm hàng không (IATA dự báo khoản lỗ 100 tỷ USD), du lịch (lượng khách quốc tế giảm 65% trong nửa đầu năm 2020), bán lẻ và dầu khí (đầu tư giảm 25% xuống 410 tỷ USD theo Rystad Energy). Tại Việt Nam, trong 10 tháng đầu năm 2020, số doanh nghiệp tạm ngừng kinh doanh là 41,8 nghìn doanh nghiệp (tăng 58,7% so với cùng kỳ 2019) và 13,5 nghìn doanh nghiệp hoàn tất thủ tục giải thể (tăng 0,1%).

Trước bối cảnh trên, việc lựa chọn mô hình xếp hạng tín dụng phù hợp gặp nhiều trở ngại do các mô hình hiện hành còn tồn tại một số hạn chế và thiếu nhất quán về độ tin cậy. Số lượng công trình nghiên cứu tại Việt Nam về các yếu tố vỡ nợ kỹ thuật (technical default factors) ảnh hưởng đến mô hình xếp hạng tín dụng còn hạn chế.

Mục tiêu nghiên cứu:

1. Tiếp cận lý thuyết hiện đại về xếp hạng tín dụng, phân tích thực trạng và kiểm định các tiêu chí đánh giá trong hệ thống xếp hạng tín dụng nội bộ nhằm dự báo rủi ro phá sản và xếp hạng rủi ro tín dụng.
2. Xác định các yếu tố vỡ nợ kỹ thuật có ảnh hưởng lớn nhất đến các mô hình xếp hạng tín dụng.
3. Xây dựng bộ tiêu chí chấm điểm tín dụng khách hàng theo từng nhóm ngành kinh doanh khác nhau.

Câu hỏi nghiên cứu:

1. Các chỉ số tài chính ảnh hưởng như thế nào đến xác suất vỡ nợ của các doanh nghiệp vừa và nhỏ?
2. Mô hình xác suất vỡ nợ nào mang lại kết quả dự báo tốt nhất đối với các doanh nghiệp vừa và nhỏ?

Đối tượng và phạm vi nghiên cứu:

• Đối tượng nghiên cứu: Xác suất vỡ nợ của khách hàng là các doanh nghiệp vừa và nhỏ (SMEs) đáp ứng tiêu chí theo Nghị định 39/2018/NĐ-CP của Chính phủ. Cụ thể: Doanh nghiệp nhỏ có số lao động tham gia BHXH bình quân năm không quá 50 người, tổng doanh thu năm không quá 100 tỷ đồng hoặc tổng nguồn vốn không quá 50 tỷ đồng; Doanh nghiệp vừa có số lao động tham gia BHXH bình quân năm không quá 100 người, tổng doanh thu năm không quá 300 tỷ đồng hoặc tổng nguồn vốn không quá 100 tỷ đồng.
• Phạm vi nghiên cứu: Dữ liệu các chỉ số tài chính thu thập từ báo cáo tài chính đã kiểm toán của khoảng 400 doanh nghiệp vừa và nhỏ tại Việt Nam thuộc 09 ngành nghề kinh doanh trong giai đoạn 2017–2019.

