Tài liệu Giải pháp nâng cao chất lượng tín dụng cho ngân hàng thương mại cổ phần kiên long tiếp cận bằng mô hình binary logistic

LỜI NÓI ĐẦU 1. LÝ DO CHỌN ĐỀ TÀI Trong bối cảnh nền kinh tế chịu tác động tiêu cực của cuộc khủng hoảng tài chính và suy thoái kinh tế toàn cầu, vấn đề lạm phát trong nước cao. Tăng trưởng kinh tế duy trì ở mức thấp và còn nhiều điểm cần khắc phục, dư địa của chính sách tài khóa bị thu hẹp, tiến độ cải cách doanh nghiệp nhà nước còn chậm chạp, tỷ lệ nợ xấu trong khu vực ngân hàng còn cao và có xu hướng tăng lên, đặc biệt trong lĩnh vực bất động sản,.. Những vấn đề trên đã trực tiếp gây ra tình trạng rủi ro, bất ổn đe dọa hệ thống ngân hàng. Số lượng doanh nghiệp giải thể, ngừng hoạt động tăng cao hơn trước. Môi trường kinh doanh và hoạt động ngân hàng gặp nhiều khó khăn, chất lượng tín dụng suy giảm và nợ xấu tăng nhanh hơn tốc độ tăng trưởng tín dụng. Trong giai đoạn 2008 - 2011, tốc độ tăng trưởng dư nợ tín dụng bình quân 26,56% nhưng tốc độ tăng trưởng nợ xấu bình quân 51%. Tốc độ tăng trưởng dư nợ tín dụng từ năm 2011 chậm lại đáng kể, đặc biệt là 5 tháng đầu năm 2012 dư nợ tín dụng không tăng nhưng nợ xấu tăng tới 45,5% do tình hình kinh doanh và tài chính của các DN suy giảm mạnh ( Theo Trang Nhịp sống kinh tế Việt Nam và thế giới). Để từng bước xử lý nợ xấu một cách bền vững, hạn chế nợ xấu gia tăng nhằm khơi thông dòng vốn trong hệ thống các TCTD, bảo đảm an toàn hoạt động ngân hàng, thúc đẩy tăng trưởng tín dụng và hỗ trợ vốn tích cực cho nền kinh tế, cần triển khai một số giải pháp quan trọng trong việc nâng cao chất lượng tín dụng. Với thị trường tài chính đang đối diện với những bất ổn và tiềm ẩn nhiều rủi ro, thì việc đo lường và quản trị rủi ro tín dụng hết sức quan trọng. Việc đo lường rủi ro tín dụng là một phương pháp cần thiết trong việc nhận diện, đánh giá và dự báo tình hình tài chính của mỗi khách hàng, mỗi doanh nghiệp. Mô hình dự báo kiệt quệ tài chính của doanh nghiệp Việt Nam được xây dựng trên mô hình hình nhị phân (binary logistic) dựa trên các nhân tố tác động đến kiệt quệ tài chính của Platt, H.D và Platt, M.B (2006). Mô hình Binary Logistic ước lượng xác suất kiệt quệ tài chính của doanh nghiệp, xem xét mức ảnh hưởng của các nhân tố tác động đến tình hình doanh nghiệp, từ đó giúp các nhà quản lý doanh nghiệp đưa ra các hành động kịp thời nhằm tránh khỏi tình trạng kiệt quệ tài chính, giúp các NHTM đưa ra quyết định cho vay, giảm thiểu rủi ro tín dụng. Ở Việt Nam đã có nhiều công trình nghiên cứu vận dụng mô hình hồi Binary Logistic vào thực tiễn cuộc sống xã hội và đã được thực hiện rất tốt. Về kinh tế, đề tài “các nhân tố ảnh hưởng đến khả năng tiếp cận tín dụng của nông hộ ở huyện Châu Thành A, tỉnh Cần Thơ” (Nguyễn Văn Ngân, 2003). 1 Tuy nhiên, về đề tài Vận dụng mô hình hồi quy Binary logistic để phân tích các nhân tố ảnh hưởng đến quyết định cho vay của ngân hàng thì còn rất ít. Do đó đây cũng là một điểm mới của đề tài. Ngoài ra, đề tài nghiên cứu được thực hiện trong giai đoạn nền kinh tế đất nước nói chung và tình hình hoạt động của các doanh nghiệp trong nước nói riêng đang trong thời kỳ khôi phục lại sau suy thoái kinh tế toàn cầu nên đề tài được nghiên cứu còn mang tính cần thiết cao. Đó chính là lý do tôi chọn đề tài: “Giải pháp nâng cao chất lượng tín dụng cho ngân hàng thương mại cổ phần Kiên Long tiếp cận bằng mô hình Binary Logistic” 2. MỤC TIÊU NGHIÊN CỨU Đưa ra các nhân tố ảnh hưởng đến kiệt quệ tài chính của các doanh nghiệp. Vận dụng mô hình hồi quy Binary Logistic để ước lượng xác suất kiệt quệ tài chính của doanh nghiệp. Từ đó xem xét mức độ ảnh hưởng của các nhân tố ảnh hưởng đến tình hình doanh nghiệp, đưa ra quyết định cho vay đối với các doanh nghiệp, giảm thiểu rủi ro cho tín dụng vay vốn và nâng cao chất lượng tín dụng cho các ngân hàng thương mại hiện nay. 3. ĐỐI TƯỢNG VÀ PHẠM VI NGHIÊN CỨU. a. Đối tượng: Bài báo cáo chọn các doanh nghiệp đã bị hủy niêm yết do kinh doanh thua lỗ và lỗ lũy kế vượt quá vốn điều lệ, đồng thời cũng tương đồng với các doanh nghiệp hủy niêm yết là các doanh nghiệp có quy mô tương tự đang hoạt động tốt trên thị trường làm đối tượng nghiên cứu. Từ đó, các ngân hàng thương mại nói chung, ngân hàng Kiên Long nói riêng, có thể ước lượng được khả năng kiệt quệ tài chính và đưa ra quyết định cho vay đối với DN vay vốn. b. Phạm vi nghiên cứu Sử dụng nguồn dữ liệu từ cơ sở dữ liệu các năm của các công ty được niêm yết trên sở giao dich chứng khoán HOSE và HNX. Thu thập số liệu từ báo cáo tài chính của 84 công ty đang hoạt động và hủy niêm yết trên sàn giao dịch. Trong nghiên cứu này, tôi phân loại quan sát thành hai loại: những quan sát rơi vào tình trạng kiệt