Mô hình toán học Logit - Probit hồi quy và Z-Score trong phân tích và dự báo nợ xấu tín dụng tại Ngân hàng Nayoby Chi nhánh tỉnh Oudomxay - Lào

ĐẠI HỌC THÁI NGUYÊN

TRƯỜNG ĐẠI HỌC CÔNG NGHỆ THÔNG TIN VÀ TRUYỀN THÔNG

SILISITH XAYSOMPHENG

MÔ HÌNH TOÁN HỌC LOGIT – PROBIT HỒI QUY VÀ Z- SCORE TRONG PHÂN TÍCH VÀ DỰ BÁO NỢ XẤU TÍN DỤNG TẠI NGÂN HÀNG NAYOBY CHI NHÁNH TỈNH OUDOMXAY - LÀO

Chuyên ngành : Khoa học máy tính Mã số chuyên ngành : 848 01 01.

LUẬN VĂN THẠC SĨ KHOA HỌC MÁY TÍNH

NGƯỜI HƯỚNG DẪN KHOA HỌC :

PGS.TS Nguyễn Văn Huân

Thái Nguyên – Năm 2020

LỜI CAM ĐOAN

Tôi tên là XAYSOMPHENG silisith, học viên lớp K17A – Khoa học máy tính, Trường Đại học Công nghệ thông tin và Truyền thông Thái Nguyên.

Tôi xin cam đoan đề tài Mô hình toán học Logit - Probit hồi quy và Z-score trong phân tích và dự báo nợ xấu tín dụng tại ngân hàng NAYOBY chi nhánh tỉnh Oudomxay - Lào do Thầy giáo PGS.TS Nguyễn Văn Huân hướng dẫn, là công trình nghiên cứu do bản thân tôi thực hiện, dựa trên sự hướng dẫn của Thầy giáo hướng dẫn khoa học và các tài liệu tham khảo đã trích dẫn.

Tôi xin chịu trách nhiệm với lời cam đoan của mình.

Thái Nguyên, Ngày 09 tháng 11 năm 2020

Học viên

XAYSOMPHENG silisith

LỜI CẢM ƠN

Trước hết tôi xin gửi lời cảm ơn sâu sắc đến thầy hướng dẫn khoa học PGS.TS Nguyên Văn Huân về những chỉ dẫn khoa học, định hướng nghiên cứu và tận tịnh hướng dẫn tôi trong suốt quá trình làm luận văn.

Tôi xin cảm ơn các Thầy trong việc Công Nghệ Thông Tin, các Thầy, Cô giáo trong trường Đại học Công Nghệ Thông Tin và Truyền Thông – Đại học Thái Nguyên đã cung cấp cho tôi những kiến trúc vô cùng quý báu và cần thiết trong suốt thời gian học tập tại trường để tôi có thể thực hiện và hoàn thành tốt để đồ án chuyên ngành này.

Tôi xin bày tỏ lòng biết ơn sâu sắc nhất tới Chính phủ Lào và Chính phủ Việt Nam, Bộ Giáo dục và Thể thao Lào, Bộ Giáo dục và Đào tạo Việt Nam đã tạo điều kiện cấp suất học bổng cao học này cho tôi. Xin trân trọng cảm ơn sâu sắc nhất tới Ban Lãnh đạo Viện Khoa học xã hội quốc gia Lào, Trung tâm Thông tin Khoa học xã hội Lào đã tạo điều kiện và luôn ủng hộ tôi.

Với thời gian nghiên cứu còn hạn chế, ngôn ngữ còn khiêm tốn, luận văn không tránh khỏi những thiếu sót, tôi rất mong nhận được các ý kiến đóng góp chân thành từ các thầy cô giáo, đồng nghiệp, bạn bè.

Cuối cùng, tôi xin cản ơn gia đình và bạn bè, những người đã luôn ủng hộ và động viên tôi, giúp tôi yên tâm và có tâm lý thuận lợi nhất để tôi nghiên cứu luân văn này. Tuy nhiên do giới hạn về mặt thời gian và kiến thức nên đồ án chắc chắn sẽ không tránh khỏi những sai sót ngoài ý muốn. Tôi rất mong nhận được sự thông cảm và đóng góp ý kiến của các thầy cô giáo, đồng nghiệp và bạn bè.

