Nếu Z < 1.81: Doanh nghiệp nằm trong vùng nguy hiểm, nguy cơ phá sản cao.
Hàm phân biệt Z có thể được dùng cho hầu hết các ngành, các loại hình doanh nghiệp. Tuy nhiên, vì sự khác nhau khá lớn của biến X5 giữa các ngành, nên X5 đã được đưa ra khỏi mô hình và Altman đã đề xuất mô hình điều chỉnh như sau:
Z’ = 6.56X1 + 3.26X2 + 6.72X3 +1.05X4
Nếu Z’ > 2.6 Doanh nghiệp nằm trong vùng an toàn, chưa có nguy cơ phá sản
Nếu 1.2 < Z’ < 2.6 Doanh nghiệp nằm trong vùng cảnh báo, có thể có nguy cơ phá sản
Nếu Z’ <1.1 Doanh nghiệp nằm trong vùng nguy hiểm,
nguy cơ phá sản cao.
Dựa trên nghiên cứu 700 công ty được xếp hạng bởi S&P, Altman tìm ra sự tương đồng giữa chỉ số Z’ với hệ số tín nhiệm của S&P. Sự tương đồng giữ chỉ số Z' điều chỉnh và xếp hạng của S&P, được giáo sư Altman viết rõ trong bài "The use of Credit scoring Models and The Important of a Credit Culture" và được xác định như sau:
Z’’ = 3,25 + 6,56X1 + 3,26X2 + 6,72X3 + 1,05X4
Theo Altman thì mức độ tương đồng này là khá cao, nhưng không có nghĩa là tuyệt đối[4].
Altman (1997) đã đề xuất 7 biến số (gồm: X1 hệ số lợi nhuận trước thuế và lãi vay/ tổng tài sản; X2 hệ số lợi nhuận chưa phân phối / tổng tài sản; X3 hệ số vốn chủ sở hữu/tổng nguồn vốn; X4 hệ số thanh toán ngắn hạn; hệ số X5 là độ lệch chuẩn của X1 trong khoảng từ 5- 10 năm; X6 hệ số lợi nhuận trước thuế và lãi vay/tổng lãi vay phải trả; X7 là tổng tài sản của doanh nghiệp) sử dụng trong mô hình phân tích phân biệt. Rất nhiều phiên bản riêng của mô
hình đã được đưa ra. Nói chung, mô hình bao gồm 7 biến thường được gọi là mô hình “Zeta”. Các mô hình này được coi như là mở rộng của mô hình gồm 5 biến của Altman (1968). Cũng như vây, Scott (1981) đã sử dụng những biến số này trong mô hình thực nghiệm của mình. Ông đã kết luận rằng mô hình Zeta có mối quan hệ chặt chẽ với lý thuyết phả sản do ông xây dựng.
Bảng 2.1: XHTD của Altman và S&P
Z'' | S&P | |
Doanh nghiệp nằm trong vùng an toàn, chưa có nguy cơ phá sản | > 8,15 | AAA |
7,60 - 8,15 | AA+ | |
7,30 - 7,60 | AA | |
7,00 - 7,30 | AA- | |
6,85 - 7,00 | A+ | |
6,65 - 6,85 | A | |
6,40 - 6,65 | A- | |
6,25 - 6,40 | BBB+ | |
5,85 - 6,25 | BBB | |
Doanh nghiệp nằm trong vùng cảnh báo, có thể có nguy cơ phá sản | 5,65 - 5,85 | BBB- |
5,25 - 5,65 | BB+ | |
4,95 - 5,25 | BB | |
4,75 - 4,95 | BB- | |
4,50 - 4,75 | B+ | |
4,15 - 4,50 | B | |
Doanh nghiệp nằm trong vùng nguy hiểm, nguy cơ phá sản cao. | 3,75 - 4,15 | B- |
3,20 – 3.75 | CCC+ | |
2.50 – 3.20 | CCC | |
1.75 – 2.50 | CCC- |
Có thể bạn quan tâm!
-
Hình Minh Họa Phân Tích Phân Biệt Trong Trường Hợp Hai Nhóm -
Các Ưu Và Nhược Điểm Của Phương Pháp Định Giá Quyền Chọn -
Những Ưu Điểm Của Phương Pháp Kết Hợp -
Ký Hiệu Xhtd Sử Dụng Cho Nợ Ngắn Hạn -
Xếp Hạng Các Yếu Tố Theo Thứ Tự A,b,c -
Xây dựng mô hình xếp hạng tín dụng đối với các doanh nghiệp Việt Nam trong nền kinh tế chuyển đổi - 12
Xem toàn bộ 168 trang tài liệu này.
