ỨNG DỤNG KỸ THUẬT LOGIC MỜ TRONG XẾP HẠNG TÍN

NHIỆM DOANH NGHIỆP

THE FUZZY LOGIC METHODOLOGY FOR ESTIMATING

COMPANY CREDIT RATINGS

Nguyễn Thị Mai Trâm, Khoa Kinh Tế - ĐH Sư Phạm Kỹ Thuật Tp. HCM

TÓM TẮT

Xếp hạng tín nhiệm là một hoạt động đánh giá rủi ro tín dụng trong tương lai. Nó rất

quan trọng đối với các ngân hàng, các doanh nghiệp, nhà đầu tư và chính phủ. Mỗi tổ

chức áp dụng phương pháp đánh giá và thang đo riêng của mình. Hầu hết các đơn vị

đều xếp hạng tín nhiệm dựa trên các chỉ tiêu tài chính và phi tài chính, trong đó các

chỉ tiêu phi tài chính chiếm hơn 65% tỷ trọng, làm cho kết quả xếp hạng mang tính

chủ quan. Nghiên cứu này ứng dụng kỹ thuật logic mờ để xếp hạng tín nhiệm doanh

nghiệp với các chỉ tiêu tài chính chiếm 100% tỷ trọng nhằm khắc phục nhược điểm về

tính chủ quan.

Từ khoá: xếp hạng tín nhiệm doanh nghiệp, xếp hạng tín nhiệm, thang đo xếp hạng,

logic mờ

ABSTRACT

Credit ratings are forward-looking opinions about credit risk. It is very important for banks,

companies, investor and Government. Each agency applies its own methodology in

measuring and uses a specific rating scale. Most of them carry out credit ratings by assess

financial and non-financial idicators which non-financial idicators make up more than 65%

proportion, leads to the subjective rating results. This study apply fuzzy logic to rate company

credit with 100% financial idicators to make good subjective’s shortcomings.

Key words: company credit rating, credit ratings, rating scale, fuzzy logic

1. Mở đầu

Hoạt động tín dụng là hoạt động mang

lại nguồn thu nhập chính cho các ngân

hàng thương mại nhưng nó cũng hàm

chứa nhiều rủi ro trong quá trình cấp

tín dụng. Năm 2012 là một năm đầy

khó khăn và thách thức đối với nền

kinh tế Việt Nam nói chung và hệ

thống ngân hàng nói riêng, nợ xấu của

toàn ngành lên đến 200 nghìn tỷ VND,

chiếm trên 8% dư nợ của toàn hệ thống.

Đây là hậu quả của chất lượng tín dụng

yếu kém ở các ngân hàng thương mại

trong những năm trước đây. Để thoát

khỏi tình trạng khó khăn hiện nay,

song song với việc giải quyết nợ xấu

các ngân hàng thương mại phải nâng

cao hiệu quả của công tác quản trị rủi

ro tín dụng, mà xếp hạng tín nhiệm

doanh nghiệp là một công cụ quan

trọng được áp dụng để nâng cao chất

lượng và hiệu quả tín dụng. Xếp hạng

tín nhiệm doanh nghiệp là việc các

ngân hàng thương mại dựa vào các chỉ

tiêu tài chính và phi tài chính để đánh

giá năng lực tài chính, tình hình hoạt

động hiện tại và triển vọng tương lai

của khách hàng, từ đó xác định khả

năng trả nợ trong tương lai và mức độ

rủi ro không trả được nợ của khách

hàng. Đây là căn cứ để ngân hàng lựa

chọn khách hàng và xây dựng chính

sách tín dụng hợp lý. Hiện nay các tổ

chức tín dụng đều xây dựng hệ thống

xếp hạng tín dụng nội bộ cho riêng

mình. Tuy nhiên, việc xếp hạng tín

dụng được thực hiện với các chỉ tiêu

định tính chiếm tỷ trọng khá cao (60%

- 70%), dẫn đến kết quả xếp hạng phụ

thuộc nhiều vào cảm tính chủ quan của

cán bộ tín dụng. Với thực trạng nêu

trên, nghiên cứu “Ứng dụng kỹ thuật

logic mờ trong xếp hạng tín nhiệm

doanh nghiệp” được thực hiện với

mong muốn cung cấp một phương

pháp xếp hạng tín nhiệm doanh nghiệp

khách quan với các chỉ tiêu tài chính

dựa trên nền tảng lý thuyết logic mờ.

