Thu Nhập Bình Quân Nhân Khẩu 1 Tháng Chia Theo 7 Vùng

2.1.4.3. Phân khúc theo mức thu nhập

Bảng 2.2: Thu nhập bình quân nhân khẩu 1 tháng chia theo 7 vùng

Đơn vị tính: Ngàn đồng

7 vùng

2002	2004	2006	2008	2010	2012	2013	2014
Đồng bằng sông Hồng	353.1	488.2	653.3	1048.5	1567.8	2337.1	2438.1	2557.5
Miền núi và Trung du phía Bắc	252.2	352.1	476.8	714.5	976.9	1360.6	1419.3	1488.9
BắcTrung Bộ	235.4	317.1	418.3	641.1	902.8	1344.8	1402.9	1471.6
Duyên hải Nam Trung Bộ	305.8	414.9	550.7	843.3	1162.1	1698.4	1771.8	1858.6
Tây Nguyên	244.0	390.2	522.4	794.6	1087.9	1643.3	1714.3	1798.3
Đông Nam Bộ	619.7	833.0	1064.7	1649.2	2165.0	3016.4	3146.7	3300.9
Đồng bằng sông Cửu Long	371.3	471.1	627.6	939.9	1247.2	1796.7	1874.3	1966.2

Có thể bạn quan tâm!

Xem toàn bộ 303 trang tài liệu này.

Nguồn: Tác giả tổng hợp từ trang web của Tổng cục Thống kê

Nhìn vào bảng trên đây cho chúng ta thấy rõ sự khác biệt về thu nhập bình quân giữa các vùng. Thu nhập bình quân tháng của vùng Đông Nam Bộ luôn đứng đầu trong cả nước, tiếp đến là vùng đồng bằng sông Hồng; vùng có thu nhập bình quân tháng thấp nhất là vùng Bắc Trung bộ. Có thể lý giải sự khác biệt này do môi trường sống, môi trường kinh tế xã hội, tập quán sản xuất kinh doanh, tập quán sinh hoạt, về trình độ văn hóa, trình độ chuyên môn nghiệp vụ… giữa các vùng có sự khác nhau. Như vậy, việc phân khúc các vùng kinh tế đã giúp các nhà kinh tế lựa chọn các phương án đầu tư tối ưu để hạn chế những khó khăn, tận dụng tối đa thuận lợi và lợi thế cạnh tranh giữa các vùng.

Trên thực tế hoạt động kinh doanh của các NHTM có thể phân khúc theo một tiêu thức, theo 2 tiêu thức, hoặc kết hợp nhiều tiêu thức khác nhau để nhằm đảm bảo tính đồng nhất cao về nhu cầu mong muốn của khách hàng. Ví dụ như phân đoạn theo ba tiêu thức nhân khẩu học như tuổi tác, giới tính, mức thu nhập.

Đây là cơ sở để luận án tiếp tục nghiên cứu, phân tích đánh giá các số liệu, tìm sự khác biệt về tác động của các chỉ tiêu đến khả năng trả nợ của khách hàng

vay vốn thông qua mô hình ở chương 4 và chương 5 theo hướng phân khúc khách hàng Agribank theo 07 vùng nêu trên.

2.2. XHTDNB tại các ngân hàng thương mại

2.2.1. Khái niệm XHTDNB

XHTD được sử dụng xuất phát từ thuật ngữ “Credit Rating”- xếp hạng tín dụng do John Moody đưa ra năm 1909 trong cuốn “Cẩm nang chứng khoán đường sắt”. Thuật ngữ này được Moody sử dụng để phân tích trái phiếu của 250 công ty. Ông đã đưa ra một hệ thống ký hiệu gồm 03 chữ cái A,B,C được xếp lần lượt theo thứ tự tín nhiệm giảm dần từ (AAA) đến C để thực hiện xếp hạng về chất lượng của các trái phiếu. Hiện nay ký hiệu này đã trở thành chuẩn mực quốc tế. Thuật ngữ “Credit Rating” được dịch với nhiều nghĩa khác nhau như xếp hạng tín dụng, xếp hạng tín nhiệm, phân loại tín dụng....