---

Cơ sở lý thuyết và phương pháp

Khung lý thuyết và khái niệm nghiên cứu

• Vỡ nợ kỹ thuật (Technical Default): Là sự vi phạm hoặc không đáp ứng đầy đủ các điều khoản cam kết trong hợp đồng tín dụng ngoài nghĩa vụ thanh toán định kỳ thông thường (Julia Kagan, 2021). Vỡ nợ kỹ thuật báo hiệu tình trạng khó khăn tài chính của bên vay, có thể dẫn đến việc tăng lãi suất vay, thu hồi nợ trước hạn hoặc xử lý tài sản đảm bảo. Các cam kết kỹ thuật phổ biến gồm: duy trì tỷ số nợ trên thu nhập, tỷ số chi phí nhà ở (đối với cá nhân), tỷ số thanh toán hiện hành, tỷ số thanh toán nhanh, tỷ số nợ trên vốn chủ sở hữu và mức vốn lưu động (đối với doanh nghiệp).
• Xác suất vỡ nợ (Probability of Default - PD): Khả năng người vay không thể thực hiện nghĩa vụ trả nợ theo đúng lịch trình trong một khoảng thời gian xác định (thường là một năm). Theo định nghĩa của Văn phòng Kiểm soát Tiền tệ Hoa Kỳ (OCC), PD phản ánh rủi ro người vay không thể hoặc không sẵn lòng hoàn trả đầy đủ và đúng hạn các khoản nợ theo điều khoản hợp đồng. PD thường kết hợp với tỷ lệ tổn thất khi vỡ nợ (LGD) và tổng dư nợ tại thời điểm vỡ nợ (EAD) để tính toán tổn thất tín dụng dự kiến.
• Các mô hình định lượng xếp hạng tín dụng: Khóa luận hệ thống hóa các mô hình tham số (Parametric models) gồm mô hình Logit, mô hình Probit, mô hình Complementary Log-Log, Phân tích biệt số (Discriminant Analysis - DA), Hồi quy tuyến tính (Regression Analysis) và các mô hình phi tham số (Non-parametric models) gồm Cây phân loại (Classification Tree Analysis / Decision Tree), Mạng nơ-ron nhân tạo (ANN), Thuật toán K láng giềng gần nhất (KNN).

Tiêu chí	Mô hình Logit	Mô hình Probit	Mô hình Complementary Log-Log
Phân phối phần dư / nhiễu	Phân phối Logistic chuẩn (Standard Logistic)	Phân phối Chuẩn (Standard Normal)	Phân phối giá trị cực trị (Extreme Value)
Tính đối xứng của hàm	Đối xứng quanh giá trị trung bình	Đối xứng quanh giá trị trung bình	Phi đối xứng (Asymmetrical)
Dải giá trị đầu ra	Nằm trong khoảng [0, 1]	Nằm trong khoảng [0, 1]	Nằm trong khoảng [0, 1]
Giả định dữ liệu đầu vào	Không đòi hỏi giả định phân phối chuẩn	Giả định biến phân phối chuẩn	Phù hợp cho phân tích sống còn và tỷ lệ rủi ro tỷ lệ (Cox-regression)
Giải thích hệ số	Dễ dàng chuyển đổi sang tỷ số chênh (Odds Ratio)	Dựa trên hàm phân phối tích lũy chuẩn tắc biến đổi Probit	Dựa trên hàm tỷ lệ rủi ro tích lũy đối số log

Phương pháp nghiên cứu và nguồn dữ liệu

Nghiên cứu kết hợp phương pháp nghiên cứu định tính và định lượng:

• Phương pháp định tính: Tham khảo ý kiến chuyên gia có kinh nghiệm chuyên sâu trong lĩnh vực ngân hàng nhằm làm rõ nhận thức, đánh giá thực trạng xếp hạng tín dụng và xác định các tiêu chí vỡ nợ kỹ thuật ảnh hưởng đến kết quả xếp hạng.
• Phương pháp định lượng: Sử dụng các mô hình hồi quy tham số nhị phân (Logit, Probit, Complementary Log-Log) để ước lượng tác động của các chỉ số tài chính đến xác suất vỡ nợ.
• Quy trình thực hiện gồm 04 giai đoạn chính:
  1. Giai đoạn 1: Thu thập và tiền xử lý dữ liệu báo cáo tài chính đã kiểm toán.
  2. Giai đoạn 2: Lựa chọn các biến độc lập đầu vào thuộc các nhóm chỉ số tài chính.
  3. Giai đoạn 3: Thực hiện hồi quy trên các mô hình Logit, Probit và Complementary Log-Log.
  4. Giai đoạn 4: Sử dụng Ma trận nhầm lẫn (Confusion Matrix) và chỉ số F1-Score (kèm Accuracy, Specificity, Sensitivity, Precision) để đánh giá và so sánh mức độ chính xác của các mô hình.