2. Cơ sở lý thuyết

2.1 Lý thuyết về xếp hạng tín nhiệm

Xếp hạng tín nhiệm - “Credit Ratings”

là thuật ngữ do John Moody đưa ra

năm 1909 trong cuốn “Cẩm nang

chứng khoán đường sắt”. Theo

Moody’s, xếp hạng tín nhiệm là việc

đánh giá về khả năng và sự sẵn sàng

của một đơn vị phát hành trong việc

thanh toán đúng hạn cho một khoản nợ

nhất định trong suốt thời hạn tồn tại

của khoản nợ đó.

Theo tổ chức xếp hạng tín nhiệm

Standard & Poor’s (S&P): “xếp hạng

tín nhiệm là sự đánh giá về rủi ro tín

dụng trong tương lai dựa trên những

yếu tố hiện tại của tổ chức đối với một

nghĩa vụ tài chính cụ thể”

Xếp hạng tín nhiệm doanh nghiệp là

hoạt động đánh giá “sức khoẻ” của các

doanh nghiệp trên cơ sở chấm điểm

các chỉ tiêu tài chính và phi tài chính

được thực hiện theo quy trình (2.1)

dưới đây:

Hình 2.1: Quy trình xếp hạng tín

nhiệm doanh nghiệp

2.2 Lý thuyết về logic mờ

Lý thuyết mờ ra đời từ năm 1965 khi

Lotfi Zadeh, một giáo sư về lý thuyết

hệ thống của trường đại học California,

Berkeley, công bố bài báo đầu tiên về

logic mờ ở Mỹ. Đến giữa thập niên 80,

lý thuyết mờ đã ứng dụng vào hầu hết

các lĩnh vực kỹ thuật công nghiệp như

ra quyết định, vận trù học, kiểm soát

chất lượng, điều độ dự án..., trong đó

có lĩnh vực kinh tế kỹ thuật.

Tập mờ dựa trên logic mờ, một sự mở

rộng của logic cổ điển. Nếu trong logic

cổ điển chỉ sử dụng 2 giá trị 0 và 1 để

biểu diễn: 1 là đúng, 0 là sai thì trong

logic mờ giá trị thu được nằm trong

khoảng [0,1] (Nguyễn Như Phong,

2006)

2.2.1 Một số khái niệm

- Tập mờ (fuzzy set): là một tập hợp

mà mỗi phần tử cơ bản x của nó được

gán thêm một giá trị thực (x) nằm

trong khoảng [0,1] để biểu thị độ phụ

thuộc của phần tử đó vào tập đã cho.

Khi độ phụ thuộc bằng 0 thì phần tử cơ

bản đó không thuộc tập đã cho, ngược

lại nếu bằng 1 thì phần tử thuộc tập

hợp với xác suất 100%. Vậy tập mờ là

tập hợp các cặp (x, (x))

- Hàm thành viên hay còn gọi là hàm

phụ thuộc (membership function): là

hàm giúp đánh giá mức phụ thuộc của

Xác định đối tượng và

mục đích XHTN

Thu thập thông tin:

- - Các chỉ tiêu được sử

dụng để phân tích

- Thông tin XHTN của

tổ chức xếp hạng khác

Phân tích thông tin:

