Từ các kết quả ước lượng ta thấy:
Mô hình xác suất KH có nợ đủ tiêu chuẩn là:
P = exp(-1.708-4.4X2+3.703X3+7.275X6-1.170X7+14.76X12+0.637X16)
i 1+exp(-1.708-4.4X2+3.703X3+7.275X6-1.170X7+14.76X12+0.637X16)
Các biến có ý nghĩa nhất (có p-value ( Prob) < 0.10) lần lượt là X2 ( Quy
mô), X3 (BCTC có được được kiểm toán chấp nhận), X12 ( LNST/VCSH), X6 ( Hệ số thanh toán tức thời), X16 (Số năm quan hệ tín dụng với ngân hàng VIB).
Các biến không có ý nghĩa thống kê, hay không ảnh hưởng đến khả năng trả nợ là X4, X5, X8, X9, X10, X11, X13, X14, X15.
Ta thấy các biến điển hình đại diện cho khả năng trả nợ theo lý thuyết cũng được thể hiện trong mô hình: X2 (Quy mô), biến X6 (Hệ số thanh toán tức thời), biến X12 (LNST/VCSHbq). Các biến này đều thể hiện ý nghĩa kinh tế của nó khi tác động đến khả năng trả nợ của doanh nghiệp. Trong đó biến X12 có ý nghĩa cao nhất. Điều này thể hiện khả năng sinh lời trên vốn chủ sở hữu tác động rất lớn đến khả năng trả nợ của doanh nghiệp. Nó có ý nghĩa cao hơn cả hệ số thanh toán tức thời của doanh nghiệp.
Biến X3 ( BCTC được kiểm toán chấp nhận) cũng thể hiện đúng ý nghĩa của nó. Bởi các doanh nghiệp thực hiện công tác tài chính kế toán càng minh bạch thì khả năng và uy tín trả nợ của họ càng tăng. Đồng thời biến X3 là một trong những biến có ý nghĩa thống kê nhất của mô hình.
Từ bảng ta thấy, biến X16 đưa vào mô hình rất có ý nghĩa. Có thể kết luận các doanh nghiệp có số năm quan hệ tín dụng với ngân hàng càng lâu thì khả năng có nợ đủ tiêu chuẩn tăng. Nhưng cũng cần thận trọng khi đánh giá chỉ tiêu này. Bởi, số năm trung bình mà các doanh nghiệp giao dịch tín dụng với VIB là khoảng 3 năm, doanh nghiệp quan hệ tín dụng lâu nhất là 8 năm. Đây chưa phải là thời gian quá dài cho mối quan hệ tín dụng, đặc biệt hầu như các doanh nghiệp vay vốn có thời hạn thường ít nhất là 12 tháng. Rất có thể việc biến X16 tác động làm tăng khả năng doanh nghiệp có nợ đủ tiêu chuẩn là do ngân hàng tạo điều kiện để doanh nghiệp “đảo nợ” bằng cách chỉ cần doanh nghiệp trả nợ trong ngày đến hạn, thì ngay trong hôm đó KH được giải ngân một khoản vay mới. Điều này thực sự sẽ rất nguy hiểm khi ngân hàng lại tin tưởng rằng KH quan hệ tín dụng lâu thì khả năng có nợ đủ tiêu chuẩn tăng lên.
Bởi vậy để có kết luận thật chính xác ta cần nghiên cứu trên quy mô mẫu lớn hơn và có nhiều KH quan hệ lâu hơn để đánh giá và đưa ra kết luận có độ tin cậy cao hơn.
Các biến có dấu trái với giả thiết:
- X5 (Khả năng thanh toán nhanh) điều này là trái với giả thiết. Có thể là do số liệu mà doanh nghiệp cung cấp cho ngân hàng chưa đáng tín cậy, hoặc do hiện tượng đa công tuyến gây ra ( vì hệ số tương quan R(X4,X5)=0.926 là rất lớn).