Theo Moody's, XHTD là những ý kiến đánh giá về chất lượng tín dụng và khả năng thanh toán nợ của chủ thể đi vay dựa trên những phân tích tín dụng cơ bản và biểu hiện thông qua hệ thống ký hiệu Aaa-C.[23]

Theo Standards & Poor’s, XHTD là việc đánh giá hiện tại về rủi ro tín dụng, khả năng sẵn sàng thực hiện các nghĩa vụ trả nợ gốc và lãi một cách đầy đủ và đúng hạn của một chủ thể phát hành, như một doanh nghiệp, một chính phủ … Qua đó, đánh giá được chất lượng tín dụng [35]

Theo Fitch, XHTD là đánh giá khả năng thực hiện các nghĩa vụ nợ như lãi suất, cổ tức ưu đãi, các khoản bảo hiểm hay các khoản phải trả khác của một tổ chức.[23]

Định nghĩa của Viện nghiên cứu Nomura (Tokyo – Nhật Bản) trong “XHTD là đánh giá hiện tại về mức độ sẵn sàng và khả năng trả gốc hoặc lãi đối với chứng khoán nợ của một nhà phát hành trong suốt thời gian tồn tại của chứng khoán đó” [35]

Theo Bohn, John A (2009) “XHTD là sự đánh giá về khả năng một nhà phát hành có khả năng thanh toán đúng hạn cả gốc lẫn lãi đối với một chứng khoán nợ trong suốt một thời gian tồn tại của nó” [16],

Theo Samir EL Daher, XHTD (2002) là việc đánh giá mức độ tín nhiệm của người vay nợ xét về góc độ chấp nhận các qui định tài chính. Cụ thể, đó là một

nhóm qui định hay chỉ là một chương trình tài chính nhỏ nào đó như một hợp đồng thương mại. Việc phân loại dựa trên xác suất nguy cơ phá sản, đây là tiêu chí phản ánh khả năng và sự sẵn sàng trả nợ của người vay cả gốc, lãi đúng hạn theo qui định của khoản vay. [16]

Dưới góc độ là một người nghiên cứu về thị trường chứng khoán, Trần Đắc Sinh (2007) cho rằng: “XHTN là việc đưa ra các nhận định hiện tại về mức độ tín nhiệm của nhà phát hành đối với một trách nhiệm tài chính nào đó, hoặc là đánh giá mức độ rủi ro gắn liền với các loại đầu tư khác nhau. Các loại đầu tư có thể dưới dạng chứng khoán như là trái phiếu, cổ phiếu ưu đãi và giấy nhận nợ, hoặc các công cụ cho vay khác như vay và gửi tiền tại ngân hàng, các thương phiếu. [35]

Theo Trần Đại Sinh (2007): Xếp hạng tín nhiệm doanh nghiệp là đánh giá uy tín tín dụng tổng quát của các doanh nghiệp trong việc thực hiện đúng và đủ các cam kết tài chính đối với các đối tác (ngân hàng, nhà cung cấp, cổ đông…) trong một khoảng thời gian nhất định [34]

Theo Agribank: “Xếp hạng tín nhiệm khách hàng là một quy trình đánh giá xác suất một khách hàng không thực hiện được các nghĩa vụ tài chính của mình đối với một ngân hàng như không trả được lãi và gốc nợ vay khi đến hạn hoặc vi phạm các điều kiện tín dụng khác” [26, tr91]

Hệ thống XHTD được các công ty xếp hạng xây dựng trở thành công cụ để tính toán, đo lường rủi ro, mức độ tín nhiệm của các tổ chức, các quốc gia của các nhà đầu tư.