quệ tài chính được gán giá trị biến phụ thuộc là 0; những quan sát không bị kiệt quệ hay tình hình tài chính ổn định được gán giá trị biến phụ thuộc là 1. Để giải quyết vấn đề biến phụ thuộc là nhị phân, tôi sử dụng mô hình Logistic trong bài nghiên cứu này. 4. PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU Kết hợp kiến thức kinh tế và sử dụng các mô hình, phần mềm hỗ trợ để phân tích rủi ro tín dụng trong Ngân hàng, đồng thời kiến nghị một số giải pháp nhằm giảm thiểu rủi ro tín dụng cho các nhà quản lý. Kết hợp phương pháp thống 2 kê, phương pháp so sánh, phương pháp phân tích những số liệu, tổng hợp dữ liệu, chạy mô hình và kiểm định. 5. KẾT CẤU ĐỀ TÀI Bài khóa luận bao gồm 3 chương:  Chương 1. Cơ sở lí luận về nghiệp vụ tín dụng ở ngân hàng thương mại cổ phần Kiên Long và mô hình hồi quy Binary Logistic  Chương 2. Thực trạng tình hình tín dụng doanh nghiệp và xây dựng mô hình các nhân tố ảnh hưởng đến kiệt quệ tài chính của các doanh nghiệp  Chương 3. Giải pháp và kiến nghị nhằm nâng cao chất lượng tín dụng cho các ngân hàng thương mại hiện nay 3 CHƯƠNG 1: CƠ SỞ LÍ LUẬN VỀ NGHIỆP VỤ TÍN DỤNG Ở NGÂN HÀNG THƯƠNG MẠI CỔ PHẦN KIÊN LONG VÀ MÔ HÌNH HỒI QUY BINARY LOGISTIC 1.1 TỔNG QUAN VỀ NGÂN HÀNG THƯƠNG MẠI CỔ PHẦN KIÊN LONG. 1.1.1 Thông tin chung. Ngân hàng TMCP Kiên Long, tên quốc tế là Kienlong Commercial Joint Stock Bank, viết tắt là Kienlong Bank (tiền thân là NHTMCP Nông Thôn Kiên Long) đi vào hoạt động từ ngày 25/10/1995 tại Kiên Giang, được thành lập theo giấy phép hoạt động số 0056/NN-CP ngày 18/09/1995 do NHNN Việt Nam cấp với thời gian hoạt động là 50 năm. Ngày 30/06/2007, Kienlongbank chuyển đổi thành Ngân hàng đô thị và có những bứt phá ngoạn mục từ việc Ban Lãnh đạo đã quyết tâm mở rộng mạng lưới, đẩy mạnh đầu tư hiện đại hóa công nghệ, phát triển đa dạng hóa các sản phẩm dịch vụ ngân hàng hiện đại, nhằm đáp ứng nhu cầu khả năng thanh toán của nền kinh tế. Ngày 11/05/2007, Ngân hàng TMCP Kiên Long đã khai trương trụ sở làm việc mới Chi nhánh Sài Gòn tại số 197-199 Lý Thuờng Kiệt, P.6, Q.Tân Bình, TP.HCM.. Nay đã chuyển về địa chỉ số 98-108A Cách Mạng Tháng Tám, phường 7, quận 3, TP. Hồ Chí Minh dựa theo công văn số 08/HCM-TTGSNH1 ngày 03/01/2014 của Ngân hàng Nhà Nước Việt Nam Chi nhánh Tp. Hồ Chí Minh V/v chấp thuận thay đổi địa điểm Ngân hàng TMCP Kiên Long – Chi nhánh Sài Gòn. Không ngừng và liên tục phát triển mạng lưới năm 2009, ngân hàng TMCP Kiên Long (Kienlong Bank) chính thức khai trương và đưa vào hoạt động PGD Thủ Đức vào ngày 17 tháng 07 năm 2009, tại số 15 – 17 Đường Võ Văn Ngân, Phường Linh Chiểu, Quận Thủ Đức, Thành phố Hồ Chí Minh. 1.1.2 Tình hình hoạt động kinh doanh. Năm 2014 là năm thứ 4 Việt Nam thực hiện kế hoạch phát triển kinh tế - xã hội giai đoạn 2011-2015. Trong năm 2014, tình hình kinh tế - xã hội Việt Nam diễn ra trước bối cảnh thế giới tiếp tục có nhiều diễn biến phức tạp. Kinh tế thế giới phục hồi chậm hơn so với dự báo. Xung đột mâu thuẫn xảy ra ở nhiều nơi, đặc biệt là tình hình căng thẳng trên biển Đông. Trước tình hình đó, mặc dù thống kê cho thấy kinh tế Việt Nam đã xuất hiện dấu hiệu phục hồi, nhưng năng suất và sức cạnh tranh của nền kinh tế vẫn chưa mấy được cải thiện. 4 Hệ thống ngân hàng, vốn được đánh giá là xương sống của nền kinh tế, vẫn còn gặp nhiều khó khăn trong năm vừa qua. Tính đến cuối năm 2014, tín dụng toàn hệ thống tăng hơn 11%, tỷ lệ nợ xấu xấp xỉ 3,9%, tăng so với mức 3,61% so với năm 2013. Trong bối cảnh kinh tế trong nước và ngành ngân hàng còn gặp nhiều khó khăn và đang trên đà phục hồi, Ngân hàng Kiên Long không phải là ngoại lệ, song với sự nỗ lực Kienlongbank đã khắc phục những khó khăn, thách thức, duy trì hoạt động luôn ổn định, an toàn và hiệu quả, hoàn thành mục tiêu 2014. Tổng tài sản năm 2014 đạt là 23.103.925 triệu đồng, tăng 8,10% so với năm 2013. Nguồn vốn huy động từ dân cư và tổ chức kinh tế đạt 16.570.527 triệu đồng, tăng 24,56% so với năm 2013. Lợi nhuận trước thuế 233.711 triệu đồng. Nợ xấu được kiểm soát ở mức 1,95% tương ứng 264.224 triệu đồng. Bảng 1.1 Tổng tài sản của KLB giai đoạn 2012-2014. ĐVT: Triệu Đồng Chỉ tiêu Tổng tài sản Năm 2012 18.580.999 2013 21.372.000 23.103.925 2014 Nguồn: Báo cáo tài chính KLB Nhóm chỉ số sinh lợi: Bảng 1.2: Nhóm chỉ số sinh lợi 2014 Năm 2014 Tỷ suất lợi nhuận / Vốn chủ sở hữu bình quân (ROE) 6,95% Tỷ suất sinh lợi / Tổng tài sản bình quân (ROA) Nguồn: Báo cáo tài chính KLB 1,01% 5 Nhóm chỉ số tăng trưởng: Bảng 1.3: Nhóm chỉ số tăng trưởng 2014 Năm 2014 Lợi nhuận trước thuế (40,59)% Tổng tài sản 8,1% Vốn chủ sở hữu (3,2)% Vốn điều lệ - Nguồn vốn huy động 10,56% Dư nợ cho vay 11,53% Nguồn: Báo cáo tài chính KLB Bảng 1.4: Nhóm chỉ số