- X7 (Vòng quay VLĐ) điều này là trái với giả thiết. Điều này có thể lý giải đối với mẫu nghiên cứu có thể do tốc độ giảm VLĐ bình quân lớn hơn tốc độ giảm của DDT, làm cho vòng quay VLĐ tăng nhưng không cải thiện khả năng trả nợ của doanh nghiệp, bởi hầu hết các doanh nghiệp này đều có quy mô siêu nhỏ hoặc vừa và nhỏ.
2.3.6. So sánh độ chính xác với mô hình mà ngân hàng đang áp dụng
Ta có kết quả chấm điểm tín dụng của 36 KH trên của mô hình hiện tại tại các thời điểm chấm điểm định kỳ và kết quả này được lựa chọn trước khi mà KH có nợ không đủ tiêu chuẩn. Mức điểm này được quy ra tỷ lệ phần trăm (%) trên mức tổng điểm cao nhất của mô hình chấm điểm hiện tại. Từ đây ta tiến hành so ánh độ chính xác của kết quả dự báo từ hai mô hình trên với lịch sử vay và trả nợ thực tế của 36 KH này. Như theo quy định nội bộ của ngân hàng VIB thì KH có điểm tín dụng dưới 75 điểm thì KH là KH có nợ không đủ tiêu chuẩn, nên ta lựa chọn mức xác suất đối với KH có nợ không đủ tiêu chuẩn là 75% để so sánh mô hình của NH với mô hình xây dựng.
Biểu đồ 2.6: Biểu đồ so sánh các mô hình với thực tế
Bảng so sánh các mô hình với thực tế
120,00%
100,00%
P (%)
80,00%
60,00%
40,00%
20,00%
0,00%
0 10 20 30 40
KH
Nguồn : Từ kết quả mô hình sinh viên lập biểu đồ
Kết quả đúng từ Mô hình xây dựng
Kết quả sai từ Mô hình xây dựng
Kết quả đúng từ mô hình hiện tại
Kết quả sai từ mô hình hiện tại
Ta nhận thấy hầu hết kết quả dự báo của mô hình hiện tại với 36 KH đều dao động xung quanh xác suất 80%, trong đó những KH có xác suất dưới 75% đều là những KH đã có nợ quá hạn và kết quả chấm điểm đều được xác định sau khi KH đã có nợ quá hạn và mức điểm tín dụng rất thấp (khoảng 60 -65 điểm). Còn những kết quả sai từ mô hình hiện tại đều cho rằng KH có nợ đủ tiêu chuẩn. Đó chính là lý do như phần trên em đã đề cập trong những hạn chế của mô hình: “ không là cơ sở mạnh để từ chối cấp tín dụng, mô hình chỉ có tác dụng hỗ trợ ra quyết định cấp hạn mức tín dụng cho KH”. Và để chúng ta thấy được sự chính xác hơn về kết quả dự báo của mô hình đề xuất, bảng dưới đây sẽ trình bày cụ thể:
Kết quả từ mô hình | Thực tế | Xác suất tổng quát | |||
Nợ đủ tiêu chuẩn | |||||
Có | Không | ||||
Mô hình hiện tại | Nợ đủ tiêu chuẩn | Có | 21 | 7 | 80.56% |
Không | 0 | 8 | |||
Xác suất chính xác | 100% | 53% | |||
Mô hình đề xuất | Nợ đủ tiêu chuẩn | Có | 15 | 1 | 80.56% |
Không | 6 | 14 | |||
Xác suất chính xác | 71% | 93% | |||
Nguồn sinh viên tự tổng hợp | |||||
Có thể bạn quan tâm!