Nguồn: [4]
Tương tự, nhóm bốn tác giả: Ling Zhang, Shou Chen, Jerome Yen, Edward I.Altman đã sử dụng mô hình MDA và 32 chỉ số tài chính của 164 công ty ở Trung quốc và thu được kết quả như sau:
Z=-8.751+6.3X1+0.761X6+1.29X21+0.41X23+0.015X24+0.105X31 -21.164X32
Trong đó: X1 là Lợi nhuận/ tổng tài sản; X6 luồng tiền mặt từ hoạt động kinh doanh/tổng số cổ phiếu quỹ; X21 ln (tài sản cố định); X23 là tốc độ tăng trưởng từ hoạt động kinh doanh; X24 lợi nhuận giữ lại/lợi nhuận dòng; X31 giá trị thị trường của cổ phiếu niêm yết/ trên tổng nợ; X32 giá trị sổ sách của tổng vốn cổ phần/giá trị thị trường của tổng vốn cổ phần.
Nếu Z > 0,71 Doanh nghiệp nằm trong vùng an toàn, chưa có nguy cơ phá sản
Nếu -0,5 < Z < 0.71 Doanh nghiệp nằm trong vùng cảnh báo, có thể có nguy cơ phá sản
Nếu Z < 0.71 Doanh nghiệp nằm trong vùng nguy hiểm, nguy cơ phá sản cao.
Mô hình thu được ở Trung quốc có số biến độc lập trong hàm phân biệt nhiều hơn và khác so với mô hình của Altman tìm được ở Mỹ, sự khác nhau này có thể do sự khác nhau về đặc điểm của nền kinh tế ở hai quốc gia này[34].
Ở Việt nam, Dinh Thi Huyen Thanh và Stefanie Kleimeier đã tiến hành nghiên cứu nguồn số liệu được tổng hợp từ các NHTM Việt nam theo 20 biến số gồm độ tuổi, thu nhập trình độ học vấn,….để xác định mức độ ảnh hưởng của các biến này đến rủi ro tín dụng và qua đó xây dựng mô hình điểm số tín dụng cá nhân cho các ngân hàng bán lẻ ở Việt nam. Hầu hết số biến này đều là các chỉ tiêu phi tài chính rất khác so với các nghiên cứu từ trước đến nay. Vì hầu hết các mô hình điểm số tín dụng thường sử dụng các chỉ tiêu tài chính là chủ yếu. Bằng phương pháp ước lượng Dinh Thi Huyen Thanh và Stefanie Kleimeier thu được kết quả của hàm điểm số như sau:
Bảng 2.2: Kết quả ước lượng hàm điểm số của Dinh Thi Huyen Thanh và Stefanie Kleimeier
Hệ số | |
Số lần đến ngân hàng | -1.774 |
Giới tính | -1.557 |
Số lần vay | -0.938 |
Thời gian vay | -0.845 |
Tài khoản tiền gửi | -0.750 |
Tình trạng cư trú | -0.652 |
Miền cư trú | -0.551 |
Số lượng tiền gửi | -0.492 |
Giá trị tài sản thế chấp | -0.402 |
Số người phụ thuộc | -0.356 |
Thời gian làm công việc hiện tại | -0.285 |
Tình trạng hôn nhân | -0.233 |
Loại hình thế chấp | -0.190 |
Có điện thoại cố định | -0.181 |
Trình độ học vấn | -0.156 |
Mục đích vay | -0.125 |
Hệ số tự do | -3.176 |
Nguồn:[42]
Tuy nhiên, trong kết quả nghiên cứu của mình các tác giả đã không nêu chi tiết phương pháp xác định trọng số và lựa chọn các biến cho mô hình điểm tín dụng nên rất khó trong đánh giá mức độ chính xác, ý nghĩa của mô hình cũng như đạt được sự thừa nhận trong thực tế. Dựa trên hàm điểm số hai tác giả đã xây dựng bảng XHTD cá nhân như sau[42]:
Bảng 2.3: Điểm xếp hạng khách hàng cá nhân của Dinh Thi Huyen Thanh và Stefanie Kleimeier
Xếp hạng | Ý nghĩa | |
>400 | AAA | Cho vay tối đa theo đề nghị của người vay |
351-400 | AA | |
301-350 | A | |
251-300 | BBB | Cho vay theo tài sản đảm bảo |
210-250 | BB | Cho vay theo tài sản đảm bảo và đánh giá đơn xin vay |
151-200 | B | Yêu cầu đánh giá thận trọng đơn vay vốn và có tài sản đảm bảo |
101-150 | CCC | Từ chối cho vay |
51-100 | CC | |
0-50 | C | |
0 | D |
Nguồn: [42]
Trên cơ sở của mô hình DA và Logit rất nhiều các mô hình XHTD đã được phát triển ở một số quốc gia như Arindam Bandyopadhyay (2005) XHTD trái phiếu của các công ty ở Ấn độ, Cindy Yoshiko Shirata (1998) phát triển mô hình XHTD ở Nhật bản, sử dụng số liệu của 686 doanh nghiệp bị phá sản và 300 doanh nghiệp không bị phá sản từ năm 1986 đến 1996.