Thanh toán 2014 Năm 2014 Dư nợ cho vay/Nguồn vốn huy động 0,70 lần Dư nợ cho vay/Tổng tài sản 0,59 lần Nguồn vốn huy động/Vốn chủ sở hữu 0.17 lần Nguồn: Báo cáo tài chính KLB Năm 2014, Ngân hàng Kiên Long đạt tổng nguồn vốn huy động 14.751 tỷ đồng, đạt 101,73% so với kế hoạch năm 2014, tăng 5,29% so với năm 2014. Bảng 1.5: Tăng trưởng huy động vốn từ cá nhân và tổ chức kinh tế. ĐVT: tỷ đồng Chỉ tiêu Huy động vốn Năm 2012 14.751 2013 17.510 19.360 2014 Nguồn: Báo cáo tài chính KLB Tăng trưởng tín dụng một cách chọn lọc và đảm bảo chất lượng tín dụng.Với định hướng là một Ngân hàng bán lẻ, nên cho vay tiêu dùng, vay trả góp theo ngày là những khoản cho vay quan trọng của Ngân Hàng TMCP Kiên Long. 6 Tính đến thời điểm 31/12/2014, tỷ lệ nợ xấu của Kienlongbank chỉ chiếm 1,95% % tổng dư nợ và vẫn nằm trong tỷ lệ an toàn mà Ngân hàng Nhà nước cho phép (nhỏ hơn 3%). Trong năm 2014, Ngân hàng Kiên Long thực hiện tăng trưởng tín dụng theo đúng quy định của Ngân hàng Nhà nước (tăng trưởng tín dụng 15%). Tổng dư nợ cho vay (31/12/2014) là 13.526 tỷ đồng, tăng 11,52 % so với năm 2013 và đạt 100,14% kế hoạch năm 2014 ( kế hoạch năm 2014 : 13.341 tỷ đồng). Bảng 1.6: Tăng trưởng dư nợ tín dụng tín đến 31/12/2014 ĐVT: triệu đồng Chỉ tiêu Dư nợ tín dụng Năm 2012 9.683.477 2013 12.128.627 2014 13.526.466 1.1.3 Cơ cấu tổ chức của NH Kiên Long.  Sơ đồ cơ cấu tổ chức của NHKL 7 ĐẠI HỘI ĐỒNG CỔ ĐÔNG Ủy ban tín dụng Ban kiểm soát HỘI ĐỒNG QUẢN TRỊ Ủy ban quản lý rủi ro Phòng kiểm toán nội bộ Ủy ban nhân sự Hội đồng đầu tư Các công ty con, liên doanh, liên kết Hội đồng thi đua khen thưởng TỔNG GIÁM ĐỐC ALCO Văn phòng HĐQT Ủy ban thường trực HĐQT Các hội đồng/ ban CÁC PHÓ TỔNG GIÁM ĐỐC Khối tín dụng - đầu tư Khối ngân quỹ Phòng KHDN Phòng QLV & KDNT Phòng QLRR Phòng NS Phòng KHTH Phòng KHCN Phòng kho quỹ Phòng KSNB Phòng HC - QT Phòng KTTC Phòng Đầu tư Phòng PC & XLN Phòng CNTT Phòng TTQT Phòng TĐTS Phòng Marketing Khối QLRR & GS Phòng thẻ Khối hỗ trợ và điều hành TT Đào tạo CHI NHÁNH PGD 8 Khối kế hoạch tài chính Cũng như các doanh nghiệp cổ phần khác, bộ máy tổ chức cấp cao của NH TMCP Kiên Long được chia như sau: Đứng đầu toàn hệ thống là Đại hội đồng cổ đông cùng với Ban kiểm soát trực thuộc, tiếp đến chịu trách nhiệm quản lý hoạt động là HĐQT. Tổng giám đốc là người có trách nhiệm cao nhất trong mọi hoạt động của NH TMCP Kiên Long, do HĐQT chỉ định. Hoạt động dưới sự chỉ đạo của Tổng Giám đốc là các phòng ban.  Phòng kinh doanh: Thường xuyên theo dõi, phân tích, đánh giá tình hình biến động trên thị trường về hoạt động tín dụng, huy động vốn, dịch vụ,…Từ đó, tham mưu kịp thời Ban Tổng Giám đốc đề ra những quyết định đúng đắn nhằm hạn chế tối đa những rủi ro trong kinh doanh, giúp cho hoạt động của Ngân hàng ngày càng an toàn và hiệu quả.  Phòng kế toán tài vụ: Tổ chức và thực hiện công tác hạch toán kế toán toàn hệ thống một cách đầy đủ và chính xác theo đúng quy định của Nhà nước và của Ngân hàng. Phối hợp với các phòng ban tham mưu cho Ban lãnh đạo thực hiện chế độ tài chính trong toàn hệ thống một cách an toàn, hiệu quả và tiết kiệm theo đúng quy định.  Phòng tổ chức hành chánh: Tham mưu cho Ban Giám đốc trong công tác quy hoạch đào tạo cán bộ của Ngân hàng, đề xuất các vấn đề có liên quan đến công tác nhân sự, ngoài ra còn là bộ phận thực hiện các chế độ lao động, tiền lương, thi đua khen thưởng và kỷ luật. Thực hiện nhiệm vụ soạn thảo các văn bản về nội quy cơ quan, chế độ thời gian làm việc, thực hiện các chế độ an toàn lao động, qui định phân phối quỹ tiền lương, xây dựng chương trình nội dung thi đua nhằm nâng cao năng suất lao động.  Phòng tiếp thị: Thực hiện việc phát triển thương hiệu, quảng cáo, quảng bá sản phẩm, thực hiện các chương trình khuyến mãi, chăm sóc khách hàng, các hoạt động xã hội và tham gia tài trợ cho các sự kiện văn hóa, thể dục thể thao,…  Phòng đầu tư và ngân quỹ: Hoàn thiện xây dựng các quy trình, quy chế nghiệp vụ hoạt động. Thực hiện công tác kho quỹ theo quy định của Nhà nước và Ngành Ngân hàng về an toàn kho quỹ.  Phòng công nghệ thông tin: Từng bước triển khai dự án hiện đại hóa công nghệ Ngân hàng. Lắp đặt và hướng dẫn nhân viên áp dụng các phương tiện kỹ thuật hiện đại.  Phòng kiểm tra, kiểm toán nội bộ: Thực hiện công tác kiểm tra nội bộ trong toàn Ngân hàng. 9  Phòng pháp chế và xử lý nợ: Thường xuyên cập nhật, theo dõi các văn bản quy phạm pháp luật có liên quan đến lĩnh vực hoạt động của Ngân hàng, từ đó tham mưu cho Ban lãnh đạo về tính pháp lý của nhiều hợp đồng với đối tác, với khách hàng, cũng như chuyển đến các phòng nghiệp vụ để làm cơ sở thực hiện tốt nhiệm vụ chuyên môn.  