Qua các khái niệm trên đây cho thấy, XHTD là công cụ để các nhà đầu tư sử dụng để phân tích và phân loại chủ thể sử dụng vốn theo khả năng hoàn trả vốn cả gốc và lãi trước khi ra quyết định vay hoặc đầu tư. Kết quả XHTD được tính toán dựa trên việc phân tích sự ảnh hưởng của một hệ thống các yếu tố trong quá khứ và hiện tại của người có nhu cầu sử dụng vốn theo những phương pháp khác nhau. Kết quả XHTD là căn cứ quan trọng để nhà quản trị nguồn vốn đầu tư đưa ra quyết định thích hợp và hiệu quả.

Như vậy, xét ở góc độ quy mô, hệ thống XHTD là công cụ hỗ trợ việc đo lường rủi ro và mức độ tín nhiệm của các tổ chức, các hãng, công ty và các quốc gia trên phạm vi toàn thế giới và ở Việt Nam nói riêng.

Hệ thống XHTDNB được sử dụng trong nội bộ các NHTM là công cụ để các NHTM tính toán, đo lường mức độ rủi ro hay mức độ tín nhiệm của khách hàng trong hoạt động tín dụng. Từ đó, giúp các NHTM cảnh báo, phát hiện những rủi ro tiềm ẩn trong việc cung ứng các sản phẩm, dịch vụ đặc biệt trong hoạt động cấp tín dụng.

Theo tác giả, dưới góc độ nghiên cứu về hoạt động XHTDNB một NHTM có thể đưa ra khái niệm về XHTDNB như sau: XHTDNB là một công cụ đo lường rủi ro tín dụng của NHTM trên cơ sở phân tích, đánh giá, chấm điểm khách hàng thông qua hệ thống thông tin khai thác được liên quan đến khách hàng.

2.2.2. Phương pháp XHTDNB

Để phòng ngừa và phát hiện rủi ro vô cùng đa dạng, phức tạp trong hoạt động tín dụng, các NHTM đã xây dựng và áp dụng nhiều phương pháp XHTD để đánh giá xếp hạng tín dụng khách hàng. Hiện nay, có 02 phương pháp điển hình được sử dụng tại các NHTM trên thế giới và Việt Nam là: Phương pháp chuyên gia; phương pháp phân tích, đánh giá cho điểm dựa trên các chỉ số tài chính sử dụng mô hình toán.

2.2.2.1. Phương pháp chuyên gia

Phương pháp chuyên gia được các NHTM áp dụng trong hoạt động XHTDNB khá phổ biến. Đây là phương pháp sử dụng một đội ngũ cán bộ có nhiều kinh nghiệm, có kiến thức thực tiễn chuyên sâu về nhiều lĩnh vực như: Hoạt động XHTD, về khách hàng, về kinh tế - xã hội..., có khả năng phán đoán được xu hướng của các ngành nghề, lĩnh vực kinh doanh và linh cảm nhạy bén. Nhiệm vụ của các chuyên gia là thực hiện xử lý, đánh giá có tính khoa học, logic hệ thống thông tin thu thập được từ phía khách hàng, từ môi trường kinh tế - chính trị- xã hội để dự đoán, cảnh báo và xếp loại tín dụng khách hàng. Tổ chức bộ máy để đánh giá xếp hạng khách hàng thường được thành lập dưới dạng tổ chuyên gia. Với mỗi ngành, mỗi lĩnh vực khác nhau, các NHTM sẽ thành lập tổ chuyên gia với những thành phần khác nhau có năng lực sở trường phù hợp với lĩnh vực, ngành kinh doanh của

khách hàng. Phương pháp chuyên gia là phương pháp phân tích đánh giá các nhân tố mềm (những phán đoàn, điều chỉnh của chuyên gia chấm điểm) kết hợp với nhân tố cứng (các thông tin định tính) một cách khoa học.

Phương pháp chuyên gia thường sử dụng các dữ liệu quan sát với mẫu đủ lớn để tìm ra quy luật, nguyên tắc chung trong hoạt động tín dụng. Các dữ liệu quan sát là các thông tin định tính và hệ thống các chỉ số tài chính. Trong đó:

- Các thông tin định tính bao gồm: các yếu tố rủi ro ngành; môi trường kinh doanh; khả năng quản trị điều hành của ban lãnh đạo; vị thế của doanh nghiệp; số liệu tài chính, kế toán....