Trong nhiều trường hợp các chỉ số tài chính được sử dụng làm biến cơ sở của những mô hình cho điểm tín dụng đã được sử dụng khá tốt ở nhiều quốc gia khác nhau. Tuy nhiên, vẫn còn những hạn chế:
Thứ nhất, vì chỉ sử dụng cơ sở dữ liệu trong sổ sách kế toán, được báo cáo ở các giai đoạn khác nhau, nên những mô hình này có thể bỏ qua những thông tin ở bên ngoài như các thông tin thị trường trên các thị trường tài chính, thông tin của các chuyên gia, thông tin từ các phương tiện thông tin đại
chúng, từ khách hàng, nhà cung cấp,….
Thứ hai, mô hình phân tích phân biệt và Logit, khó có thể dự báo một cách chính xác vỡ nợ, khi các biến giải thích không thoả mãn giả thuyết “ giữa các biến giải thích không có quan hệ tuyến tính”, hoặc giả thiết về phân phối chuẩn của các biến này.
Vì vậy, đã có rất nhiều phương pháp mới được đưa ra nhằm thay thế những phương pháp chuyên gia trước đây.
Một lớp những mô hình đo lường rủi ro tín dụng mới (newer models of credit risk measurement), với cơ sở lý thuyết chắc chắn được gọi là mô hình “rủi ro của phá sản”. Mà ở đó, phá sản được hiểu một cách đơn giản nhất, đó là một doanh nghiệp đi đến phá sản khi giá trị thị trường của tài sản nhỏ hơn giá trị của các khoản nợ phải trả. Những mô hình này đã được đưa ra bởi Wilcox (1973) và Scott (1981). Như sự nhân xét của Scott mô hình rủi ro phá sản là một trường hợp đặc biệt của mô hình định giá quyền chọn (OPM) của Black và Scholes, Merton (1974) cũng như của Hull và White (1995). Trong mô hình định giá quyền chọn Merton-Black-Scholes thì xác suất để một doanh nghiệp lâm vào tình trạng phá sản phụ thuộc vào giá trị thị trường của tài sản doanh nghiệp tại thời điểm ban đầu và mức độ bấp bênh (volatility) của giá trị thị trường của tài sản doanh nghiệp. Có rất nhiều ý tưởng về những mô hình rủi ro phá sản/ định giá quyền chọn đã có được sự chấp nhận ngày càng tăng. Một ví dụ điển hình là mô hình KMV (1993) và Kealhofer (1996), trong mô hình của KMV, yếu tố đầu vào quyết định cho việc ước lượng xác suất vỡ nợ của doanh nghiệp là giá trị thị trường của tài sản và độ bấp bênh của tài sản. Cả hai đã được ước lượng dựa trên việc xây dựng hai lý thuyết về mối quan hệ.
Thứ nhất, lý thuyết định giá quyền chọn, ở đó giá trị của cổ phiếu được coi như là một quyền chọn mua giá trị tài sản của doanh nghiệp.
Thứ hai, lý thuyết về mối quan hệ giữa mức độ bấp bênh của giá trị thị trường đối với tài sản hữu hình và vô hình của doanh nghiệp.