-
Thực Trạng Hoạt Động Xhtd Doanh Nghiệp Tại Ngân Hàng Quốc Tế (Vib) -
Kiểm Định Việc Xhtd Doanh Nghiệp Của Ngân Hàng Quốc Tế Việt Nam (Vib) – Chi Nhánh Hoàn Kiếm Bằng Mô Hình Logit -
Cơ Cấu Nhóm Dữ Liệu Khách Hàng Sử Dụng Trong Mô Hình Logit -
Bổ Sung Thêm Chỉ Tiêu : Mức Độ Chính Xác Của Thông Tin Đầu Vào -
Ứng dụng mô hình Logit nhằm nâng cao chất lượng xếp hạng tín dụng doanh nghiệp tại ngân hàng quốc tế chi nhánh Hoàn Kiếm - 13 -
Ứng dụng mô hình Logit nhằm nâng cao chất lượng xếp hạng tín dụng doanh nghiệp tại ngân hàng quốc tế chi nhánh Hoàn Kiếm - 14
Xem toàn bộ 117 trang tài liệu này.
Nhìn vào bảng trên ta thấy mức độ chính xác tổng quát của hai mô hình là như nhau (80.56%). Mô hình xây dựng tuy có đô chính xác trong dự đoán KH có nợ đủ tiêu chuẩn thấp hơn mô hình hiện tại (Mô hình hiện tại dự đoán chính xác 100%, mô hình xây dựng chính xác 71%) nhưng mô hình xây dựng lại dự đoán KH có nợ không đủ tiêu chuẩn chính xác hơn rất nhiều so với mô hình hiện tại. (93% so với 53%). Việc dự đoán chính xác việc KH có nợ không đủ tiêu chuẩn trong bối cảnh hiện nay thực sự có ý nghĩa hơn nhiều so với dự đoán chính xác KH có nợ đủ tiêu chuẩn.
Bảng 2.14 So sánh kêt quả giữa mô hình hiện tại của VIB và mô hình xây dựng
Xác suất | Mô hình đề xuất | Y-Thực tế | Mô hình hiện tại | Điểm Tín dụng | Xếp hạng | |
1 | 2.27% | + | 0 | + | 73.88 | BBB |
2 | 12.31% | - | 1 | + | 85.28 | AA |
3 | 7.04% | + | 0 | + | 60.95 | B |
4 | 2.38% | + | 0 | + | 68.98 | BB |
5 | 19.41% | + | 0 | + | 43.67 | CC |
6 | 50.03% | + | 0 | + | 64.01 | B |
7 | 1.02% | + | 0 | - | 76.38 | AA |
8 | 99.57% | + | 1 | + | 79.46 | A |
9 | 99.30% | + | 1 | + | 83.35 | AA |
10 | 74.98% | + | 0 | - | 79.08 | BB |
11 | 72.69% | - | 1 | + | 86.28 | AA |
12 | 81.39% | + | 1 | + | 88.7 | AA |
13 | 1.31% | + | 0 | + | 74.8 | BBB |
14 | 22.29% | + | 0 | - | 76.12 | A |
15 | 63.40% | - | 1 | + | 84.51 | AA |
16 | 96.10% | + | 1 | + | 80.61 | AA |
17 | 30.69% | + | 0 | - | 78.94 | A |
18 | 95.56% | + | 1 | + | 89.42 | AA |
19 | 98.30% | + | 1 | + | 80.3 | AA |
20 | 91.75% | + | 1 | + | 79.6 | A |
21 | 63.75% | + | 0 | - | 79.38 | A |
22 | 99.32% | + | 1 | + | 83.85 | AA |
23 | 97.82% | + | 1 | + | 80.42 | AA |
24 | 79.97% | + | 1 | + | 81.61 | AA |
25 | 4.56% | + | 0 | + | 63.49 | A |
26 | 9.48% | + | 0 | - | 78.49 | A |
27 | 97.59% | + | 1 | + | 84.79 | AA |
28 | 38.90% | - | 1 | + | 83.39 | AA |
29 | 86.11% | + | 1 | + | 84.21 | AA |
30 | 14.44% | + | 0 | + | 73.96 | BBB |
31 | 97.85% | + | 1 | + | 81.31 | AA |