Phòng phát triển mạng lưới: Tiến hành khảo sát và đề xuất các địa điểm chọn làm trụ sở giao dịch, đồng thời hoàn chỉnh hồ sơ thành lập các đơn vị mới. Tiến hành theo dõi, giám sát thi công, đồng thời trực tiếp thực hiện rà soát quyết toán công trình cải tạo, sửa chữa và xây dựng cơ bản các địa điểm giao dịch.  Sơ đồ cơ cấu tổ chức của PGD Thủ Đức. Giám đốc Phó GĐ NV Tín Dụng NV Thủ Quỹ Kế Toán viên Giao dịch viên NV Bảo Vệ Hiện tổng nhân sự của PGD Thủ Đức là 10 CBNV. Đứng đầu đơn vị là giám đốc PGD, chịu trách nhiệm giám sát và điều hành tất cả các hoạt động của PGD. PGD có 3 phòng chủ yếu, trong đó phòng kinh doanh thực hiện và giám sát hoạt động tín dụng và huy động vốn, phòng ngân quỹ thực hiện công tác kho quỹ và an toàn kho quỹ theo quy định, phòng giao dịch thực hiện chức năng là cầu nối trực tiếp giữa ngân hàng và khách hàng. Nhìn chung, NHKL hiện có mô hình cơ cấu tổ chức chặt chẽ, gồm nhiều bộ phận với mỗi bộ phận, mỗi phòng đảm nhiệm một phần công việc nhất định thể hiện tính chuyên môn hóa cao. Hệ thống phân cấp, bậc rõ ràng, phân chia chức năng nhiệm vụ của từng phòng ban, từng cá nhân trong tổ chức nên đạt hiệu quả cao trong công việc. Ngoài ra, KLB còn có đội ngũ cán bộ có năng lực, giàu kinh nghiệm, có tầm nhìn chiến lược, luôn hoàn thành tốt nhiệm vụ được giao phó. Mỗi phòng ban có một trưởng phòng hay một người quản lý, kiểm soát, đôn đốc nên công việc luôn tiến hành tốt. Tuy nhiên, cơ cấu tổ chức còn đặt ra cho bộ máy quản lý một số tồn tại. Do phân chia thành nhiều phòng, nhiều bộ phận nên gây tốn kém chi phí quản lý. Nhìn vào mô hình cho thấy, ban điều hành sẽ phải kiểm soát tất cả các phòng ban chức năng, các chi nhánh, phòng giao dịch. Do đó, khối lượng công việc của ban điều hành rất lớn, việc kiểm soát, giám sát và tổng công việc sẽ gặp khó khăn. Ngân hàng chưa có chính sách thu hút những 10 người lao động trẻ có trình độ đào tạo cao, nhiệt tình năng động và thích ứng nhanh với sự thay đổi của môi trường cạnh tranh. 1.2 CƠ SỞ LÝ LUẬN VỀ XÁC SUẤT VỠ NỢ Theo Luật phá sản, doanh nghiệp, hợp tác xã không có khả năng thanh toán được các khoản nợ đến hạn khi chủ nợ có yêu cầu thì coi là lâm vào tình trạng phá sản. Xác suất phá sản là khả năng doanh nghiệp bị phá sản trong tương lai và thường được thể hiện bằng con số phần trăm (%). Trong thẩm định giá, xác suất phá sản là một tham số tài chính có ảnh hưởng trực tiếp đến giá trị doanh nghiệp, một doanh nghiệp có xác suất phá sản càng lớn thì giá trị doanh nghiệp sẽ giảm xuống và ngược lại. 1.2.1 Mô hình Z-core. Một trong những mô hình dự báo xác suất phá sản, mô hình chỉ số Z (Z-core) của giáo sư người Mỹ Edward I. Altman, trường kinh doanh Leonard N. Stern, thuộc trường Đại học New York phát triển vào năm 1968. Mô hình này được đánh giá là dự báo được một cách tương đối chính xác các công ty sẽ bị phá sản trong vòng 2 năm thông qua việc xem xét đến giá trị Z - score. Z - score là chỉ số kết hợp 5 tỉ số tài chính khác nhau với các trọng số khác nhau dựa trên phân tích biệt số bội MDA. Công thức Z - score ban đầu (đối với doanh nghiệp đã CPH, ngành sản xuất) như sau: Z = 1.2X1 + 1.4X2 + 3.3X3 + 0.6X4 + 1.0X5 Với X1: Tài sản lưu động thuần/Tổng tài sản X2: Lãi chưa phân phối/Tổng tài sản X3: Lợi nhuận trước thuế và lãi/Tổng tài sản X4: Giá trị thị trường của vốn chủ sở hữu/Giá trị bút toán của tổng số nợ X5: Doanh thu/Tổng tài sản Nếu doanh nghiệp có điểm số Z lớn hơn 2.99 thì có tình hình tài chính tốt, nhỏ hơn 1.81 là có tình hình tài chính không tốt, từ 1.81 đến 2.99 thì thuộc vùng không xác định được tốt hay không. Mô hình điểm số Z chỉ là một trong những mô hình tiêu biểu để dự báo xác suất vỡ nợ. Trong quá trình sử dụng người ta nhận thấy rằng nó dự đoán khá chính xác tới 97% khả năng vỡ nợ trước khi nó xảy ra khoảng 1 tới 2 năm. Tuy nhiên với nền kinh tế ngày càng phức tạp và cạnh tranh nhiều hơn, một mô hình đơn giản như mô hình điểm số Z dự báo càng kém hiệu quả và không chỉ ra được thời gian phá sản dự kiến. Do đó ngày nay người ta đã nỗ lực đưa ra nhiều mô hình phức tạp hơn để cố gắng lượng hóa được rủi ro của khách hàng. 11 1.2.2 Xác định xác suất vỡ nợ dựa trên xếp hạng trái phiếu Altman & Kishore (2001) đã có những ước tính xác suất vỡ nợ cho trái phiếu trong mỗi bậc khác nhau trong thời gian 5 và 10 năm. Kết quả dự toán được trình bày trong dưới đây: Xếp hạng Xác suất phá sản 5 năm 10 năm AAA 0.03% 0,03% AA 0,18% 0,25% A+ 0,19% 0,40% A 0,20% 0,56% A- 1,35% 2 ,42% BBB 2,50% 4 ,27% BB 9,27% 16 ,89% B+ 16,25% 24 ,82% B 24,04% 32,75% B- 31,10% 42,12% CCC 39,15% 51,38% CC 48,22% 60,40% C+ 59,36% 69,41% C 69,65% 77,44% C- 80,00% 87,16% *Note: Altman chỉ ước tính xác suất mặc địnhcho các trái phiếu được xếp hạng AAA, AA, A, BBB, BB, B và CCC. Damodaran đã dùng phương pháp nội suy để ước tính xác suất vỡ nợ cho các xếp hạng trái phiếu còn lại. Nguồn: Damodaran, Aswath, 2006, The Cost of Distress: Survival, Truncation Risk and Valuation., New York: Stern School of Business. 