Dữ liệu được thu thập từ báo cáo tài chính kiểm toán giai đoạn 2017–2019 của 400 doanh nghiệp SMEs thuộc 09 lĩnh vực kinh doanh tại Việt Nam:

STT	Lĩnh vực kinh doanh	Số lượng doanh nghiệp
1	Nông nghiệp (Cà phê, Lúa gạo, Tiêu, Điều,...)	69
2	Thủy sản (Cá, Tôm, Nghêu,...)	55
3	Dệt may	51
4	Xây dựng và Lắp máy	45
5	Sắt thép	41
6	Kinh doanh Xăng dầu	39
7	Dược phẩm và Thiết bị y tế	36
8	Kinh doanh Ô tô	33
9	Hàng tiêu dùng	31
Tổng	Toàn bộ 09 lĩnh vực	400

Biến phụ thuộc $Y$ được phân loại nhị phân:

• $Y = 0$: Doanh nghiệp không phá sản (không có nợ xấu, khả năng trả nợ cao).
• $Y = 1$: Doanh nghiệp phá sản / vỡ nợ kỹ thuật (có nợ xấu nhóm 3, 4, 5; vốn chủ sở hữu âm; lợi nhuận sau thuế và dòng tiền thuần từ hoạt động kinh doanh âm trong 2 năm liên tiếp; hoặc doanh nghiệp đã tuyên bố phá sản).

Năm	Số doanh nghiệp phá sản ($Y=1$)	Số doanh nghiệp không phá sản ($Y=0$)	Tổng số mẫu
2017	39	361	400
2018	55	345	400
2019	69	331	400

Quy tắc xử lý số liệu:

• Giá trị khuyết thiếu (missing values) được thay bằng giá trị trung bình của nhóm tương ứng (nhóm phá sản hoặc nhóm không phá sản).
• Giá trị vô hạn được thay thế bằng giá trị cực đại hoặc cực tiểu phù hợp.
• Giá trị biến động bất thường (outliers) được xử lý bằng ngưỡng phân vị 5% hoặc 95%.

---

Nội dung chính theo từng chương

Chương 1. Giới thiệu nghiên cứu (Introduction)

Chương 1 trình bày tính cấp thiết của đề tài trong bối cảnh các ngân hàng thương mại Việt Nam đang chuyển dần từ đánh giá định tính chủ quan sang lượng hóa rủi ro tín dụng. Tác giả nêu rõ mục tiêu, 2 câu hỏi nghiên cứu, đối tượng nghiên cứu (SMEs theo Nghị định 39/2018/NĐ-CP), phạm vi mẫu khảo sát (400 doanh nghiệp thuộc 9 ngành trong giai đoạn 2017–2019), phương pháp nghiên cứu kết hợp định tính - định lượng, cùng cơ sở xác định kích thước mẫu theo Bollen (1989), Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc (2008), Hair và cộng sự (1998). Đồng thời, chương này khái quát cấu trúc toàn bộ khóa luận gồm 5 chương.

Chương 2. Tổng quan nghiên cứu (Literature Review)

Chương 2 thiết lập khung lý luận toàn diện về vỡ nợ kỹ thuật, xác suất vỡ nợ (PD) và các mô hình xếp hạng tín dụng. Tác giả phân tích các quy định, điều khoản cam kết kỹ thuật trong hợp đồng tín dụng doanh nghiệp (tỷ số thanh khoản, đòn bẩy, vốn lưu động) và thế chấp bất động sản. Chương này phân tích chi tiết ưu điểm, nhược điểm và giả định toán học của các mô hình thống kê: Mô hình phân tích biệt số DA (Fisher 1936, Altman 1968), mô hình Logit, mô hình Probit, mô hình Complementary Log-Log, Hồi quy tuyến tính (Orgler 1970), Thuật toán K láng giềng gần nhất KNN, Mạng nơ-ron nhân tạo ANN, Cây phân loại (Breiman 1980).

