Ứng dụng mô hình Logistic xếp hạng tín dụng doanh nghiệp ngành xây dựng niêm yết trên thị trường chứng khoán Việt Nam

Bài viết Ứng dụng mô hình Logistic xếp hạng tín dụng doanh nghiệp ngành xây dựng niêm yết trên thị trường chứng khoán Việt Nam nghiên cứu ứng dụng mô hình Logistic trong xếp hạng tín dụng 69 doanh nghiệp ngành Xây dựng được niêm yết trên thị trường chứng khoán Việt Nam.
Nội dung trích xuất từ tài liệu:
Ứng dụng mô hình Logistic xếp hạng tín dụng doanh nghiệp ngành xây dựng niêm yết trên thị trường chứng khoán Việt Nam QUẢN TRỊ NGÂN HÀNG & DOANH NGHIỆP Ứng dụng mô hình Logistic xếp hạng tín dụng doanh nghiệp ngành xây dựng niêm yết trên thị trường chứng khoán Việt Nam Phạm Quốc Khang Nguyễn Thị Hà Vy Ngày nhận: 12/12/2016 Ngày nhận bản sửa: 11/01/2017 Ngày duyệt đăng: 13/03/2017 Xếp hạng tín dụng đã trở thành một phương pháp đánh giá quan trọng đối với các doanh nghiệp và các định chế tài chính. Việc đẩy mạnh công tác nghiên cứu, nâng cao chất lượng xếp hạng tín dụng đang là yêu cầu đối với các ngân hàng và toàn bộ nền kinh tế. Bài viết này nghiên cứu ứng dụng mô hình Logistic trong xếp hạng tín dụng 69 doanh nghiệp ngành Xây dựng được niêm yết trên thị trường chứng khoán (TTCK) Việt Nam. Các tiêu chí định lượng được sử dụng để ứng dụng mô hình Logis- tic gồm 13 biến độc lập là các chỉ tiêu tài chính. Kết quả cho thấy, biến Doanh thu/Tổng tài sản có ảnh hưởng mạnh nhất. Trong số 69 doanh nghiệp ngành Xây dựng được xếp hạng tín dụng cho thấy, gần 1/4 doanh nghiệp ngành Xây dựng đang có rủi ro tín dụng, từ đó nghiên cứu đưa ra các khuyến nghị cần thiết. Từ khóa: Xếp hạng tín dụng; ngành xây dựng; mô hình logistic; niêm yết; TTCK Việt Nam. 1. Đặt vấn đề Nền kinh tế chỉ nên dành những nguồn lực tài chính cho những doanh nghiệp hoạt động hiệu iệt Nam là một quốc gia đang quả, được xếp hạng tốt. Vì vậy, cần có những phát triển, nguồn lực tài chính phương pháp đánh giá khách quan tình hình còn thiếu thốn nên cần được sử tài chính các doanh nghiệp để xem xét cung dụng một cách hiệu quả. Bài cấp nguồn lực tài chính hiệu quả (Daniels, học kinh nghiệm cho thấy trong Ramirez, 2008). thời gian qua, hàng loạt doanh nghiệp Nhà Các mô hình dự báo xếp hạng tín dụng trở nước, doanh nghiệp tư nhân có tình hình kinh thành nội dung nhận được nhiều sự quan doanh yếu kém, hoạt động không hiệu quả, tâm trong nghiên cứu. Nhiều kỹ thuật khai kinh doanh thua lỗ nhưng vẫn được vay vốn, thác dữ liệu được sử dụng như: Phân tích gây tổn thất cho Nhà nước và nền kinh tế. biệt số (Discriminant Analysis), Hồi quy © Học viện Ngân hàng Tạp chí Khoa học & Đào tạo Ngân hàng ISSN 1859 - 011X 32 Số 181- Tháng 6. 2017 QUẢN TRỊ NGÂN HÀNG & DOANH NGHIỆP Logistic (Logistic Regression), Lân cận gần hành. nhất K (K-nearest neighbor) và Mạng nơ ron + Bartual và cộng sự (2012) nghiên cứu rủi ro thần kinh (Neural network), Cây quyết định tín dụng của 622 doanh nghiệp ở Tây Ban Nha. (Decision Trees)… (Mileris, Boguslauskas, Nghiên cứu lựa chọn 23 biến là các chỉ số tài chính 2011). đưa vào mô hình logistic nhưng cuối cùng chỉ còn Nghiên cứu này vận dụng hồi quy logistic để 8 biến có ảnh hưởng đến khả năng phá sản. Kết xếp hạng tín dụng các doanh nghiệp ngành quả dự báo cho thấy có 49 doanh nghiệp (chiếm Xây dựng niêm yết trên TTCK Việt Nam, một 8% mẫu nghiên cứu) có rủi ro không thể trả nợ. ngành có vai trò quan trọng đối với kinh tế. Trong bài viết này, các chỉ số tài chính giới hạn Nghiên cứu có ý nghĩa trong việc tạo cơ sở để gồm 12 biến, trong đó có 11 biến là các chỉ số tài so sánh, cung cấp thông tin kịp thời cho các chính và 01 biến quy mô doanh nghiệp. Các biến nhà đầu tư, các ngân hàng có thể đưa ra những này được lựa chọn dựa trên sự kế thừa từ các chỉ định hướng đầu tư hoặc cấp tín dụng đúng số tài chính trong xếp hạng tín dụng của Trung đắn. tâm Thông tin Tín dụng (CIC) và nghiên cứu của Hoàng Tùng (2011). Điều này nhằm đảm bảo sự 2. Cơ sở lý thuyết phù hợp trong việc ứng dụng mô hình Logistic và từ quy trình xếp hạng đối với doanh nghiệp thuộc Hồi quy logistic là phương pháp được nhiều ngành Xây dựng niêm yết trên TTCK Việt Nam. nhà nghiên cứu sử dụng như: Martin (1977), Olson (1980), Zavgren (1985); Keasey (1990) và 3. Phương pháp nghiên cứu và số liệu nghiên Westgaard & Wijst (2001), Bartual và cộng sự cứu (2012) (trích dẫn từ Psillaki, Tsolas, Margaritis, (2010)). Một số nghiên cứu nước ngoài điển hình 3.1. Phương pháp nghiên cứu như: + Olson (1980) thực hiện với 105 doanh nghiệp Theo Nguyễn Trọng Hòa (2009) và Hoàng Tùng phá sản và 2.058 doanh nghiệp thông thường; 09 (2011), mô hình logistic có phương trình tổng tỷ số tài chính được sử dụng. Kết quả cho thấy, 04 quát: yếu tố ảnh hưởng rõ nét đến khả năng phá sản của ln[P(Y = 1)/P(Y = 0)] = β0 + β1X1 + β2X2 + ... + doanh nghiệp là: quy mô doanh nghiệp, đòn bẩy tài βjXi chính, hiệu quả kinh doanh, tính thanh khoản hiện Phương trình hồi quy Binary Logistic: Bảng 1. Các biến đưa vào mô hình Ký hiệu Chỉ tiêu Ý nghĩa Dấu kỳ vọng Quy mô của doanh nghiệp. Nếu doanh nghiệp có Lợi thế về quy mô doanh D - quy mô nhỏ và vừa (D = 0), quy mô lớn (D = 1). nghiệp X1 Khả năng thanh toán ngắn hạn ...