12 Thứ hạng trái phiếu Tỷ lệ vỡ nợ Thứ hạng trái phiếu Tỷ lệ vỡ nợ D 100% BB 12.2 % C 80% BBB 2.30 % CC 65% A- 1.41 % CCC 46.61% A 0.53 % B- 32.5% A+ 0.40 % B 26.36% AA 0.28 % B+ 19.28% AAA 0.01 Nguồn: Altman và Kishore (1998) * * Trích nghiên cứu do Altman và Kshore thực hiện năm 1998, nghiên cứu này chỉ ước tính tỉ lệ vỡ nợ trong kỳ 10 năm cho một số thứ hạng trái phiếu. Các thứ hạng còn lại do Damodaran suy luận. Những hạn chế của phương pháp này: - Giả định đầu tiên của phương pháp này là các cơ quan xếp hạng phải thực hiện tốt chuyên môn nghiệp vụ của mình và làm việc một cách nghiêm túc. Việc TĐV dựa vào kết quả xếp hạng trái phiếu của các cơ quan xếp hạng làm căn cứ ước tính xác suất phá sản của doanh nghiệp đó cũng đồng nghĩa với việc giao trách nhiệm ước tính xác suất vỡ nợ cho các cơ quan xếp hạng. - Giả định các tiêu chuẩn xếp hạng không thay đổi theo thời gian. - Phương pháp này đo lường khả năng vỡ nợ trên kết quả xếp hạng trái phiếu của doanh nghiệp, nhưng phương pháp không đề cập đến việc những công ty vỡ nợ có ngừng kinh doanh hay không? Thực tế, nhiều công ty vẫn tiếp tục hoạt động mặc dù kết quả xếp hạng trái phiếu của doanh nghiệp có tạo ra mối lo ngại cho việc vỡ nợ. 1.3 TỔNG QUAN CÔNG TRÌNH NGHIÊN CỨU VỀ XÁC SUẤT VỠ NỢ VÀ MÔ HÌNH BINARY LOGISTIC Nghiên cứu xác suất vỡ nợ của các ngân hàng Nga của Alexander M. Karminsky và Alexander Kostrov (2014) so sánh một số mô hình để ước lượng xác suất phá sản của các ngân hàng Nga bằng việc sử dụng số liệu thống kê quốc gia 19982011, và thấy rằng mô hình hồi quy nhị phân logit với một cấu trúc dữ liệu quasipanel tốt nhất. Kết quả chỉ ra rằng có một mối quan hệ hình chữ U bậc hai giữa tỷ lệ an toàn vốn của một ngân hàng và xác suất vỡ nợ. Ngoài ra, kinh tế vĩ mô và các 13 yếu tố thời gian cải thiện đáng kể tính chính xác của mô hình. Những kết quả này là hữu ích cho các cơ quan quản lý tài chính quốc gia, cũng như cho các nhà quản lý rủi ro trong ngân hàng thương mại. Ước lượng Bayes về xác suất vỡ nợ của Hannes Kazianka (2015) ước tính độ tin cậy của các xác suất vỡ nợ (PD) của một khách hàng, là một trong những nhiệm vụ quan trọng nhất trong mô hình rủi ro tín dụng cho các ngân hàng áp dụng các phương pháp tiếp cận dựa trên xếp hạng nội bộ trong khuôn khổ Basel II-III. Với mong muốn để phân tích độ tin cậy một danh mục phá sản thấp của các công ty nhà ở phi lợi nhuận, nghiên cứu xem xét PD dự toán trong một khuôn khổ Bayes và phát triển mục tiêu cho các tham số θ đại diện cho PD trong mô hình Gaussian và mô hình một nhân tố Student t. Cuối cùng, việc phân tích các danh mục công ty nhà phi lợi nhuận nêu bật các tiện ích của những sự phát triển phương pháp luận. “Xác suất phá sản: Một phương pháp hiệu chuẩn hiện đại” của Stefano Bonini và Giuliana Caivano (2014) đã trình bày một cách tiếp cận hiệu chuẩn có cấu trúc hiện đại, dựa trên kỹ thuật Bayesian, cân nhắc các yếu tố kinh tế cụ thể. Phương pháp hiệu chuẩn đã được áp dụng trên số liệu thực tế của một danh mục đầu tư của doanh nghiệp thuộc hàng đầu tại Ngân hàng châu Âu và một bài kiểm tra hiệu chuẩn mới, điều chỉnh bởi các chu kỳ kinh tế. Công trình nghiên cứu Dự đoán niềm tin xã hội với hồi quy logistic nhị phân của hai sinh viên trường Quốc tế Alliant, Joseph Adwere-Boamah và Shirley Hufstedler vào đầu năm 2015 sử dụng hồi quy logistic nhị phân để dự đoán sự tin tưởng xã hội với năm biến nhân khẩu học từ một mẫu quốc gia của các cá nhân người lớn tham gia khảo sát xã hội chung (GSS) vào năm 2012. Năm biến dự báo là mức độ cao nhất của người trả lời thu được, chủng tộc, giới tính, nói chung hạnh phúc và tầm quan trọng của cá nhân hỗ trợ người dân gặp khó khăn. Mục tiêu của việc phân tích dữ liệu là đánh giá tác động của các yếu tố dự báo về khả năng trả lời phỏng vấn sẽ báo cáo rằng họ có lòng tin xã hội thấp. Kết quả phân tích hồi quy logistic nhị phân của dữ liệu cho thấy mô hình hồi quy logistic đầy đủ có chứa tất cả các năm dự đoán là có ý nghĩa thống kê. Các yếu tố dự báo mạnh nhất của niềm tin xã hội thấp là giáo dục hoặc mức độ đạt được. Tóm lại, phụ nữ ít tin cậy hơn so với nam giới, người Mỹ gốc Phi là ít đáng tin cậy hơn so với người da trắng, cá nhân ít học hơn là ít đáng tin cậy hơn so với các cá nhân có học vấn và những người kém hạnh phúc ít tin cậy hơn so với những người hạnh phúc. 14 1.4 RỦI RO TÍN DỤNG CỦA NHTM. 1.4.1 Rủi ro tín dụng trong ngân hàng thương mại. 1.4.1.1 Rủi ro tín dụng. Mọi hoạt động kinh doanh đều