Chương 2 cũng tổng thuật các nghiên cứu quốc tế tiêu biểu: Martin (1977), West (1985), Platt (1991), Lawrence (1992), Smith và Lawrence (1995), Altman, Marco và Varetto (1994), Maria Aparecida Gouvêa và Eric Bacconi Gonçalves. Tại Việt Nam, tác giả tổng hợp nghiên cứu của Nguyễn Văn Hiệu (2005 tại ACB), Đinh Thị Huyền Thanh và Stefanie Kleimeier, Lê Tất Thành (2009), Vương Quân Hoàng và cộng sự (2006 tại Techcombank), Lê Nguyễn Sơn Vũ (2013), Nguyễn Thị Tuyết Lan (2019 trên sàn HNX và HOSE). Từ đó, tác giả chỉ ra khoảng trống nghiên cứu về các yếu tố vỡ nợ kỹ thuật đối với nhóm doanh nghiệp SMEs tại Việt Nam.

Chương 3. Dữ liệu và phương pháp nghiên cứu (Data and Methodology of Research)

Chương 3 trình bày chi tiết quy trình 5 bước xây dựng mô hình dự báo vỡ nợ kỹ thuật. Tác giả xây dựng hệ thống 11 biến độc lập thuộc 4 nhóm chỉ số tài chính căn cứ theo Quyết định 57/2005/QĐ-NHNN, nghiên cứu của Demerjian (2007), Beaver (1996), Moody's RiskCalc (2001), và Engelmann & Rauhmeier (2010):

STT	Nhóm chỉ số tài chính	Tên chỉ tiêu phân tích	Đơn vị	Công thức xác định
I	Nhóm chỉ số thanh khoản (Liquidity)	1. Khả năng thanh toán ngắn hạn	Lần	Tài sản ngắn hạn / Nợ ngắn hạn
		2. Khả năng thanh toán nhanh	Lần	(Tài sản ngắn hạn - Hàng tồn kho) / Nợ ngắn hạn
II	Nhóm hiệu quả hoạt động (Activity)	3. Vòng quay hàng tồn kho	Lần	Giá vốn hàng bán / Giá trị tồn kho bình quân
		4. Kỳ thu tiền bình quân	Ngày	Các khoản phải thu / Doanh thu bình quân ngày
		5. Hiệu suất sử dụng tài sản	Lần	Doanh thu thuần / Tổng tài sản
III	Nhóm đòn bẩy tài chính (Leverage)	6. Tỷ số nợ trên tổng tài sản	%	Tổng nợ phải trả / Tổng tài sản
		7. Tỷ số nợ trên vốn chủ sở hữu	%	Tổng nợ phải trả / Vốn chủ sở hữu
IV	Nhóm khả năng sinh lời (Profitability)	8. Lợi nhuận trước thuế trên doanh thu	%	Lợi nhuận trước thuế / Doanh thu
		9. Lợi nhuận trước thuế trên vốn CSH (ROE)	%	Lợi nhuận trước thuế / Vốn CSH bình quân
		10. Lợi nhuận trước thuế trên tổng tài sản (ROA)	%	Lợi nhuận trước thuế / Tổng tài sản bình quân

Chương này cũng thiết lập cấu trúc ma trận nhầm lẫn (Confusion Matrix) với các chỉ báo TP (True Positive), TN (True Negative), FP (False Positive), FN (False Negative) và công thức tính Accuracy, Specificity, Sensitivity, Precision, F1-Score làm cơ sở so sánh độ chính xác giữa các mô hình Logit, Probit và Complementary Log-Log.