Thái Nguyên, Ngày 09 tháng 11 năm 2020

Học viên

XAYSOMPHENG silisith

MỤC LỤC

LỜI CAM ĐOAN i

LỜI CẢM ƠN ii

MỤC LỤC iii

DANH MỤC CÁC TỪ VIẾT TẮT vi

DANH MỤC BẢNG, BIỂU ĐỒ VÀ SÔ ĐỒ vii

DANH MỤC HÌNH ẢNH viii

LỜI MỞ ĐẦU 1

CHƯƠNG 1 3

TỔNG QUAN VỀ NỢ XẤU NGÂN HÀNG THƯƠNG MẠI CỔ PHẦN 3

1.1. Hoạt động chung của ngân hàng: 3

1.1.1. Tổng quan về ngân hàng thương mại: 3

1.1.1.1. Khái niệm: 3

1.1.1.2. Các hoạt động của Ngân hàng thương mại: 4

1.1.1.3. Tín dụng và đặc trưng của tín dụng: 7

1.2. Nợ xấu của các Ngân hàng thương mại. 11

1.2.1. Khái niệm: 11

1.2.2. Các quan điểm về nợ xấu của Ngân hàng thương mại: 12

1.2.3. Nguyên nhân phát sinh nợ xấu: 14

1.2.3.1. Nhóm các nguyên nhân khách quan: 15

1.2.3.2. Nhóm nguyên nhân chủ quan: 17

1.2.4. Các tác động của nợ xấu: 19

KẾT LUẬN CHƯƠNG 1 21

CHƯƠNG 2: 22

TỔNG QUAN VỀ CÁC MÔ HÌNH TRONG CẢNH BẢO NỢ XẤU NGÂN HÀNG VÀ GIỚI THIỆU MÔ HÌNH LOGIT-PROBIT VÀ Z-SCORE 22

2.1. Tổng quan về các mô hình trong cảnh bảo nợ xấu tín dụng: 22

2.1.1. Nghiên cứu mô hình CAEL cảnh báo nợ xấu tín dụng: 22

2.1.2. Giới thiệu mô hình CAEL: 22

2.2. Nghiên cứu mô hình chất lượng 6C 24

2.2.1. Mô hình định tính – Mô hình 6C 24

2.3. Nghiên cứu mô hình xếp hạng của Moody và Standard & Poor: 25

2.3.1. Mô hình xếp hạng các ngân hàng của Moody’s 26

2.3.2. Mô hình của Standard & Poor’s (S&P): 26

2.4. Mô hình toán học Logit-Probit hồi quy trong cảnh báo nợ xấu tín dụng: 29

2.4.1. Mô hình hồi quy theo biến giá (Qualitative Respones Regression Model) 29

2.4.2. Mô hình Logit 29

2.4.2.1. Đặc điểm mô hình Logit trong việc đánh giá khả năng trả nợ của khách hàng. 30

2.4.2.2. Cơ sở toán học và các khái niệm liên quan nghiên cứu liên quan đến mô hình Logit 33

2.4.2.3. Đặc điểm của mô hình Logit: 37

2.4.3. Mô hình Probit 40

2.4.3.1. Giới thiệu mô hình Probit: 40

2.4.3.2. Đặc điểm của mô hình Probit: 42

2.5. Mô hình Z-Score và điểm số tín dụng tiêu dùng 43

2.5.1. Giới thiệu về mô hình 43

2.5.2. Cơ sở toán học và các khái niệm liên quan: 43

2.5.3. Đặc điểm của mô hình Z-Score: 45

KẾT LUẬN CHƯƠNG 2 46

CHƯƠNG 3: DỰ BÁO NỢ XẤU DỰA VÀO MÔ HÌNH LOGIT-PROBIT TRÊN PHẦN MỀM EVIEWS 8 VÀ DỰ BÁO PHÁ SẢN DỰA VÀO MÔ HÌNH Z- SCORE 48

3.1. Giới thiệu về Ngân hàng NAYOBY Lào: 48

3.1.1. Giới thiệu về ngân hàng: 48

3.1.2. Hoạt động của Ngân hàng NAYOBY Lào: 51

3.1.3. Nguồn dữ liệu và thực trạng hoạt động tín dụng tại Ngân hàng NAYOBY, chi nhánh tỉnh Oudomxay - Lào: 53

3.1.3.1. Nguồn dữ liệu của ngân hàng NAYOBY: 53

3.1.3.2. Tình hình hoạt động kinh doanh của Ngân hàng NAYOBY: 53

3.1.3.3. Quy trình tín dụng đối với khách hàng doanh nghiệp: 56

3.2. Dự báo nợ xấu dựa trên mô hình toán học Logistic - Probit hồi quy tại NHNBB trên phần mềm Eviews 8.0: 59

3.2.1. Mô hình hồi quy Logistic - Probit 59

3.2.1.1. Ứng dụng phần mềm Eviews 8.0 60

3.3. Dự báo phá sản dựa trên mô hình Z-Score tại các Doanh nghiệp khách hàng của Ngân hàng 69

KẾT LUẬN 74

TÀI LIỆU THAM KHẢO 76

PHỤ LỤC 78

NGUỒN DỮ LIỆU 80

DANH MỤC CÁC TỪ VIẾT TẮT

NBB

Ngân hàng NAYOBY Lào
CSXH	Chính sách xã hội
NHCSXH	Ngân hàng Chính sách xã hội
BCTC	Báo cáo tài chính
IMF	Quỹ tiền tệ quốc tế (The International Monetary Fund)
ECB	Ngân hàng Trung ương Châu Âu (The European Central Bank)
NHNN	Ngân hàng Nhà nước
NHTM	Ngân hàng thương mại
NQH	Nợ quá hạn
KHDN	Khách hàng doanh nghiệp.
KHCN	Khách hàng cá nhân
Moody’s	Moody’s Invertors Service
S&P	Standard & Poor
RRTD	Rủi ro tín dụng
NXTD	Nợ xấu tín dụng
DPRR	Dự phòng rủi ro
TSBĐ	Tài sản bảo đảm
TCTD	Tổ chức tín dụng
TCTC	Tổ chức tài chính
ĐMTN	Định mức tín nhiệm
XHTD	Xếp hạng tín dụng