có thể gặp rủi ro, rủi ro và kinh doanh là hai mặt đối lập nhau trong một thể thống nhất của quá trình kinh doanh, chúng luôn tồn tại và mâu thuẫn với nhau. Muốn quá trình kinh doanh tồn tại và phát triển kinh doanh phải khống chế được rủi ro. Rủi ro tín dụng là loại rủi ro phát sinh trong quá trình cấp tín dụng của ngân hàng, biểu hiện thực tế qua việc khách hàng không trả được nợ (rủi ro mất khả năng chi trả) hoặc trả nợ không đúng hạn cho ngân hàng (rủi ro sai hẹn). Căn cứ vào khoản 1 điều 2 của Quy định về phân loại nợ, trích lập và sử dụng dự phòng để xử lý rủi ro tín dụng trong hoạt động ngân hàng của TCTD (Ban hành theo Quyết định 493/2005/QĐ-NHNN ngày 22/04/2005), rủi ro tín dụng được định nghĩa như sau: “Rủi ro tín dụng trong hoạt động ngân hàng của tổ chức tín dụng là khả năng xảy ra tổn thất trong hoạt động ngân hàng của tổ chức tín dụng do khách hàng không thực hiện hoặc không có khả năng thực hiện nghĩa vụ của mình theo cam kết”. Như vậy, có thể nói rằng, rủi ro tín dụng xuất hiện trong mối quan hệ kinh tế trong đó ngân hàng là chủ nợ và khách hàng đi vay thực hiện không đúng cam kết trả nợ đã được thảo thuận trong hợp đồng tín dụng. 1.4.1.2 Nguyên nhân phát sinh rủi ro tín dụng. 1.4.1.2.1 Các nguyên nhân khách quan.  Nguyên nhân từ chính trị pháp luật Hoạt động của ngân hàng luôn chịu ảnh hưởng của môi trường chính trị và hệ thống pháp luật cụ thể. Mỗi khi môi trường chính trị có biến động hoặc pháp luật thay đổi thì chắc chắn sẽ ảnh hưởng đến hoạt động kinh doanh của ngân hàng. Nếu như trong nước diễn ra sự mất ổn định về chính trị thì ngay lập tức tình hình kinh tế của đất nước sẽ thay đổi theo chiều hướng xấu, kinh doanh bị ngừng trệ, thu nhập giảm. Do đó khả năng trả nợ của ngân hàng giảm làm cho rủi ro tín dụng có nguy cơ gia tăng. Chính sách hay pháp luật thay đổi thường xuyên, không nhất quán, mâu thuẫn, không rõ ràng cũng làm gia tăng rủi ro tín dụng. Chẳng hạn nhà nước có chính sách tăng thuế thu nhập doanh nghiệp sẽ làm cho khả năng trả nợ của khách hàng giảm, rủi ro tín dụng tăng lên. Như vậy tác động xấu từ sự bất ổn định của môi trường chính trị và hệ thống pháp luật kể trên ảnh hưởng đến hoạt động của doanh nghiệp, khách hàng của ngân hàng và qua đó gián tiếp tăng thêm nguy cơ rủi ro tín dụng cho ngân hàng.  Nguyên nhân từ phía môi trường kinh tế không ổn định 15 Các doanh nghiệp là đối tượng khách hàng lớn đối với ngân hàng. Không có một DN nào có thể hoạt động tách biệt khỏi nền kinh tế. Nhất là đối với các DNNVV với số lượng lớn, linh hoạt trong các hoạt động, có mặt trong hầu hết tất cả các ngành nghề các lĩnh vực và có tầm quan trọng trong nền kinh tế, các vấn đề của nền kinh tế như tính chu kỳ của nền kinh tế, vấn đề lạm phát thất nghiệp tác động trực tiếp đến hoạt động của các DN, đó có thể là nguyên nhân sâu xa của rủi ro đọng vốn và rủi ro mất vốn. Môi trường văn hóa xã hội thay đổi, xu thế tiêu thụ của thị trường cũng thay đổi. DNNVV hoạt động trong hầu hết các ngành nghề các lĩnh vực, đáp ứng đầy đủ nhu cầu tiêu thụ của xã hội. Tuy nhiên nó cũng chịu tác động rất lớn bởi yếu tố văn hóa xã hội. Một khi văn hóa xã hội thay đổi làm thay đổi xu thế tiêu thụ, giảm sức tiêu thụ một mặt hàng nào đó thì các DN hoạt động trong lĩnh vực sản xuất lưu thông mặt hàng đó chắc chắn sẽ gặp khó khăn do không bán được hàng, hàng tồn kho tăng, giảm thu nhập và sẽ lâm vào tình trạng không có đủ khả năng trả nợ cho NH, rủi ro cho NH tăng nhanh. Môi trường công nghệ trong nước và thực trạng ứng dụng công nghệ của từng DN cũng tác động trực tiếp đến hoạt động, khả năng tiêu thụ, doanh thu lợi nhuận. DN nào có công nghệ tiên tiến ứng dụng khoa học kỹ thuật hiện đại, sản phẩm sản xuất ra có chất lượng tốt tính cạnh tranh trên thị trường cao được người tiêu dùng ưa chuộng sẽ làm tăng doanh thu, tăng khả năng trả nợ cho NH. Đối với các DNNVV hiện nay, thực trạng áp dụng khoa học kỹ thuật công nghệ vào sản xuất là rất hạn chế do tiềm lực tài chính có hạn do đó làm giảm sức cạnh tranh của hàng hóa trên thị trường, ảnh hưởng trực tiếp đến khả năng trả nợ của DNNVV làm tăng rủi ro cho NH. 1.4.1.2.2 Các nguyên nhân chủ quan.  Nguyên nhân từ phía khách hàng.  Khả năng quản lý kinh doanh yếu kém Khả năng quản lý yếu kém thể hiện ở những chiến lược sai lầm, thiếu tầm nhìn, thiếu tập trung và thiếu kiểm soát. Do hạn chế kinh nghiệm, năng lực chuyên môn, nên các DNNVV rất khó khăn đối phó với những biến động lớn của thị trường, làm ảnh hưởng đến khả năng trả nợ NH. Ngoài ra, quản trị nhân sự yếu kém, quản trị yếu tố đầu vào, đầu ra không hiệu quả, công tác Marketing không được chú trọng...cũng là những biểu hiện sự yếu kém trong quản lý mà NH cần phải xem xét để tránh rủi ro.  