Chương 4. Kết quả nghiên cứu thực nghiệm (Empirical Results)

Chương 4 thể hiện kết quả thống kê mô tả mẫu 400 doanh nghiệp qua 3 năm (2017–2019), phân tích ma trận tương quan giữa các biến độc lập và kết quả ước lượng hồi quy thực nghiệm của 3 mô hình tham số:

• Kết quả hồi quy mô hình Logit và ma trận nhầm lẫn tương ứng.
• Kết quả hồi quy mô hình Probit và ma trận nhầm lẫn tương ứng.
• Kết quả hồi quy mô hình Complementary Log-Log và ma trận nhầm lẫn tương ứng.
• Phân tích so sánh tổng hợp về khả năng phân loại và dự báo xác suất vỡ nợ của các mô hình tham số dựa trên các chỉ số đo lường hiệu năng (Accuracy, Sensitivity, Specificity, Precision và F1-Score).

Chương 5. Kết luận và khuyến nghị của nghiên cứu (Conclusion and Recommendation of the Research)

Chương 5 tổng kết các kết quả nghiên cứu chính, chỉ ra các yếu tố vỡ nợ kỹ thuật có mức độ ảnh hưởng quyết định đến xác suất vỡ nợ của doanh nghiệp vừa và nhỏ. Tác giả đề xuất hệ thống khuyến nghị thực tiễn:

• Khuyến nghị tối ưu hóa việc lựa chọn các yếu tố vỡ nợ kỹ thuật hiệu quả nhất trong mô hình xếp hạng tín dụng nội bộ.
• Khuyến nghị ứng dụng mô hình dự báo xác suất vỡ nợ tại các ngân hàng thương mại Việt Nam nhằm nâng cao hiệu quả phê duyệt tín dụng, giám sát danh mục và đảm bảo tỷ lệ an toàn vốn.
• Khuyến nghị đối với các tổ chức xếp hạng tín nhiệm độc lập tại Việt Nam trong việc sử dụng chỉ tiêu tài chính định lượng.
• Khuyến nghị chính sách quản trị doanh nghiệp cho các SMEs nhằm hạn chế rủi ro phá sản.
• Trình bày các hạn chế của đề tài và định hướng nghiên cứu tiếp theo.

---

Kết quả và đóng góp

Kết quả chính

• Nghiên cứu đã hệ thống hóa và phân loại thành công 11 chỉ số tài chính đầu vào thuộc 4 nhóm chính (Thanh khoản, Hiệu quả hoạt động, Đòn bẩy tài chính, Khả năng sinh lời) để giải thích cho xác suất vỡ nợ kỹ thuật của các doanh nghiệp SMEs tại Việt Nam.
• Dữ liệu thực nghiệm qua 3 năm (2017–2019) trên 400 doanh nghiệp cho thấy xu hướng gia tăng số lượng doanh nghiệp phá sản/vỡ nợ kỹ thuật: từ 39 doanh nghiệp (2017) lên 55 doanh nghiệp (2018) và 69 doanh nghiệp (2019).
• Nghiên cứu đã thực hiện kiểm định so sánh đồng thời 3 mô hình hồi quy xác suất (Logit, Probit, Complementary Log-Log) bằng bộ công cụ đánh giá ma trận nhầm lẫn (Confusion Matrix) và F1-Score, giúp xác định mô hình có độ nhạy và độ chính xác tối ưu trong dự báo vỡ nợ.

Giải pháp và khuyến nghị đề xuất

1. Đối với các ngân hàng thương mại:
   • Ứng dụng mô hình lượng hóa xác suất vỡ nợ kỹ thuật để giám sát việc duy trì các tỷ số tài chính cam kết của khách hàng vay ngay trong quá trình giải ngân và quản lý sau cấp tín dụng.
   • Thiết lập các ngưỡng cảnh báo sớm dựa trên các tỷ số tài chính quan trọng thuộc nhóm đòn bẩy và thanh khoản nhằm xử lý nợ kịp thời trước khi khách hàng chuyển thành nợ xấu thực tế.
2. Đối với các tổ chức xếp hạng tín nhiệm:
   • Sử dụng kết hợp các mô hình hồi quy tham số phù hợp với đặc thù dữ liệu phân phối nhằm nâng cao tính khách quan và minh bạch của điểm số tín nhiệm.
3. Đối với doanh nghiệp vừa và nhỏ (SMEs):
   • Chủ động kiểm soát cơ cấu vốn, duy trì tỷ số nợ trên vốn chủ sở hữu và dòng tiền từ hoạt động kinh doanh ở mức an toàn nhằm tránh rơi vào tình trạng vỡ nợ kỹ thuật theo hợp đồng vay vốn.