Vỡ nợ chỉ xảy ra trong tương lai khi giá trị thị trường của tài sản doanh nghiệp nhỏ hơn các khoản nợ phải trả trong ngắn hạn. Trong thực tế KMV thường sử dụng những kinh nghiệm về khoảng cách tới vỡ nợ làm cơ sở để đo lường độ lệch chuẩn của giá trị tài sản doanh nghiệp và các khoản nợ hiện tại, và cho rằng tỷ lệ phần trăm các doanh nghiệp phá sản trong một năm và giá trị tài sản có độ lệch tiêu chuẩn cao hơn các khoản nợ trong ngắn hạn. Nhìn chung mô hình phát huy hiệu quả hơn trong việc đánh giá các doanh nghiệp gặp vấn đề về tài chính so với mô hình dựa trên các biến tài chính. Bên cạnh đó, Nyberg, Sellers và Zhang (2001)) đưa ra ý kiến tách những doanh nghiệp theo khu vực và theo vùng, sau đó đánh giá xác suất có nguy cơ phá sản bắt nguồn từ mô hình dựa trên giá thị trường đối với những biến số tài chính, tiếp đó sử dụng kết quả thu được để đánh giá rủi ro tín dụng của những doanh nghiệp tương tự nhưng có quy mô nhỏ hơn và không niêm yết trên thị trường chứng khoán. Trên cơ sở đó mô hình dựa trên giá trị thị trường đã được phát triển để xếp hạng các công ty của Áo. Tuy nhiên, tại Áo, có rất ít các công ty niêm yết trên thị trường chứng khoán. Theo như Phòng Thương Mại-Kinh Tế Áo, vào năm 2000 các công ty niêm yết trên thị trường chứng khoán chỉ chiếm khoảng 0.5% trong số tất cả các công ty của Áo. Hơn nữa, như Sobehart, Keenan và Stein nêu ra tại một trong những nghiên cứu của Moody thì mối quan hệ giữa biến số tài chính và rủi ro về không thanh toán được khác nhau cơ bản ở chỗ giữa các công ty nhà nước lớn và các công ty tư nhân có quy mô nhỏ hơn. Vấn đề quan trọng của mô hình định giá quyền chọn được sử dụng là mức độ biến động của giá cổ phiếu trên thị trường chứng khoán là cơ sở cho việc xác định giá trị tài sản, hiệu quả của nó cần phải được so sánh hoặc có những phân tích cần thiết với những công ty cổ phần không
có niêm yết. Điều này ám chỉ rằng các mô hình sử dụng giá thị trường dựa trên số liệu của các công ty niêm yết và áp dụng cho các công ty tư nhân sẽ có khả năng không đưa ra được những rủi ro tín dụng thực sự. Do vậy, tốt hơn là chỉ dựa vào nguồn thông tin bên trong doanh nghiệp, đó là những biến số về tài chính khi áp dụng mô hình dựa trên giá thị trường đối với thị trường Áo. Thay vào đó, tầm quan trọng của các nhân tố khác đối với việc đánh giá khả năng vỡ nợ, ví dụ như quy mô và hình thức pháp nhân của các công ty cũng như khu vực mà họ đang hoạt động cũng cần phải được kiểm tra.
Trong một số năm trở lại đây, đã có rất nhiều phương pháp khác nhau sử dụng mô hình không có tham biến trong quá trình phát triển. Bao gồm mô hình cây phân lớp, mạng nơron, logic mờ. Mặc dù một số kết quả nghiên cứu đã công bố và cho kết quả rất tốt như: Galindo&Tamayo (2000) và Caiazza (2004), những họ lại cho rằng vẫn chỉ sử dụng mô hình Logit và Probit vì ước lượng các tham số dễ dàng, có thể giải thích được, cũng như ước lượng rủi ro khi thay đổi kích thước mẫu là thấp. Altman, Marco & Varetto (1994) và Yang (1999) sử dụng mô hình mạng nơron và cho kết quả phân tích tốt hơn so với mô hình phân lớp cổ điển.
Qua tổng kết các kết quả nghiên cứu trước đây, cho thấy đã có rất nhiều các phương pháp hay mô hình đã được đề xuất, áp dụng và thu được những kết quả khá tốt trong thực tiễn. Tuy nhiên, các mô hình thống kê (DA, Logit) được các chuyên gia sử dụng nhiều nhất và đánh giá cao trong quá trình phát triển các mô hình XHTD trong nghiên cứu cũng như thực tế xếp hạng. Đây là những bài học kinh nghiệm quan trọng và là tiền đề trong quá trình nghiên cứu tiếp theo của luận án.
2.2. Xếp hạng tín dụng của một số nước
Trên cơ sở của các phương pháp, mô hình lý thuyết đã được kiểm chứng trong thực tế, nhiều công ty đa quốc gia trên thế giới đã xây dựng quy