Tình hình tài chính DN yếu kém, thiếu minh bạch Quy mô tài sản, nguồn vốn nhỏ bé là đặc điểm chung của hầu hết các DNNVV. Ngoài ra, các DNNVV chưa chấp hành nghiêm chỉnh và trung thực những chuẩn 16 mực kế toán. Do vậy, sổ sách kế toán mà DNNVV cung cấp cho ngân hàng không phản ánh đầy đủ và chính xác tình hình tài chính của DN. Điều này gây khó khăn cho cán bộ ngân hàng khi phân tích khách hàng và đánh giá khả năng trả nợ của khác hàng. Đây cũng là nguyên nhân vì sao các NHTM luôn xem nặng phần tài sản đảm bảo khi quyết định cho vay với DNNVV.  Sử dụng vốn sai mục đích, không có thiện chí trong việc trả nợ vay Khi nước ta gia nhập WTO, với chính sách phát triển kinh tế, các DNNVV được thành lập một cách đễ dàng. Khi cấp phép thành lập DN, các cơ quan chức năng hầu như không kiểm tra đến việc các DN đó có vốn đúng như đăng ký hay không, không kiểm tra xem các DN đó hoạt động như thế nào. Chính vì vậy đây là một khẽ hở để một số kẻ lừa đảo chiếm đoạt tài sản của NH. Họ cứ thành lập DN rồi đi vay tiền NH nhưng thực chất lại không sử dụng vốn đúng mục đích, đây là một lo ngại của NH. Ngoài ra cũng có trường hợp những DN làm ăn tốt nhưng lại không có thiện chí trả nợ cho NH. Điều này trực tiếp gây ra rủi ro đọng vốn hoặc mất vốn.  Các nguyên nhân từ phía ngân hàng  Chính sách tín dụng không hợp lý và khả năng phân tích tín dụng yếu Thể hiện ở chỗ NH quá đề cao mục tiêu lợi nhuận mà không để ý đến mục tiêu an toàn, lành mạnh. NH quá quan tâm đến doanh số đến lợi nhuận mà đơn giản hóa việc phân tích đánh giá khách hàng, hoặc do NH chủ trương đơn giản hóa việc phân tích khách hàng để thu hút nhiều khách hàng đến với NH, nhưng trong số khách hàng đó có những khách hàng không đủ khả năng thanh toán điều này làm tăng rủi ro tín dụng cho NH. Hay chính sách tín dụng của NH có thay đổi liên tục nhưng KH vẫn chưa cập nhập kịp thời những thay đổi đó  Thiếu sự giám sát và quản lý khi cho vay Các NH thường tập trung nhiều vào việc thẩm định trước khi cho vay mà nới lỏng quá trình kiểm tra, kiểm soát đồng vốn sau khi cho vay. Khi NH cho vay thì khoản vay cần quản lý một cách chủ động để đảm bảo sẽ được hoàn trả. Theo dõi nợ là một trong những trách nhiệm quan trọng nhất của CBTD nói riêng và của NH nói chung. Tuy nhiên, trong thời gian qua các NHTM chưa thực hiện tốt công tác này. Điều này do một phần yếu tố tâm lý ngại gây phiền hà cho khách hàng của CBTD, một phần do hệ thống thông tin quản lý phục vụ kinh doanh của NH quá lạc hậu, không cung cấp đầy đủ và kịp thời các thông tin mà NH yêu cầu.  Cán bộ thiếu trình độ chuyên môn nghiệp vụ CBTD thiếu năng lực, nhiều khi chưa bắt kịp được cơ chế thị trường luôn biến động dẫn đến hạn chế trong cho vay. Hoặc do trình độ còn hạn chế, thiếu kinh nghiệm trong việc thẩm định, đánh giá tín dụng nên cho vay những khách hàng có 17 chất lượng kém. Trong một số trường hợp, là do động cơ trục lợi cá nhân, CBTD không có thái độ thận trọng đối với vấn đề rủi ro, hoặc do thiếu thông tin trong quá trình đưa ra quyết định cho vay. Đây là nguyên nhân chính dẫn đến sai sót trong quá trình cấp tín dụng, dẫn đến rủi ro.  Sự hợp tác lỏng lẻo giữa các NHTM Kinh doanh NH là một nghề đặc biệt, đi vay để cho vay và rủi ro trong kinh doanh NH mang tính chất dây chuyền. Do vậy các NH cần phải hợp tác chặt chẽ với nhau nhằm hạn chế rủi ro. Sự hợp tác nảy sinh do yêu cầu quản lý rủi ro đối với cùng một khách hàng khi khách hàng đó vay tiền tại nhiều NH. Nếu thiếu sự trao đổi thông tin dẫn đến nhiều NH cùng cho vay một khách hàng đến mức vượt quá giới hạn cho phép thì rủi ro sẽ chia đều cho tất cả NH. 1.4.1.3 Chỉ tiêu đánh giá hiệu quả hoạt động và đo lường rủi ro tín dụng. Tín dụng là nghiệp vụ kinh doanh chủ yếu của NHTM. Do đó, đo lường chất lượng tín dụng là một nội dung quan trọng trong việc phân tích hiệu quả hoạt động kinh doanh của NHTM. Tùy theo mục đích phân tích mà người ta đưa ra nhiều chỉ tiêu khác nhau, tuy mỗi chỉ tiêu có nội dung khác nhau nhưng giữa chúng có mối liên hệ mật thiết với nhau.  Chỉ tiêu sử dụng vốn Hệ số sử dụng vốn= ồ ố ử ụ độ ố x 100% Đây là chỉ tiêu hiệu quả phản ánh chất lượng tín dụng, cho phép đánh giá tính hiệu quả trong hoạt động tín dụng của một ngân hàng. Chỉ tiêu này càng lớn thì càng chứng tỏ ngân hàng đã sử dụng một cách hiệu quả nguồn vốn huy động được.  Chỉ tiêu dư nợ Dư nợ ngắn hạn/trung − dài hạn Tổng dư nợ Đây là một chỉ tiêu định lượng, xác định cơ cấu tín dụng trong trường hợp dư nợ được phân theo thời hạn cho vay trung, dài hạn. Chỉ tiêu này còn cho thấy biến động của tỷ trọng giữa các loại dư nợ tín dụng của một ngân hàng qua các thời kỳ khác nhau. Tỷ lệ này càng cao chứng tỏ mức độ phát triển của nghiệp vụ tín dụng càng lớn, mối quan hệ với khách hàng càng có uy tín.  