32 | 99.99% | + | 1 | + | 86.52 | AA |
33 | 99.63% | + | 1 | + | 82.5 | AA |
34 | 52.12% | - | 1 | + | 85.44 | AA |
35 | 78.50% | - | 0 | - | 75.75 | A |
36 | 57.81% | - | 1 | + | 87.81 | AA |
Xác suất | Mô hình đề xuất | Y-Thực tế | Mô hình hiện tại | Điểm Tín dụng | Xếp hạng | |
1 | 2.27% | + | 0 | + | 73.88 | BBB |
2 | 12.31% | - | 1 | + | 85.28 | AA |
3 | 7.04% | + | 0 | + | 60.95 | B |
4 | 2.38% | + | 0 | + | 68.98 | BB |
5 | 19.41% | + | 0 | + | 43.67 | CC |
6 | 50.03% | + | 0 | + | 64.01 | B |
7 | 1.02% | + | 0 | - | 76.38 | AA |
8 | 99.57% | + | 1 | + | 79.46 | A |
9 | 99.30% | + | 1 | + | 83.35 | AA |
10 | 74.98% | + | 0 | - | 79.08 | BB |
11 | 72.69% | - | 1 | + | 86.28 | AA |
12 | 81.39% | + | 1 | + | 88.7 | AA |
13 | 1.31% | + | 0 | + | 74.8 | BBB |
14 | 22.29% | + | 0 | - | 76.12 | A |
15 | 63.40% | - | 1 | + | 84.51 | AA |
16 | 96.10% | + | 1 | + | 80.61 | AA |
17 | 30.69% | + | 0 | - | 78.94 | A |
18 | 95.56% | + | 1 | + | 89.42 | AA |
19 | 98.30% | + | 1 | + | 80.3 | AA |
20 | 91.75% | + | 1 | + | 79.6 | A |
21 | 63.75% | + | 0 | - | 79.38 | A |
22 | 99.32% | + | 1 | + | 83.85 | AA |
23 | 97.82% | + | 1 | + | 80.42 | AA |
24 | 79.97% | + | 1 | + | 81.61 | AA |
25 | 4.56% | + | 0 | + | 63.49 | A |
26 | 9.48% | + | 0 | - | 78.49 | A |
27 | 97.59% | + | 1 | + | 84.79 | AA |
28 | 38.90% | - | 1 | + | 83.39 | AA |
29 | 86.11% | + | 1 | + | 84.21 | AA |
30 | 14.44% | + | 0 | + | 73.96 | BBB |
31 | 97.85% | + | 1 | + | 81.31 | AA |
32 | 99.99% | + | 1 | + | 86.52 | AA |
33 | 99.63% | + | 1 | + | 82.5 | AA |
34 | 52.12% | - | 1 | + | 85.44 | AA |
35 | 78.50% | - | 0 | - | 75.75 | A |
36 | 57.81% | - | 1 | + | 87.81 | AA |
Ghi chú: (+): Kết quả đúng với thực tế; (-): Kết quả sai với thực tế
Chương 3
NHỮNG GIẢI PHÁP VÀ KIẾN NGHỊ NHẰM NÂNG CAO CHẤT LƯỢNG XHTD TẠI NGÂN HÀNG QUỐC TẾ VIB – CHI NHÁNH HOÀN KIẾM
3.1. Định hướng hoạt động kinh doanh và hoạt động XHTD
3.1.1. Định hướng hoạt động kinh doanh trong những năm tới của VIB
Mặc dù tình hình kinh tế còn nhiều bất ổn, song Ban quản trị của ngân hàng Quốc tế tiếp tục kiên trì thực hiện các mục tiêu đã được đặt ra theo 7 đòn bảy kinh doanh và nền tảng hệ thống như sau:
Nâng cao chất lượng dịch vụ KH: Tiếp tục kiên trì với mục tiêu trở thành ngân hàng dẫn đầu về Trải nghiệm KH ở Việt Nam vào năm 2013, tiếp tục xây dựng và duy trì văn hóa bán hàng và dịch vụ tại VIB, hoàn thiện chuyển đổi mô hình bán hàng và dịch vụ mới trên toàn hệ thống. Tiếp tục triển hai công cụ đo lường chất lượng dịch vụ KH thông qua chương trình KH bí mật.