- - Phân loại theo ngành,

qui mô

- - Phân tích các chỉ tiêu

và cho điểm theo mô

hình phù hợp

Xem xét về

tính khách

quan và

chính xác

Đưa ra kết quả XHTN

ban đầu

Công bố kết quả

XHTN

thành viên trong tập hợp. Mức phụ

thuộc có giá trị trong khoảng [0,1]

Hàm thành viên có các dạng phổ biến

như sau:

Nhóm hàm thành viên đơn điệu

(tăng hoặc giảm):

Dạng hàm thành viên này có xu hướng

đơn điệu tăng, hoặc đơn điệu giảm,

dùng để thể hiện cho các thông số, chỉ

tiêu có đặc tính càng lớn càng tốt hoặc

càng nhỏ càng tốt

Nhóm hàm thành viên có dạng

hàm phân bố xác suất:

Đối với những chỉ tiêu, thông số đánh

giá theo tính tối ưu thì hàm thành viên

của nó sẽ được biểu diễn dưới dạng

hàm phân bố xác suất. Có rất nhiều

loại phân bố xác suất, thường gặp nhất

là phân bố Normal, phân bố

Lognormal, phân bố Weibull, phân bố

Gamma,…Tùy thuộc vào tính chất của

chỉ tiêu được đánh giá mà sử dụng loại

phân bố phù hợp

3. Ứng dụng kỹ thuật logic mờ

xếp hạng tín nhiệm doanh

nghiệp

3.1 Các giả thiết

Trong phạm vi đề tài, một số giả thiết

được đặt ra làm tiền đề cho việc thực

hiện xếp hạng tín nhiệm doanh nghiệp

bằng kỹ thuật logic mờ như sau:

- Các doanh nghiệp được đánh giá,

xếp hạng trên cơ sở so sánh giữa các

doanh nghiệp với nhau và so sánh với

mức trung bình của thị trường. Trên cơ

sở đó, khi đánh giá tính “tốt nhất” của

một số chỉ tiêu tài chính thì điểm tối ưu

được dùng làm căn cứ so sánh sẽ là giá

trị trung bình thị trường của chỉ tiêu đó.

- Sử dụng thang đo có 22 mức xếp

loại tương ứng với 22 giá trị xác suất

phá sản doanh nghiệp trong khoảng

(0%; 100%).

- Tập hợp điểm số được sử dụng để

xếp hạng của tất cả các doanh nghiệp

trên toàn thị trường tuân theo phân bố

Normal (phân bố chuẩn).

3.2 Lựa chọn chỉ tiêu và trọng số

- Lựa chọn bộ chỉ tiêu đánh giá

Có rất nhiều chỉ tiêu được đưa ra trong

quá trình đánh giá hoạt động sản xuất

kinh doanh của doanh nghiệp, tuy

nhiên có một số chỉ tiêu mang tính chất

trùng lắp (về mặt ý nghĩa), nếu đưa tất

cả vào làm cơ sở chấm điểm sẽ dẫn

đến tình trạng nâng điểm số (trọng số)

của doanh nghiệp, làm sai lệch kết quả

xếp hạng. Ngoài ra, thông qua một số

chỉ tiêu tài chính có thể phản ánh được

các tiêu chí định tính khác, ví dụ các

chỉ tiêu tỷ suất sinh lợi trên vốn đầu tư

ngoài việc đo lường khả năng sinh lợi

còn đánh giá được tính hiệu quả trong

quản lý của ban quản trị doanh nghiệp

(Nguyễn Thị Ngọc Trang và các cộng

sự, 2008). Bên cạnh đó, bằng phương

pháp so sánh các chỉ số tài chính với

những công ty khác hoạt động trong

cùng lĩnh vực sẽ cho thấy vị thế của

doanh nghiệp trên thị trường. Đồng

thời tiến hành phân tích theo xu hướng

biến động qua thời gian của các chỉ số

sẽ thể hiện được sự ổn định và triển

vọng của doanh nghiệp. Dựa trên cơ sở

lý thuyết đã được đề cập và những lập

luận trên đây, bộ chỉ tiêu được áp dụng

để đánh giá, xếp hạng tín nhiệm doanh

nghiệp gồm 26 chỉ tiêu thuộc 6 nhóm

như sau: nhóm chỉ tiêu khả năng thanh

toán, hiệu quả hoạt động, cấu trúc vốn

và khả năng trả nợ, khả năng sinh lợi,

tăng trưởng và nhóm chỉ tiêu giá trị thị

trường của doanh nghiệp.

