Đang tải... (xem toàn văn)
ỨNG DỤNG MÔ HÌNH BINARY LOGISTIC VÀO PHÂN TÍCH RỦI RO TÍN DỤNG ĐỐI VỚI DNNVV CÓ QUAN HỆ TÍN DỤNG TẠI NGÂN HÀNG TMCP VIỆT NAM THỊNH VƯỢNG Xem xét riêng các yếu tố về đặc điểm tài chính của khách hàng là chưa đủ để đo lường khả năng trả nợ cũng như đánh giá được RRTD, cần bổ sung thêm các yếu tố khác: đặc điểm sp, tsđb, môi trường vĩ mô…
LUẬN VĂN THẠC SỸ CHUYÊN NGÀNH TÀI CHÍNH - NGÂN HÀNG MÃ SỐ: 60.34.02.01 ỨNG DỤNG MÔ HÌNH BINARY LOGISTIC VÀO PHÂN TÍCH RỦI RO TÍN DỤNG ĐỐI VỚI DNNVV CÓ QUAN HỆ TÍN DỤNG TẠI NGÂN HÀNG TMCP VIỆT NAM THỊNH VƯỢNG LÊ NGUYỄN NHẬT QUYÊN Người hướng dẫn khoa học: TS NGUYỄN VĂN HIẾN BỘ GIÁO DỤC TRƯỜNG ĐẠI HỌC TÀI CHÍNH MARKETING ĐÀO TẠO THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH TP HỒ CHÍ MINH, 2014 ỨNG DỤNG MÔ HÌNH BINARY LOGISTIC VÀO PHÂN TÍCH RỦI RO TÍN DỤNG ĐỐI VỚI DNNVV TẠI VPBANK C1: Giới thiệu tổng quan C2: Cơ sở LT& MH nghiên cứu C3: Thiết kế nghiên cứu C4: KQ nghiên cứu & thảo luận C5: Kết luận và gợi ý giải pháp Kết cấu Kết cấu đề tài đề tài 2 CHƯƠNG I: GIỚI THIỆU NGHIÊN CỨU ỨNG DỤNG MÔ HÌNH BINARY LOGISTIC VÀO PHÂN TÍCH RỦI RO TÍN DỤNG ĐỐI VỚI DNNVV TẠI VPBANK 1 2 3 4 5 6 7 Tính cấp thiết của đề tài Mục tiêu nghiên cứu của đề tài Câu hỏi nghiên cứu Phạm vi và đối tượng nghiên cứu Phương pháp nghiên cứu Ý nghĩa khoa học và ý nghĩa thực tiễn đề tài Bố cục dự kiến của đề tài 3 1.1 1.2 1.3 Tính cấp thiết của đề tài - Xuất phát từ yêu cầu thực tiễn - Xuất phát công tác QLRRTD đối với hoạt động cho vay DNNVV Mục tiêu nghiên cứu Câu hỏi nghiên cứu - Đưa ra các yếu tố ảnh hưởng đến xác suất trả nợ vay của các DNNVV - Đo lường xác suất trả nợ vay của các DNNVV ỨNG DỤNG MÔ HÌNH BINARY LOGISTIC VÀO PHÂN TÍCH RỦI RO TÍN DỤNG ĐỐI VỚI DNNVV TẠI VPBANK - Đề xuất, gợi ý giải pháp - Các yếu tố ảnh hưởng tới khả năng trả nợ vay của các DNNVV ? - Ứng dụng vào công tác QTRRTD tại VPBank như thế nào ? - Giải pháp, kiến nghị nào có thể áp dụng nhằm hạn chế RRTD ? 4 1.4 1.5 1.6 Phạm vi, đối tượng, NC của đề tài - Phạm vi về nội dung; pv không gian & pv về thời gian - Các hồ sơ vay của DNNVV đang vay vốn tại VPBank Phương pháp nghiên cứu Ý nghĩa khoa học và thực tiễn đề tài - Phương pháp định lượng - Phương pháp định tính - Phân tích, thống kê mô tả -Xây dựng hàm số dự báo RRTD DNNVV trên cơ sở chỉ tiêu TC; ứng dụng kết quả trong XHTD - Cung cấp TT hữu ích trong việc quyết định phê duyệt HS vay; đặt ra chuẩn tín dụng mới ỨNG DỤNG MÔ HÌNH BINARY LOGISTIC VÀO PHÂN TÍCH RỦI RO TÍN DỤNG ĐỐI VỚI DNNVV TẠI VPBANK 5 2.1 2.2 2.3 Cơ sở lý thuyết Giới thiệu các nghiên cứu trước đây Mô hình quản trị rủi ro tín dụng tại VPBank Chương 2: CƠ SỞ LÝ THUYẾT VÀ MÔ HÌNH NGHIÊN CỨU 6 DNNVV Đặc điểm DNNVV Khái niệm DNNVV Vai trò của DNNVV Sự cần thiết phải quản lý RRTD đối với DNNVV Giới thiệu tổng quan về doanh nghiệp nhỏ và vừa Chương 2: CƠ SỞ LÝ THUYẾT VÀ MÔ HÌNH NGHIÊN CỨU Cơ sở lý thuyết 7 Chương 2: CƠ SỞ LÝ THUYẾT VÀ MÔ HÌNH NGHIÊN CỨU Một số nghiên cứu trước đây 1 2 3 4 Hoàng Tùng (2011) Mô hình định lượng phân tích rủi ro tín dụng của các doanh nghiệp Tài liệu nghiên cứu trong nước Trần Minh Duy (2013) Phân tích rủi ro tín dụng doanh nghiệp bằng MH Logistic: nghiên cứu trường hợp ngân hàng Sacombank Trương Quang Thông (2010) Tài trợ tín dụng ngân hàng cho các DNNVV- Một nghiên cứu thực