Đóng góp của đề tài

• Bổ sung cơ sở lý luận và bằng chứng thực nghiệm về khái niệm "vỡ nợ kỹ thuật" (Technical Default) – một khía cạnh chưa có nhiều công trình nghiên cứu chuyên sâu tại Việt Nam.
• Cung cấp khung phương pháp luận định lượng rõ ràng từ khâu xử lý biến khuyết thiếu/ngoại lai, chọn biến chỉ số tài chính, chạy hồi quy nhị phân đến đánh giá hiệu năng bằng Confusion Matrix và F1-Score cho dữ liệu doanh nghiệp Việt Nam.

---

Hạn chế và hướng nghiên cứu tiếp

Hạn chế của nghiên cứu

• Giới hạn về chỉ tiêu tài chính: Do hạn chế về nguồn dữ liệu thu thập, nghiên cứu chưa thể đưa vào mô hình một số biến số quan trọng như các tỷ số dòng tiền chi tiết chuyên sâu hay các hệ số chi trả lãi vay phức tạp theo chuẩn mực của Moody's, Fitch và Altman.
• Giới hạn về mẫu quan sát: Mặc dù mẫu nghiên cứu gồm 400 doanh nghiệp qua 3 năm (1.200 quan sát) đáp ứng đủ tiêu chuẩn thống kê thông thường (gấp 4–5 lần số biến đầu vào), nhưng để chạy các mô hình kiểm định nâng cao theo chuẩn Hosmer-Lemeshow (yêu cầu số quan sát gấp 10 lần số biến) và phân tách sâu theo từng tiểu ngành chuyên biệt thì quy mô dữ liệu vẫn còn khiêm tốn.
• Chưa kết hợp đầy đủ các yếu tố phi tài chính: Nghiên cứu chủ yếu tập trung vào các chỉ số định lượng từ báo cáo tài chính đã kiểm toán, chưa lượng hóa toàn diện các biến số định tính phi tài chính về năng lực quản trị, uy tín của chủ doanh nghiệp.

Hướng nghiên cứu tiếp theo

• Mở rộng phạm vi và thời gian nghiên cứu sang các giai đoạn sau 2020 để đánh giá toàn diện tác động dài hạn của đại dịch COVID-19 và chu kỳ kinh tế mới.
• Bổ sung các nhóm biến số về dòng tiền hoạt động, chỉ tiêu thị trường và các chỉ tiêu định tính vào mô hình dự báo.
• Ứng dụng thêm các kỹ thuật học máy nâng cao (như Random Forest, Artificial Neural Network, XGBoost) trên tập dữ liệu mở rộng để so sánh với các mô hình tham số truyền thống.

---

Giá trị tham khảo

Tài liệu khóa luận tốt nghiệp này mang lại giá trị tham khảo thiết thực cho nhiều nhóm đối tượng:

• Sinh viên và học viên ngành Tài chính - Ngân hàng, Kinh tế lượng ứng dụng: Là tài liệu tham khảo chuẩn mực về phương pháp xây dựng mô hình định lượng dự báo rủi ro tín dụng (Credit Scoring / Default Prediction), quy trình làm sạch số liệu BCTC và cách đánh giá mô hình bằng Ma trận nhầm lẫn (Confusion Matrix).
• Chuyên viên thẩm định và quản trị rủi ro tại các NHTM: Tham khảo phương pháp xác định và theo dõi các chỉ báo vỡ nợ kỹ thuật (Technical Default) để bổ sung vào điều khoản hợp đồng tín dụng và hệ thống cảnh báo sớm rủi ro khách hàng doanh nghiệp.
• Các nhà nghiên cứu về rủi ro phá sản: Kế thừa bộ khung 11 biến chỉ số tài chính và phương pháp so sánh giữa 3 mô hình Logit, Probit và Complementary Log-Log trên tập dữ liệu doanh nghiệp tại thị trường mới nổi.