Phát triển nguồn nhân lực: thông qua việc triển khai áp dụng tiêu chí đánh giá hiệu quả làm việc (KPIs) và hệ thống Báo cáo Quản trị (MIS) trên toàn hệ thống.
Tăng trưởng doanh thu và huy động vốn đồng thời tối ưu hóa chi phí hoạt động. Giảm tỷ lệ chi phí hoạt động trên tổng doanh thu thuần theo định hướng tăng chi phí chậm hơn tăng doanh thu, chuẩn hóa quy trình mua sắm, quy trình quản lý tài sản, xây dựng chuẩn mực ứng xử trong kinh doanh
Phát triển mạng lưới hoạt động, phát triển thương hiệu và phát triển hệ thống: Tiếp tục phát triển mạng lưới chi nhánh/phòng giao dịch, chú trọng phát triển tại các thành phố lớn, xây dựng nên tài để dẫn đầu thị trường về kênh phân phối phi vật lý.
Định hướng phát triển bền vững,chiến lược kinh doanh dài hạn, chú trọng công tác quản trị rủi ro, tập trung nâng cao chất lượng dịch vụ KH, phát triển trên nền tàng KH tăng cường sự gắn bó.
3.1.2. Định hướng hoạt động XHTD
Mục tiêu cơ bản nhất của hoạt động XHTD đó là kiểm soát và dự báo rủi ro tín dụng một cách hiệu quả. Để thực hiện được này khi mà kết quả phản ánh được chính xác mức độ rủi ro của danh mục tín dụng. Bên cạnh đó, hệ thống XHTD phải đảm bảo khả năng quản trị tín dụng thống nhất trên toàn quốc, đây là căn cứ để VIB có thể dự
tính được tổn thất tín dụng theo từng nhóm KH, từ đó xây dựng chiến lược và chính sách tín dụng phù hợp.
Hiện nay ngân hàng được có được hệ thống XHTD khá hoàn thiện, song vẫn còn nhiều tồn tại và khiếm khuyết, bởi vậy vấn đề hoàn thiện hơn nữa hệ thống XHTD là định hướng cơ bản nhất đối với hoạt động này của ngân hàng Quốc tế. Tiếp tục rà soát các chỉ tiêu và trọng số của các chỉ tiêu trong bảng xếp hạng đồng thời cũng bổ sung các chỉ tiêu mới. Bên cạnh đó, công tác đào tạo nâng cao chất lượng cán bộ cũng là một thành tố quan trọng để nâng cao chất lượng xếp hạng của ngân hàng.
3.2. Những giải pháp và kiến nghị nhằm nâng cao chất lượng XHTD tại ngân hàng Quốc tế - Chi nhánh Hoàn Kiếm
3.2.1. Giải pháp từ phía ngân hàng Quốc tế Việt Nam
Qua nghiên cứu em thấy mô hình xếp hạng tín dụng tại ngân hàng Quốc tế - VIB là một mô hình chấm điểm hiện đại và khoa học. Mô hình đã xây dựng được bộ chỉ tiêu chấm điểm toàn diện, bao quát các mặt hoạt động của doanh nghiệp ( 70 chỉ tiêu), có tính đến một số đặc thù riêng của từng ngành. Hơn nữa, với quy trình chấm điểm đầy đủ và khoa học cộng với sự trợ giúp đắc lực của phần mềm chấm điểm làm cho hiệu suất chấm điểm càng chính xác, khách quan và hiệu quả. Nhằm nâng cao hơn nữa chất lượng chấm điểm tín dụng tại ngân hàng Quốc tế VIB, em đề xuất một số giải pháp như sau.