Các yếu tố rủi ro ngành: Những ngành tăng trưởng thấp, mức cạnh tranh cao, vốn lớn sẽ phải đối mặt với rủi ro cao hơn những ngành có mức độ cạnh tranh thấp hơn, mức tăng trưởng cao hơn. Ví dụ: Fitch đã khảo sát rủi ro và cơ hội có thể tác động đến ngành từ sự thay đổi tập quán tiêu dùng, khoa học kỹ thuật, dân số... để dự đoán triển vọng phát triển của ngành.

Năng lực điều hành, quản trị doanh nghiệp: Sử dụng các thông tin như: Môi trường văn hóa kinh doanh của doanh nghiệp; sự ứng xử của doanh nghiệp đối với các doanh nghiệp khác; sự định vị của doanh nghiệp trên thị trường....

Vị thế của doanh nghiệp: Để đánh giá về vị thế của doanh nghiệp, trong phương pháp chuyên gia phân tích đánh giá các yếu tố: Khả năng đa dạng hóa các sản phẩm, khả năng mở rộng thị trường, khả năng sẵn sàng mua hàng của khách hàng...

- Các thông tin tài chính bao gồm: Số liệu tại các báo cáo tài chính, bảng cân đối kế toán... đánh giá các phương pháp định giá hàng tồn kho, phương pháp xử lý tài sản... Phân tích đánh giá thông tin tài chính còn được thể hiện ở góc độ đánh giá các chính sách tài chính được thực hiện trong nội bộ doanh nghiệp, khả năng đáp ứng các nghĩa vụ về tài chính của doanh nghiệp.

Ví dụ về một số thước đo chính mà Fitch sử dụng để phân tích XHTD [22]

Trong đó, các thước đo dòng tiền:

* Dòng tiền trước thay đổi vốn lưu động FFO

* Dòng tiền từ hoạt động kinh doanh CFO

* Dòng tiền tự do FCF

* EBITDA và EBITDAR (EBITDA + chi phí thuê ngoài)

- Phương pháp chuyên gia là phương pháp trưng cầu ý kiến đánh giá của các chuyên gia hàng đầu giàu kinh nghiệm, kiến thức sâu rộng và linh cảm nghề nghiệp nhạy bén về lĩnh vực được đánh giá kết hợp với việc thu thập và xử lý các đánh giá dự báo.

- Công cụ được sử dụng để phân tích đánh giá các yếu tố định tính của phương pháp chuyên gia là sử dụng bảng hỏi. Bảng hỏi sử dụng các chỉ tiêu được xác định thật sự có ảnh hưởng đến việc xếp hạng khách hàng. Sau khi xây dựng được hệ thống chỉ tiêu trong bảng hỏi, các chuyên gia thực hiện gán điểm, tỷ trọng

điểm cho từng chỉ tiêu căn cứ vào mức độ quan trọng hay tầm ảnh hưởng của các chỉ tiêu đó.

Với sự phân tích kỹ lưỡng, khoa học, các chuyên gia đưa ra nhận định, dự báo, các NHTM sẽ xác phân loại khách hàng theo từng khoảng điểm. Dựa trên Bảng phân loại, các chuyên gia tiếp tục phân tích đánh giá và đề xuất với lãnh đạo của các NHTM về kết quả xếp hạng cuối cùng của các khách hàng.

- Đánh giá phương pháp chuyên gia

 Ưu điểm:

Phương pháp chuyên gia thực sự đã hỗ trợ các NHTM thực hiện công tác XHTDNB khá hiệu quả trong suốt thời gian qua. Phương pháp này có thể tận dụng được trí tuệ tập trung của đội ngũ cán bộ có trình độ chuyên sâu và có sự đánh giá nhạy bén. Bên cạnh đó, do tổ chức để đánh giá XHTD theo phương pháp này bao gồm nhiều người, nên kết quả đạt được có độ tin cậy cao.