nghiệm tại khu vực TP.HCM Võ Đức Toàn (2012) Tín dụng đối với các DNNVV của các ngân hàng TMCP trên dịa bàn TP.HCM 8 Tài liệu nghiên cứu ngoài nước Chương 2: CƠ SỞ LÝ THUYẾT VÀ MÔ HÌNH NGHIÊN CỨU 1 Tabeb Ahmad(2005) Logit models for Bankruptcy data Implemented in XploRe 2 Edward I. Altman & Gabriele. Sabato (2007) Modeling Credit risk for SMEs: Evidence from the US market 3 Chiara Pederzoli (2010), A Parsimoious default prediction model for Italian SMEs. 9 Bảng tổng hợp các biến từ mô hình 10 STT Chỉ tiêu MH của Hoàng Tùng (2012) Trần Minh Duy (2013) Tabeb Ahmad (2005) Altman and Gabriele Sabato 2007 Chiara Pederzoli (2010) 1 Tỷ số nợ x 2 Đòn bẩy nợ x 3 Tỷ suất TS ngắn hạn x x 4 Hiệu suất sử dụng TS x x x x 5 Hệ số LN trên DTT x x 6 Tỷ suất sinh lời tài sản (ROA) x x x 7 ROE x x 8 Vốn tự có /TTS x 9 TSCĐ/TTS x 10 TS vô hình/TTS x 11 (TS ngắn hạn- nợ ngắn hạn)/TTS x 12 Tỷ suất nợ x 13 Nợ ngắn hạn/TTS x x 14 Tồn kho/TTS x 15 Tiền mặt/TTS x x 16 Doanh thu/TTS x x x x 17 EBIT/TTS x x 18 Khả năng thanh toán lãi vay x 19 Thu nhập ròng/TTS x 20 Nợ ngắn hạn/giá trị sổ sách VCP x 21 Doanh thu thuần/Nợ ngắn hạn x 22 Thay đổi trong tổng tài sản x 23 Nợ dài hạn/ Tổng tài sản x [...]... KIỂM ĐỊNH MÔ HÌNH NGHIÊN CỨU 2 Kiểm định mức độ chính xác của dự báo Dự đoán Rủi ro tín dụng Không có Trường hợp quan sát Phần rủ trăm i chính xác Có rủi ro ro Rủi ro tín dụng Có rủi ro 35 3 92.1 Không có rủi ro 3 95 96.9 Tỷ lệ dự đoán chung 95.6 20 CHƯƠNG 4: KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU KIỂM ĐỊNH MÔ HÌNH NGHIÊN CỨU Chỉ báo ĐBTC (X1) Sig=0.000 Tỷ số tăng trưởng (X7) Sig= 0.006 3 Kiểm định ý nghĩa các hệ số hồi... -24.271, Sig = 0.01) Nhóm giải pháp đối với ngân hàng và nhóm giải pháp đối với khách hàng 23 CHƯƠNG 05: KẾT LUẬN VÀ HÀM Ý GIẢI PHÁP NHÓM GIẢI PHÁP ĐỐI VỚI NGÂN HÀNG Một là nhóm giải pháp ứng dụng mô hình Binary Logostic để đánh giá khả năng trả nợ của khách hàng DNNVV khi vay vốn tại VPBank Hai là nhóm giải pháp liên quan đến điều kiện cần thiết để ứng dụng mô hình Binary Logostic để đánh giá khả năng... các nhân tố ảnh hưởng tới rủi ro tín dụng Đánh giá thực trạng nợ vay của các DN đang vay vốn tại VPBank Phần mềm SPSS Phân tích dữ liệu Thống kê mô tả Phân tích dữ liệu Phân tích các chỉ số tài chính Nghiên cứu định tính Nghiên cứu chính thức (định lượng) Nghiên cứu định tính Tổng hợp số liệu từ BCTC Khảo sát 136 khách hàng đang có quan hệ tín dụng tại VPBank Khám phá các biến quan sát dùng để đo lường... nhằm ứng dụng mô hình Binary Logostic để đo lường khả năng trả nợ 24 CHƯƠNG 05: KẾT LUẬN VÀ HÀM Ý GiẢI PHÁP NHÓM GIẢI PHÁP ĐỐI VỚI KHÁCH HÀNG VAY VỐN TẠI VPBANK 25 CHƯƠNG 05: KẾT LUẬN VÀ HÀM Ý GIẢI PHÁP MỘT SỐ KIẾN NGHỊ ĐỐI VỚI NGÂN HÀNG NHÀ NƯỚC Hoàn thiện hệ thống thông tin của các doanh nghiệp 5.3 Tăng cường công tác thanh tra, giám sát, đánh giá của Ngân hàng nhà nước đối với hoạt động ngân hàng. .. CỨU KẾT QUẢ CHẠY HỒI QUY CÁC BƯỚC THỰC HIỆN 1 Kiểm định tự tương quan Ứng dụng MH Binary Logistic xây dựng mô hình tối ưu 2 3 Kiểm định tính phù hợp của mô hình 4 Mức độ chính xác của dự báo 5 Kiểm định ý nghĩa của các hệ số hồi quy tổng thể 17 CHƯƠNG 4: KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU KẾT QUẢ CHẠY HỒI QUY Ứng dụng mô hình Binary Logistic để đưa ra mô hình tối ưu dựa trên mức ý nghĩa thống kê sig