Tin Kinh tế- xã hội  > Doanh nghiệp

Xếp hạng tín nhiệm - Quy trình và ứng dụng trên thế giới (Phần 1)

Cập nhật lúc: 14/11/2017 08:47:00 AM

Trong nền kinh tế, các giao dịch tài chính luôn luôn phải đối mặt với nguy cơ rủi ro tín nhiệm xuất phát từ nhiều nguyên nhân khác nhau, tuy nhiên thường chung một hệ quả là các nghĩa vụ tài chính khi đến hạn không thực hiện được hoặc không thực hiện đầy đủ. Những nguy cơ, rủi ro này không thể chắc chắn loại trừ hoàn toàn, mà chỉ có thể hạn chế, đề phòng. Có rất nhiều biện pháp để hạn chế rủi ro tín nhiệm, trong đó xếp hạng tín nhiệm là một trong những biện pháp phổ biến nhằm mục đích hỗ trợ cho công tác ra quyết định và quản lý. Trên thế giới, việc đánh giá rủi ro tài chính và xếp hạng tín nhiệm (XHTN) đã được các nước phát triển đưa vào áp dụng rộng rãi và được các tổ chức XHTN uy tín tiến hành.

Quy trình xếp hạng tín nhiệm doanh nghiệp

Mỗi một tổ chức xếp hạng tín nhiệm sử dụng một mô hình khác nhau nhằm đánh giá và xếp hạng các công ty dựa trên những thông tin đầu vào được lựa chọn. Tổng hợp kinh nghiệm của các nước trên thế giới về xếp hạng tín nhiệm, có thể chia thành các phương pháp xếp hạng như sau:

Hình. Các phương pháp xếp hạng tín nhiệm

Nguồn: Guidelines on Credit risk management – Rating models and validation

Mỗi phương pháp XHTN có một quy trình xếp hạng riêng biệt, thể hiện rõ đặc trưng của mỗi phương pháp. Tuy nhiên, các bước tiến hành chung có thể tổng kết như sau:

Bước 1: Xác định nội dung và chỉ tiêu cần đánh giá.

Bước 2: Xác định biểu điểm tương ứng với từng chỉ tiêu.

Bước 3: Trên cơ sở biểu điểm và hệ thống chỉ tiêu đã được hình thành, tiến hành phân tích các dữ liệu, thông tin về doanh nghiệp để cho điểm từng chỉ tiêu.

Bước 4: Tổng hợp số điểm và xếp loại tín nhiệm doanh nghiệp.

Bước 5: Đưa ra những nhận xét về những điểm mạnh và yếu của doanh nghiệp, có thể đưa ra những kiến nghị, đề xuất cần thiết phù hợp với mục tiêu đánh giá.

Với mô hình chẩn đoán, những nhận định khách quan về tình hình tài chính hiện tại và dự báo tương lai phát triển của doanh nghiệp được đưa ra từ những kinh nghiệm có sẵn của chuyên gia. Các chỉ tiêu cần đánh giá là ngành nghề kinh doanh, vị trí địa lý, tình trạng kinh tế, quan hệ nợ của doanh nghiệp với các ngân hàng... Bằng kinh nghiệm của các chuyên gia, những câu trả lời nào cho thấy nguy cơ phá sản cao phải được gán số điểm lớn hơn so với những câu trả lời với nguy cơ phá sản thấp. Điều này đảm bảo tính nhất quán và tính thực tiễn của mô hình.

Mô hình nhân - quả trong quy trình xếp hạng tín nhiệm được rút ra trực tiếp từ việc phân tích mức độ tín nhiệm trên cơ sở của lý thuyết tài chính, bao gồm mô hình định giá quyền chọn và mô hình dòng tiền. Trong quá trình phát triển những mô hình này, các phương pháp thống kê không được sử dụng để kiểm định giả thuyết đối với các dữ liệu thực nghiệm. Với mô hình định giá quyền chọn, khả năng phá sản của công ty trong một năm tới phụ thuộc vào chênh lệch giữa giá trị tài sản và mệnh giá các khoản nợ, và chênh lệch này được đo bằng độ lệch chuẩn của giá trị tài sản của công ty. Đây là phương pháp đo lường khoảng cách đến phá sản, cho rằng độ lệch chuẩn của giá trị tài sản công ty sẽ giảm đột ngột trước khi phá sản xảy ra. Mô hình luồng tiền có thể được coi như một trường hợp đặc biệt của mô hình định giá quyền chọn, mà ở đó giá trị thị trường của doanh nghiệp được tính toán trên cơ sở luồng tiền. Đây là điểm khác biệt trong chỉ tiêu đánh giá của mô hình này so với mô hình chẩn đoán.

Mô hình thống kê có mục tiêu xác minh các giả thuyết thống kê dựa trên cơ sở dữ liệu thực nghiệm. Trong quá trình XHTN, sử dụng các mô hình thống kê đòi hỏi việc đưa ra các giả thuyết liên quan tới xác suất phá sản của doanh nghiệp. Hai mô hình thống kê thường được sử dụng trong thực tế là mô hình phân tích phân biệt và mô hình hồi quy. Các chỉ tiêu tài chính sử dụng các số liệu quá khứ để đánh giá là điểm đặc trưng của nhóm mô hình này.

Trong thực thế, mô hình kết hợp được rất nhiều các tổ chức xếp hạng ứng dụng. Các mô hình chẩn đoán có thể được kết hợp với một trong hai dạng mô hình còn lại (mô hình nhân - quả và mô hình thống kê). Cách tiếp cận này mang lại nhiều thuận lợi nhờ sự bổ sung ưu điểm giữa các phương pháp với nhau. Ví dụ, ưu điểm của mô hình thống kê và nhân – quả nằm ở tính khách quan và khả năng phân loại cao hơn so với mô hình chẩn đoán. Tuy nhiên, những mô hình thống kê và nhân – quả chỉ có thể đánh giá được một số các nhân tố nhất định liên quan đến mức độ tín nhiệm. Nếu không có những kiến thức của các chuyên gia tín nhiệm, các thông tin quan trọng về đối tượng được xếp hạng có thể không được đề cập tới trong quá trình đánh giá. Thêm vào đó, không phải tất cả các mô hình thống kê đều có khả năng xử lý các thông tin định tính một cách trực tiếp (ví dụ như mô hình phân tích phân biệt), hoặc các mô hình này yêu cầu một lượng lớn dữ liệu để đảm bảo tính chính xác của mô hình (ví dụ mô hình hồi quy logistic); những dữ liệu này thường không có sẵn và rất khó để thu thập với số lượng lớn. Vì vậy, để có được bức tranh tổng thể về mức độ tín nhiệm của các công ty được xếp hạng trong những trường hợp trên, cần phải sử dụng kết hợp với mô hình chẩn đoán để xử lý các dữ liệu định tính.

--------------------------------------

Tài liệu tham khảo:

  1. Investor Bulletin: The ABCs of Credit Ratings [Trực tuyến]. U.S. Securities and Exchange Commision. Địa chỉ: http://www.sec.gov/investor/alerts/ib_creditratings.pdf
  2. NCIF (2017), "Vai trò xếp hạng tín nhiệm doanh nghiệp trong thực hiện chính sách hỗ trợ DNNVV Việt Nam"

 

   

 

Trích nguồn:NCIF
Tác giả: Ban Thông tin Doanh nghiệp & Thị trường
  Email    In


 

Bình luận

Mã xác nhận:
Nhập mã xác nhận:
 

Tìm kiếm

Số lượt truy cập : 1097202