Chỉ tiêu nợ quá hạn Nợ quá hạn Tổng dư nợ 18 Đây là một chỉ số có ý nghĩa hết sức quan trọng của ngân hàng, được dùng để đo lường chất lượng nghiệp vụ tín dụng. Các ngân hàng có chỉ số này thấp đã chứng minh được chất lượng tín dụng cao của mình và ngược lại. Thông thường thì tỷ lệ nợ quá hạn tốt nhất là ở mức <= 5%. Tuy nhiên, chỉ tiêu này đôi khi cũng chưa phản ánh hết chất lượng tín dụng của một ngân hàng. Bởi vì bên cạnh những ngân hàng có được tỷ lệ nợ quá hạn hợp lý do đã thực hiện tốt các khâu trong qui trình tín dụng, còn có những ngân hàng có được tỷ lệ nợ quá hạn thấp thông qua việc cho vay đảo nợ, không chuyển nợ quá hạn theo đúng qui định,…  Chỉ tiêu nợ xấu Nợ xấu Tổng dư nợ Theo QĐ 493 thì nợ xấu bao gồm: Nợ dưới tiêu chuẩn, nợ nghi ngờ, nợ có khả năng mất vốn. Ba nhóm nợ này là cơ sở để đo lường chất lượng tín dụng của NHTM. Tỷ lệ nợ xấu càng cao thì nợ có vấn đề càng lớn, tuy nhiên không phải khoản nợ xấu nào cũng dẫn đến RRTD vì về mặt định tính có thể có nhưng món nợ nằm trong nhóm này nhưng không phải do đọng vốn cũng không hẳn do mất vốn.  Chỉ tiêu về tốc độ chu chuyển vốn tín dụng (vòng quay vốn tín dụng) Doanh số thu nợ trong năm Vòng quay vốn tín dụng trong năm = Dư nợ bình quân trong năm Chỉ tiêu này phản ánh một đồng vốn của ngân hàng được sử dụng cho vay mất lần trong một năm. Chỉ tiêu này càng lớn càng tốt, nó chứng tỏ nguồn vốn của ngân hàng đã luân chuyển nhanh, tham gia vào nhiều chu kỳ sản xuất kinh doanh.  Tỷ lệ lãi treo Lãi treo Tổng dư nợ Lãi treo là số tiền khách hàng không trả được khi đến hạn thanh toán lãi. Lãi treo càng lớn thì quỹ dự phòng lãi phải thu càng cao. Đây cũng là một dấu hiệu quan trọng để nhận biết RRTD vì lãi không thu được thông thường sẽ dẫn đến mất vốn. Trên thực tế đa số các NHTM thay tỷ lệ này bằng các tỷ lệ lãi suất đầu ra để so sánh với lãi phải thu. Ngoài việc sử dụng các chỉ tiêu định lượng trên, hiện nay nhiều ngân hàng cũng đã sử dụng các chỉ tiêu định tính để đánh giá chất lượng tín dụng như việc tuân thủ các quy chế, chế độ thể lệ tín dụng, lập hồ sơ cho vay, phương án sản xuất kinh doanh có hiệu quả,… Tỷ lệ lãi treo = 19 1.5 GIỚI THIỆU VỀ MÔ HÌNH HỒI QUY BINARY LOGISTIC. 1.5.1 Ứng dụng của mô hình hồi quy Bianry Logistic. Hồi quy Binary logistic sử dụng biến phụ thuộc dạng nhị phân để ước lượng xác suất một sự kiện sẽ xảy ra với những thông tin của biến độc lập mà ta có được. Có rất nhiều hiện tượng trong tự nhiên chúng ta cần đoán khả năng xảy ra một sự kiện nào đó mà ta quan tâm (chính là xác suất xảy ra), ví dụ sản phẩm mới có được chấp nhận hay không, người vay trả được nợ hay không, mua hay không mua… Những biến nghiên cứu có hai biểu hiện như vậy gọi là biến hay phiên (dichotomous), hai biểu hiện này sẽ được mã hoá thành hai giá trị 0 và 1 và ở dưới dạng này gọi là biến nhị phân. Khi biến phụ thuộc ở dạng nhị phân thì nó không thể được nghiên cứu với dạng hồi quy thông thường vì nó sẽ xâm phạm các giả định, rất dễ thấy là khi biến phụ thuộc chỉ có hai biểu hiện thì thật không phù hợp khi giả định rằng phần dư có phân phối chuẩn, mà thay vào đó nó sẽ có phân phối nhị thức, điều này sẽ làm mất hiệu lực thống kê của các kiểm định trong phép hồi quy thông thường của chúng ta. Một khó khăn khác khi dùng hồi quy tuyến tính thông thường là giá trịdự đoán được của biến phụ thuộc không thể được diễn dịch như xác suất (giá trị ước lượng của biến phụ thuộc trong hồi quy Binary logistic phải rơi vào khoảng (0;1)). 1.5.2 Mô hình Binary Logistic. Với hồi quy Binary logistic, thông tin chúng ta cần thu thập về biến phụ thuộc là một sự kiện nào đó có xảy ra hay không, biến phụ thuộc Y lúc này có hai giá trị 0 và 1, với 0 là không xảy ra sự kiện ta quan tâm và 1 là có xảy ra, và tất nhiên là cả thông tin về các biến độc lập X. Từ biến phụ thuộc nhị phân này, một thủ tục sẽ được dùng để dự đoán xác suất sự kiện xảy ra theo quy tắc nếu xác suất được dự đoán lớn hơn 0.5 thì kết quảdự đoán sẽ cho là “có” xảy ra sự kiện, ngược lại thì kết quảdự đoán sẽ cho là “không”. Ta sẽ nghiên cứu mô hình hàm Binary logistic trong trường hợp đơn giản nhất là khi chỉ có một biến độc lập X. Ta có mô hình hàm Binary logistic như sau: Trong công thức này E(Y/X) là xác suất để Y = 1 (là xác suất để sự kiện xảy ra) khi biến độc lập X có giá trị cụ thể là Xi. Kí hiệu biểu thức (Bo+ B1X) là z, ta viết lại mô hình hàm Binary logistic như sau: P(Y=1) = Vậy thì xác suất không xảy ra sự kiện là: P(Y=0)=1- P(Y=1) =1Thực hiện phép so sánh giữa xác suất một sự kiện xảy ra với xác suất sự kiện đó không xảy ra, tỷ lệ chênh lệch này có thể được thể hiện trong công thức: 20