3.2.1.1. Nâng cao chất lượng nguồn thông tin đầu vào
Nguồn thông tin đầu vào là một trong những yếu tố quan trọng hàng đầu khi xếp hạng tín dụng. Chất lượng thông tin ảnh hưởng rất lớn để chất lượng xếp hạng. Vậy làm thế nào để ngân hàng có được những thông tin xác thực nhất từ KH? Em thấy rằng, có những biện pháp sau để có được nguồn thông tin tốt: Thứ nhất, dựa trên những thông tin KH cung cấp và cán bộ tín dụng thu thập được, ta đi kiểm chứng tính chính xác của các thông tin đó. Thứ hai, ngân hàng xây dựng những ràng buộc, những trách nhiệm cho doanh nghiệp, để từ đó làm cho KH phải cung cấp cho ngân hàng những thông tin xác thực nhất. Ngân hàng nên kết hợp nhuần nhuyễn hai cách thức này để có được nguồn thông tin trung thực nhất
Tìm cách kiểm chứng tính chính xác thông tin có được từ doanh nghiệp
Để đánh giá đúng đắn về tình hình hoạt động của doanh nghiệp thì chúng ta cần số liệu của doanh nghiệp ít nhất 3 năm hoạt động. Bởi có như vậy chúng ta mới thấy được xu hướng hoạt động của doanh nghiệp, những tồn tại, và những lợi thế của doanh nghiệp trong kinh doanh. Hơn nữa, có như vậy chúng ta sẽ có nhiều thông tin để kiểm chứng tính đúng đắn của các thông tin KH cung cấp. Do đó ngân hàng cần yêu cầu KH nộp đầy đủ báo cáo tài chính của ít nhất 3 năm gần nhất, đối với các doanh nghiệp thành lập chưa được 3 năm thì phải nộp đầy đủ BCTC của các năm hoạt động. Nộp BCTC thì phải đi kèm các tài liệu khác. Chúng ta có thể đánh giá độ chính xác của chỉ tiêu tiền và tương đương tiền (dùng tính biến X6 - Khả năng thanh toán tức thời) bằng cách yêu cầu KH cung cấp các chứng từ liên quan như: hóa đơn VAT mua và bán, phiếu thu, phiếu chi kèm theo, bản sao kê các tài khoản ngân hàng của KH…. Đối với hàng tồn kho DN phải cung cấp các thông tin về hàng nhập, hàng xuất kho, cán bộ tín dụng phải đi kiểm tra kho và đánh giá tính đúng đắn của thông tin về hàng tồn kho. Đối với khoản phải trả và khoản phải thu xác định bằng các biên bản xác nhận công nợ, hợp đồng vay vốn, hợp đồng mua bán…Khi có được các thông tin đó thì cần phải biết xử lý thông tin để tính toán, ước lượng độ chính xác của báo cáo tài chính. Đối với các chỉ tiêu lợi nhuận thì chúng ta có thể so sánh báo cáo kết quả hoạt động kinh doanh mà KH nộp cho ngân hàng và báo cáo KH nộp cho cơ quan thuế, bởi lẽ lợi ích mà KH có được khi nộp báo cáo này cho NH và cơ quan thuế là trái ngược. Bởi lẽ, đối với cơ quan thuế, doanh nghiệp có xu hướng tìm cách làm giảm lợi nhuận trước thuế để phải nộp thuế ít, nhưng đối với ngân hàng thì KH nộp tăng cao lợi nhuận để dễ dàng được vay vốn. Ngoài ra từ các thông tin về hàng tồn kho, nợ và khoản phải thu, tiền và tương đương tiền ta có thể ước lượng mức độ của lợi nhuận.
So sánh các báo cáo mà KH nộp cho ngân hàng với các báo cáo tài chính mà doanh nghiệp nộp cho các cơ quan nhà nước như thuế, công ty chứng khoán, tổ chức khác…để xem xét mức độ chính xác của thông tin mà doanh nghiệp cung cấp cho ngân hàng.
Tìm kiếm các thông tin về doanh nghiệp trên các phương tiện thông tin đại chúng, các doanh nghiệp đối tác của công ty đó, tuy việc này không phải lúc nào cũng khả thi nhưng nó cũng là một kênh thông tin có thể tham khảo. Bởi lẽ hiện nay, việc công bố thông tin của các doanh nghiệp trên phương tiện thông tin đại chúng là rất hạn