Với việc xây dựng được hệ thống chỉ tiêu kết hợp với việc khảo sát khách hàng thông qua bảng hỏi, các chỉ tiêu xây dựng được là nền tảng là cơ sở để xây dựng, phân tích, đánh giá các chỉ tiêu theo định lượng thông qua các mô hình tính toán, kiểm định, đánh giá mức độ tác động ảnh hưởng của các chỉ tiêu này đối với khả năng trả nợ của khách hàng một cách khách quan hơn.

 Hạn chế:

Bên cạnh những ưu điểm nêu trên, do đặc điểm của phương pháp chuyên gia là mang nặng tính chủ quan của người thực hiện. Mức độ chính xác của việc đánh giá xếp loại khách hàng phụ thuộc hoàn toàn vào khả năng, năng lực của đội ngũ chuyên gia đã được các NHTM lựa chọn. Do đó, chất lượng của việc XHTD khách hàng phụ thuộc hoàn toàn vào khả năng lựa chọn đội ngũ chuyên gia của các NHTM.

Để đánh giá XHTD khách hàng hiệu quả, các NHTM thường phải thuê một số lượng chuyên gia khá lớn. Các chuyên gia đều là những người có vai trò, vị trí quan trọng nên chi phí bỏ ra là rất lớn.

2.2.2.2. Phương pháp mô hình toán học

Phương pháp mô hình toán học là phương pháp dựa trên các giả thiết (hypothesis) về hệ thống chỉ tiêu có thể ảnh hưởng, tác động đến việc đánh giá xếp

hạng khách hàng. Mô hình toán học thông thường được mô tả bằng một tập hợp biến độc lập (hay các biến có sự tác động, ảnh hưởng đến khả năng trả nợ của khách hàng) và tập hợp biến phụ thuộc (các biến bị ảnh hưởng, tác động bởi các biến độc lập). Các biến phụ thuộc có thể bị tác động đơn lẻ, có thể bị tác động đan xen...

Trong thực tế hiện nay người ta có thể sử dụng một số mô hình thống kê trong XHTD như: Mô hình hồi qui logistic; mô hình phân tích nhân tố…

a. Mô hình hồi qui logistic:

Mô hình này thuận tiện cho việc tính toán các khả năng khách hàng rơi vào các tính trạng của biến mục tiêu và đo lường được tác động của các nhân tố (với tư cách là các biến độc lập). Mỗi biến mục tiêu Y tương ứng 1 mô hình trong đó các biến độc lập được lựa chọn nếu nhân tố tương ứng có tác động đến thay đổi khả năng (xác suất) của các trạng thái. Mô hình có dạng:

e1 2X2  2X2 ... kXk

PY 11eβ1 2X2  2X2 ... kXk

Trong đó: j là các tham số cần tìm, Xj là các biến độc lập (các nhân tố, biến giải thích).

Các mô hình này ước lượng được các tham số j và tính được giá trị ước lượng xác suất cho từng các thể ( pˆi ). Đồng thời tính được tác động của các nhân tố đến việc thay đổi các xác suất (cá thể ở tình trạng này chuyển sang tình trạng khác). Với các nhân tố thể hiện bằng các biến định tính chúng ta có thể chỉ ra sự khác nhau trong các biến định lượng chúng ta sử dụng công thức: [20]

P(Yi  1)  pˆ (1 pˆ )ˆ

X j

i i j

Với các kết quả phân tích có thể sử dụng để tính toán khoảng giá trị của các biến giải thích lập bảng tính điểm cho các khách hàng; tính điểm cho từng trạng thái của các biến giải thích căn cứ vào tỷ lệ khách hàng ở các trạng thái của biến mục tiêu.

b. Mô hình phân tích nhân tố

Mô hình này được sử dụng phân tích nhân tố với các biến mục tiêu (các biến sơ cấp hoặc các biến mục tiêu). Xác định số nhân tố tối thiểu đảm bảo tỷ lệ giải thích đủ lớn cho các quan hệ khách hàng.