- Xác định trọng số của các chỉ tiêu

Kết quả xếp hạng tín nhiệm doanh

nghiệp được sử dụng bởi nhiều đối

tượng có liên quan. Vì mỗi bên có lợi

ích khác nhau nên có khuynh hướng

chú trọng đến những khía cạnh đánh

giá khác nhau, ví dụ như: các nhà cung

cấp đặc biệt quan tâm đến tình hình

thanh khoản và khả năng trả các khoản

nợ ngắn hạn, trong khi nhà đầu tư thì

chú trọng đến khả năng trả nợ dài hạn

và khả năng sinh lợi của doanh nghiệp.

Tuy nhiên, do số lượng chỉ tiêu xếp

hạng tương đối nhiều nên sự chênh

lệch về trọng số giữa các chỉ tiêu

không quá lớn. Do vậy, trong nghiên

cứu này sẽ giả định trọng số là 1/26

cho tất cả các chỉ tiêu (có nghĩa là các

chỉ tiêu được xem xét với mức độ quan

trọng như nhau).

3.3 Chọn mẫu

Doanh nghiệp được chọn mẫu để xếp

hạng là 650 công ty thuộc 41 nhóm

ngành, ngoại trừ các tổ chức tài chính,

niêm yết trên 2 sàn Hose và HNX. Bộ

dữ liệu được lấy từ báo cáo thu nhập,

bảng cân đối kế toán và báo cáo lưu

chuyển tiền tệ trong 2 năm 2011 và

2012 của 650 doanh nghiệp này để tính

toán cho 26 chỉ tiêu được đề xuất.

3.4 Phương pháp xếp hạng

Trong phạm vi nghiên cứu của đề tài

này, phương pháp xếp hạng tín nhiệm

doanh nghiệp bằng kỹ thuật logic mờ

được thực hiện qua các bước cơ bản

theo quy trình sau:

- Bước 1: Lọc dữ liệu

Trong thống kê, vẫn thường có một vài

giá trị rất lớn hoặc rất nhỏ so với giá trị

trung bình được gọi là giá trị ngoại lai

(outliers). Trong nhiều trường hợp, chỉ

cần vài giá trị ngoại lai cũng đã làm

thay đổi các kết quả trong thống kê.

Trong đề tài này, các giá trị ngoại lai

sẽ được xử lý bằng phương pháp khử

bỏ theo nguyên tắc ±3σ, đảm bảo độ

bao phủ 99.8% bộ dữ liệu.

- Bước2: Mờ hóa

Bước mờ hóa là quá trình xây dựng

hàm thành viên cho mỗi chỉ tiêu, bằng

cách xác định phân bố phù hợp nhất

cho bộ dữ liệu tương ứng của chỉ tiêu

đó. Để xác định phân bố hợp lý cho 26

chỉ tiêu, phần mềm mô phỏng Arena

7.0 được sử dụng trong đề tài này. Ví

dụ: hàm thành viên của chỉ tiêu ROE là

Normal (7.38; 16.1) như hình (3.1).

Phương pháp kiểm định Chi square test

được sử dụng để kiểm tra sự phù hợp

của phân bố và dữ liệu.

Hình 3.1: Hàm thành viên của ROE

- Bước3: Quy tắc mờ

Mỗi phân bố sẽ có 2 hình thức thể hiện

là mật độ xác suất (probability density)

và phân bố tích lũy (cumulative

distribution), quy tắc mờ được xây

dựng dựa trên 2 cách thức thể hiện này.