---

Câu hỏi thường gặp

1. Vỡ nợ kỹ thuật (Technical Default) khác với vỡ nợ thông thường như thế nào theo nội dung khóa luận?
Vỡ nợ thông thường xảy ra khi bên vay không thực hiện được nghĩa vụ thanh toán gốc hoặc lãi định kỳ. Trong khi đó, vỡ nợ kỹ thuật là việc bên vay vi phạm các điều khoản cam kết khác trong hợp đồng tín dụng (chẳng hạn như không duy trì được các tỷ số tài chính cam kết: tỷ số thanh toán hiện hành, tỷ số thanh toán nhanh, tỷ lệ nợ trên vốn chủ sở hữu, hoặc không duy trì quy chuẩn bảo trì tài sản đảm bảo), ngay cả khi họ vẫn thanh toán đầy đủ các khoản nợ đến hạn.

2. Mẫu dữ liệu nghiên cứu của khóa luận được thu thập từ những đối tượng nào và trong khoảng thời gian nào?
Nghiên cứu thu thập dữ liệu từ báo cáo tài chính đã được kiểm toán của 400 doanh nghiệp vừa và nhỏ (SMEs) tại Việt Nam trong giai đoạn 3 năm từ 2017 đến 2019, phân bổ trên 09 lĩnh vực kinh doanh chính (Nông nghiệp: 69; Thủy sản: 55; Dệt may: 51; Xây dựng và lắp máy: 45; Sắt thép: 41; Xăng dầu: 39; Dược phẩm & thiết bị y tế: 36; Ô tô: 33; Hàng tiêu dùng: 31).

3. Doanh nghiệp được phân loại là phá sản / vỡ nợ (biến $Y = 1$) trong mô hình khi thỏa mãn những điều kiện nào?
Doanh nghiệp được gắn nhãn phá sản ($Y = 1$) khi rơi vào ít nhất một trong bốn trường hợp: (1) Vốn chủ sở hữu âm; (2) Lợi nhuận sau thuế và dòng tiền thuần từ hoạt động kinh doanh âm trong 2 năm liên tiếp; (3) Doanh nghiệp đã chính thức tuyên bố phá sản; (4) Khoản vay của doanh nghiệp bị phân loại vào nhóm nợ xấu (nhóm 3, 4 hoặc 5).

4. Khóa luận sử dụng những mô hình định lượng tham số nào để dự báo xác suất vỡ nợ và đánh giá kết quả bằng công cụ gì?
Khóa luận sử dụng 03 mô hình hồi quy tham số nhị phân gồm: mô hình Logit (hàm phân phối logistic chuẩn), mô hình Probit (hàm phân phối chuẩn tắc) và mô hình Complementary Log-Log (hàm phi đối xứng). Kết quả của các mô hình được đánh giá và so sánh thông qua Ma trận nhầm lẫn (Confusion Matrix) và điểm F1-Score, cùng các chỉ báo Accuracy, Specificity, Sensitivity, Precision.

---

Kết luận

Khóa luận tốt nghiệp của tác giả Nguyễn Trần Mai Vy đã giải quyết một vấn đề mang tính cấp thiết trong hoạt động quản trị rủi ro tín dụng tại các ngân hàng thương mại Việt Nam thông qua việc xác định các yếu tố vỡ nợ kỹ thuật. Dựa trên bộ dữ liệu kiểm toán giai đoạn 2017–2019 của 400 doanh nghiệp SMEs thuộc 9 nhóm ngành, nghiên cứu đã xây dựng và kiểm định thực nghiệm 3 mô hình hồi quy tham số (Logit, Probit, Complementary Log-Log) với 11 biến chỉ số tài chính. Kết quả nghiên cứu cung cấp cơ sở khoa học và bằng chứng thực nghiệm tin cậy, hỗ trợ đắc lực cho các tổ chức tín dụng trong việc hoàn thiện hệ thống xếp hạng tín dụng nội bộ và nâng cao năng lực kiểm soát rủi ro nợ xấu.

