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

Chuyên khảo phân tích Determining technical default factors for credit rating models 2021, đánh giá các khía cạnh quan trọng, đề xuất hướng nghiên cứu tiếp theo.

• 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.

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. iii COMMITMENT AND THANKS This thesis is the researcher's own work, the research result is honest, in which no previously published content or content of other researchers are presented, except for citations are fully cited in the thesis. After a period of time studying, the researcher was helped by all the teachers and friends in support of implementing the knowledge more and more abundant.

With deepest gratitude, the researcher would like to sincerely thank all the teachers of the Banking and Finance Department who use their knowledge and enthusiasm to convey the precious knowledge to students during the study period at Banking University HCMC. In particular, the researcher would like to give a special thank to Ph. Nguyen Minh Nhat for spending time in guidance and support for the researcher‟s bachelor thesis. Due to the researcher‟s limited knowledge and many more, the researcher will not be able to avoid the shortcomings.

Consequently, the researcher would like to receive valuable comments from teachers and classmates so that the knowledge in this field will be enhanced and improved. The researcher NGUYEN TRAN MAI VY iv TABLE OF CONTENTS CHAPTER 1. The urgency of the research. Objectives of the research.

Questions of the research. Object and scope of the research. Determination of the study sample. Structure of the research.

Overview of Technical Default. Definition of Technical Default. Regulations for Technical Default. Types of Technical Default.

Probability of Default (PD). Definition of Probability of Default. Characteristics Probability of Default. Application of Probability of Default.

Overview of credit rating models. Statistical models commonly used in credit rating. The difference between Logit model, Probit model and Complementary Log-Log model. Related studies in the world.

Related studies in Vietnam. DATA AND METHODOLOGY OF RESEARCH. Data collection and processing. Selection of input variables in the default prediction model.

Models for predicting the probability of default. Complementary Log-Log Model. The evaluation criteria of default prediction models. Descriptive statistics results.

Regression results of parametric models. The Logit model. The Probit model. The Complementary Log – Log model.

Overall conclusion about the regression results of parametric models 64 CHAPTER 5. CONCLUSION AND RECOMMENDATION OF THE RESEARCH. Conclusion for the research results. Achieved results of the study.

Limitations of the study:. Recommendations drawn from the results of the study. Recommendations for optimizing the most effective technical default factors for credit rating models. Recommend using the results of the model to predict default probability of customers at commercial banks in Vietnam.

Recommend using the results of the model to predict default probability of customers at credit rating agencies in Vietnam. Future research direction. 86 vii LIST OF ACRONYMS ACB A Chau Commercial Bank ANN Artificial Neural Network BIDV Bank for Investment and Development of Vietnam CIC Credit Information Center DA Discriminant Analysis EBIT Earnings Before Interest and Taxes E&Y Ernst and Young Corporation Etc. Et Cetera FICO Fair Isaac Corporation FN False Negative FP False Positive HNX Hanoi Stock Exchange HOSE Ho Chi Minh City Stock Exchange IATA International Air Transport Association KNN K - Nearest Neighbor PBT Profit Before Tax PD Probability of Default ROS Return on Sales ratio ROA Return on Assets ROE Return on Equity SME Small and Medium Enterprise TA Total Assets TD Total Debts TN True Negative TP True Positive UK United Kingdom US United States viii LIST OF FIGURES AND TABLES  FIGURES: Figure 1.

Forecast Bankruptcy Rate in 2021 compared to 2019 Page 03 Figure 1. Euler Hermes‟s global insolvency index and regional indices (yearly change in %) Page 03 Figure 5. General process of credit rating Page 83  TABLES: Table 2. Statistical models commonly used in credit rating Page 15 Table 2.

The difference between Logit model, Probit model and Complementary Log-Log model Page 25 Table 3. Synthesize about Business fields and Number of businesses Page 35 Table 3. Statistics of Bankruptcy and Non-bankrupt companies Page 36 Table 3. Some financial analysis criteria in corporate credit rating Page 40 Table 3.

Independent variables in probability default prediction model Page 42 Table 3. The structure of variables data in Logit model Page 50 Table 3. Confusion Matrix Page 52 Table 4. Descriptive statistics of the independent variables Page 55 Table 4.

Correlation Matrix Page 57 Table 4. Regression results of the Logit model Page 58 Table 4. Confusion matrix of the Logit model Page 59 Table 4. Regression results of the Probit model Page 60 Table 4.

Confusion matrix of the Probit model Page 61 Table 4. Regression results of the Complementary Log – Log model Page 62 Table 4. Confusion matrix of the Complementary Log - Log model Page 63 1 CHAPTER 1. INTRODUCTION In this chapter, the researcher generalizes the urgency of the research, the reasons for choosing the topic, the research objectives, the object and scope of the research, the research methods, and the determination of the study sample as the basis for the entire research process of the topic.

In addition, the author also states the expected contributions, as well as the structure of the whole research, which helps readers, who are interested in the article, have a better understanding and clearer vision about this topic. The urgency of the research Today, banking activities are contributing significantly to the development of the country, in which banks play a very big role for the economy. Through banking operations, all capital sources are accumulated, concentrated and redistributed to objects in need of capital, thereby promoting the growing economy. Commercial banks' activities are constantly being expanded and developed.

Among those activities, credit activities can be said to be the most traditional and important activity of commercial banks. The bank credit market in Vietnam is growing and has great potential in the future when bank capital is still in the process of reaching more people. With income gradually increasing, many business opportunities open up and the consumption is increasing; the demand for loans in particular and the use of banking services in general of people in Vietnam is also increasing. The banks all want to dominate to this market, maximize profits, but also share the same concerns about risks in lending.

Banks encountered a difficult problem to solve when considering loan documents to make lending decisions. In addition to the goal of market expansion and revenue growth, the bank must be careful with its decisions and can not easily 2 accept funding for every individual in need. If good customers bring in regular sales and income for the bank, a few defaulted credit contracts can cause an immediate drop in profits. Therefore, the determination of the customer's ability to default right from the time before the credit relationship is formed between the bank and the person in need of capital directly affects the business performance of the bank.

Credit risk quantification follows international practices and is used by banks in developed countries in the credit granting process. The credit decision-making of commercial banks in Vietnam is still based on the building of an internal rating system as a basis for customer classification and credit risk assessment based on subjective judgments which are actively used to make lending decisions. Along with international economic integration and institutional transparency, commercial banks have gradually changed their credit decision-making methods in the direction of quantifying credit risks, provided an accurate and suitable model of credit risk measurement of corporate customers so that commercial bank managers have a risk management orientation, in which a particularly important part is credit granting decisions. However, in recent times, the Covid-19 epidemic appeared and developed in a complicated way, which seriously affecting all countries in the world.