Nếu phân bố thể hiện dưới dạng mật

độ xác suất, ta thấy rằng đám đông tập

trung ở giữa và giá trị trung bình đạt

điểm số cao nhất (theo trục tung), các

giá trị giảm dần sang 2 bên, phù hợp

đối với các chỉ tiêu mang tính chất tối

ưu. Khi đó, giá trị tối ưu sẽ là giá trị

trung bình ngành/ thị trường (nếu hàm

thành viên là phân bố normal) và đạt

điểm tối đa là 100, các giá trị còn lại sẽ

được tính điểm trên cơ sở so sánh với

điểm tối đa này.

Với cách biểu diễn phân bố theo phân

bố tích lũy thì các giá trị tăng dần từ 0

và tiến đến giá trị cao nhất là 1 (theo

trục tung). Cách thể hiện này sẽ được

sử dụng để biểu diễn hàm thành viên

của các chỉ tiêu mang tính chất càng

lớn càng tốt, chẳng hạn như ROE.

- Bước 4: Giải mờ

Như giả thiết đã đặt ra, mỗi chỉ tiêu sẽ

có 22 mức điểm tương ứng với 22

khoảng giá trị trên trục hoành (x). Tùy

theo hàm thành viên được thể hiện

dưới dạng phân bố tích lũy hay mật độ

xác suất mà ta có phương pháp giải mờ

khác nhau để tìm điểm số cho các

doanh nghiệp:

Giải mờ cho các chỉ tiêu có

hàm thành viên thể hiện theo

phân bố tích lũy

Như đã đề cập ở trên, những chỉ tiêu

có tính chất càng lớn càng tốt sẽ thể

hiện hàm thành viên theo phân bố tích

lũy và được giải mờ như sau:

Dùng hàm nghịch đảo trong excel

để tìm ra các khoảng giá trị của từng

chỉ tiêu tương ứng với 22 mức điểm.

Ví dụ: với chỉ tiêu ROE, theo phân bố

Normal ta sẽ sử dụng hàm nghịch đảo

là

NORM.INV(probability,mean,standard_dev)

Với: probability : là phần diện

tích tương ứng với khoảng giá trị mà ta

đang xét

Mean : giá trị trung

bình của phân bố

Standard_dev: độ lệch chuẩn

của phân bố

Chỉ tiêu ROE có phân bố Normal

(7.38; 16.10), với diện tích 85%, áp

dụng hàm NORM.INV(0.85; 7.38;

16.10) ta xác định được giá trị trên trục

hoành (x) là 24.07, tương tự với diện

tích 90% ta sẽ có giá trị x là 28.01. Ta

sẽ có khoảng giá trị (24.07, 28.01]

tương ứng với mức điểm là 90. Nghĩa

là các doanh nghiệp có chỉ tiêu ROE

nằm trong khoảng giá trị này thì được

chấm là 90 điểm.

So sánh giá trị của các doanh

nghiệp với các khoảng giá trị vừa xác

định ta sẽ tìm được điểm của từng

doanh nghiệp cho các chỉ tiêu có tính

chất càng lớn càng tốt.

Đối với các chỉ tiêu có tính chất

càng nhỏ càng tốt thì ta cũng thực hiện

tương tự nhưng điểm thì ngược lại, sẽ

giảm dần từ trái sang phải.

Giải mờ cho các chỉ tiêu có

hàm thành viên thể hiện theo

mật độ xác suất

Các chỉ tiêu mang tính chất tối ưu sẽ

thể hiện hàm thành viên theo dạng mật

độ xác suất và được giải mờ theo trình

tự sau:

Tìm các khoảng giá trị x bằng hàm

nghịch đảo như trên.

Tìm các điểm theo trục tung (y)

bằng các hàm phân bố trong excel.