Trích đoạn nội dung tài liệu

MINISTRY OF EDUCATION AND TRAINING STATE BANK OF VIETNAM BANKING UNIVERSITY OF HO CHI MINH CITY NGUYEN TRAN MAI VY DETERMINING TECHNICAL DEFAULT FACTORS FOR CREDIT RATING MODELS BACHELOR THESIS MAJOR: BANKING AND FINANCE CODE: 7340201 Ho Chi Minh City, 2021 MINISTRY OF EDUCATION AND TRAINING STATE BANK OF VIETNAM BANKING UNIVERSITY OF HO CHI MINH CITY NGUYEN TRAN MAI VY DETERMINING TECHNICAL DEFAULT FACTORS FOR CREDIT RATING MODELS BACHELOR THESIS MAJOR: BANKING AND FINANCE CODE: 7340201 INSTRUCTOR: Ph. NGUYEN MINH NHAT Ho Chi Minh City, 2021 i ABSTRACT In the process of integration to the world economy, every bank in every country has to face with new opportunities, as well as new challenges. The fierce survival competition between commercial banks becomes not only a major problem, but also regular one. To be survived and develop, every administrator needs to have directions, and specific strategies to compete with others, and gain profit for the bank in this current context.

Credit activities are traditional activities and bring the highest profit for banks. But of course, with high returns comes great risks. This risk not only affects credit lending banks but also can adversely affect the entire economy, especially the developing economy in Vietnam. The credit rating system always plays an important role at commercial banks in assessing customers' credit risk and assisting the bank in making credit decisions as well as in management activities and risk treatment at the bank.

In fact, it is a prerequisite for advanced credit risk management and each credit institution wishes to establish an internal credit rating system for its own. Moreover, a legal framework for credit rating has been establishing by the Government to improve information transparency and support for banks to control credit risk from the very beginning as well as support the bond market and the stock market to not only promote capital mobilization through the stock market, but also protect the rights and interests of investors. Because of that, the research and selection of appropriate rating models will significantly contribute to the development of credit rating activities in Vietnam. Besides, at present, the world economy in general and Vietnam's economy in particular are facing a lot of fluctuations, so the role of the bank becomes particularly important in reviving and bringing the economy to development.

ii However, through the research process, the current models revealed some limitations and inconsistency about its reliability that leads to difficulty in choosing the suitable models. Determining which factors affect the ranking result is an inevitable and strategic issue to more complete the credit rating system. Up to now, there are still not many studies published in Vietnam on finding out technical default factors that affect credit rating models. Because of those reasons above, the researcher choose the topic "Determining technical default factors for credit rating models” to research on.

In this research, the author will conduct to find out the technical default factors that affect credit rating models to systematically provide commercial banks with theoretical basis and empirical evidence related to the selection of an appropriate corporate bankruptcy prediction model to contribute to efficiency improvement of the bank‟s credit risk management in the future. By consulting with people who are knowledgeable about this field, have long-term work experience and have a good grasp of reality to be able to give more accurate technical default factors that can affect credit rating models. Beside that, there are 04 stages that need to be implemented as below: First stage: Collecting and processing data; Second stage: Selecting the input variables of the model; Third stage: Running the regression on selected credit rating models, which are: the Logit model, the Probit model, and the Complementary Log-Log model; Last stage: Using the Confusion matrix and F1 - Score for evaluating each model's regression results. From that, selecting the appropriate credit rating model that has the ability to accurately predict the default probability of customers.

This research was conducted based on the data taken from the annual financial statements of about 400 enterprises from 09 business fields from 2017 to 2019. In order to ensure the quality of the information source, these financial statements have been audited.