Ví dụ: đối với chỉ tiêu nợ dài hạn/vốn

cổ phần, theo phân bố Gamma (97.4;

1.29). Để tìm giá trị y ta sử dụng hàm

GAMMA.INV(x,alpha,beta).

Sau khi tìm được tất cả các giá trị y

tương ứng với các x, ta sẽ xác định

được y lớn nhất. Khoảng giá trị x

tương ứng với giá trị y cực đại sẽ có

điểm tối đa là 100. Các mức điểm còn

lại được qui ra từ điểm tối đa này:

Giá trị các chỉ tiêu của doanh nghiệp sẽ

được đối chiếu với khoảng điểm vừa

xác định để chấm điểm cho từng doanh

nghiệp ứng với mỗi chỉ tiêu.

- Bước 5: Xếp hạng

Tính tổng điểm

Sau bước giải mờ, sẽ xác định được

điểm của các doanh nghiệp theo từng

chỉ tiêu. Tổng điểm của từng doanh

nghiệp sẽ được quy đổi về thang điểm

100 theo công thức sau:

∑

Với: TD : Tổng điểm của doanh

nghiệp

Di : Điểm ứng với chỉ tiêu

thứ i của doanh nghiệp

n : Tổng số chỉ tiêu (là

26 đối với nghiên cứu này)

Tổng điểm được sử dụng để xếp hạng

doanh nghiệp trên cơ sở căn cứ vào

thang đo được trình bày dưới đây

Xây dựng thang đo

Thang đo gồm có 22 mức, điểm được

tính theo thang đo 100 và dựa vào giả

thiết nghiên cứu thì phân bố điểm của

tất cả các doanh nghiệp sẽ có dạng

phân bố Normal. Theo nguyên tắc

thống kê thì đối với phân bố Normal,

dữ liệu được bao phủ 99.8% nếu số

liệu nằm trong khoảng μ ± 3σ. Với μ =

50 (vì thang đo 100 có giá trị cao nhất

là 100 và bé nhất là 0), ta sử dụng hàm

excel để tính giá trị σ theo công thức

sau:

σ = (μ + NORM.S.INV(0.499))/3 = 16.7

Vậy, hàm phân bố điểm của các doanh

nghiệp có dạng Normal (50; 16.7) và

như ở trên đã đề cập, mỗi mức phân

loại xếp hạng sẽ tương ứng với một giá

trị xác suất phá sản. Mà để xác định

các điểm Z ứng với các xác suất tích

lũy ta sử dụng hàm excel

NORM.S.INV(xác suất tích lũy) để tính

toán, vậy có thể áp dụng tương tự để

tính các mức điểm phân loại. Tuy

nhiên, do hàm này trả về giá trị theo

phân bố Normal (0, 1), cho nên để qui

về phân bố Normal (50, 16.7) ta sử

dụng công thức sau:

Điểm = NORM.S.INV (1 – xác suất

phá sản) * σ + μ

4. Kết quả xếp hạng

4.1 Hàm thành viên của các chỉ

tiêu

Chỉ tiêu Hàm thành viên Tính

chất

Nhóm chỉ tiêu thanh khoản

Khả năng

thanh

toán hiện

tại

LOGN(1.92, 1.42) Tính tối

ưu

Khả năng

thanh

toán

nhanh

LOGN(1.19, 1.09) Tính tối

ưu

khả năng

thanh

toán tức

thì

WEIB(0.681,0.851) Tính tối

ưu

Nhóm chỉ tiêu hoạt động

Vòng

quay

hàng tồn

kho

BETA(0.193, 2.68) Càng lớn

càng tốt

Vòng

quay

khoản

phải thu

LOGN(12.8, 28.6) Càng lớn

càng tốt

Vòng

quay

khoản

phải trả

BETA(0.187, 3.4) Càng nhỏ

càng tốt

Hiệu suất

sử dụng

tài sản cố

định

LOGN(10.10, 11.20) Càng lớn

càng tốt

Hiệu suất

sử dụng

tổng tài

sản

WEIB(1.07, 1.17) Càng lớn

càng tốt

Hiệu suất

sử dụng

vốn cổ

phần

GAMM(2.85, 1.01) Càng lớn

càng tốt

Nhóm chỉ tiêu cấu trúc vốn và khả năng trả nợ

Tỷ số nợ

trên

tổng tài

sản

BETA(1.99, 1.74) Tính tối

ưu

Tỷ số nợ

dài hạn

trên vốn

cổ phần

GAMM(97.4, 1.29) Tính tối

ưu

Nợ ngắn

hạn trên

tổng nợ

BETA(1.46, 0.32) Tính tối

ưu

Tỷ suất

đầu tư

TSCĐ

GAMM(16.6, 1.71) Tính tối

ưu

Tỷ số tự

tài trợ

TSCĐ

GAMM(382, 0.861) Tính tối

ưu

Khả năng

thanh

toán lãi

vay

LOGN(0.667, 0.911) Càng lớn

càng tốt

Nhóm chỉ tiêu khả năng sinh lợi

Lợi

nhuận

gộp trên

doanh thu

GAMM(3.69, 19.5)

Càng lớn

càng tốt

Lợi

nhuận

ròng trên

doanh thu

(ROS)

NORM(3.95, 18.5)

Càng lớn

càng tốt

Lợi

nhuận

trước

thuế và

lãi vay

trên

doanh thu

NORM(9.85, 17.5)

Càng lớn

càng tốt

Suất sinh

lời của tài

sản

(ROA)

NORM(4.3, 7.91)

Càng lớn

càng tốt

Suất sinh

lời của

vốn chủ

sở hữu

(ROE)

NORM(7.38, 16.1)

Càng lớn

càng tốt

Thu nhập

trên một

cổ phần

(EPS).

NORM(1.63e+003,

3.14e+003)

Càng lớn

càng tốt

4.2 Phân bố điểm của các doanh

nghiệp

Điểm của các doanh nghiệp tuân theo

phân bố Normal: NORM(50.8, 7.83)

với phương sai là 0.0015 và được kiểm

định bằng phương pháp Chi square test,

đã khẳng định phân bố phù hợp dữ liệu

với độ tin cậy 99%, kết quả được trình

bày trong hình (3.2) dưới đây đã khẳng

định giả thiết (iii) là đúng. Nhìn vào đồ

thị (3.1) ta thấy rằng mật độ phân bố

của điểm số tương đối đồng đều và

xoay quanh giá trị 50.8 với độ lệch

không quá cao là 7.83.

Hình 4.1: Phân bố điểm của các

doanh nghiệp được xếp hạng

4.3 Kết quả xếp hạng

Thu nhập

trên một

cổ phần

(EPS).

NORM(1.63e+003,

3.14e+003)

Càng

lớn

càng

tốt

Nhóm chỉ tiêu tăng trưởng

Tăng

trưởng

doanh thu

thuần

NORM(-2.27, 35.2) Càng

lớn

càng

tốt

Tăng

trưởng

tổng tài

sản

GAMM(5.55, 12.9) Càng

lớn

càng

tốt

Tăng

trưởng lợi

nhuận sau

thuế

NORM(-53.6, 429) Càng

lớn

càng

tốt

Nhóm chỉ tiêu giá trị thị trường của doanh

nghiệp

P/E GAMM(6.68, 6.95) Càng

lớn

càng

tốt

P/B LOGN(0.689, 0.438) Càng

lớn

càng

tốt

Hạng của các doanh nghiệp có dạng

phân bố Normal được thể hiện trong

hình (4.2) ở trên, trong đó số đông

doanh nghiệp được xếp hạng từ B- đến

A chiếm 87.2% toàn thị trường, tập

trung ở khoảng giữa của hình chuông

và số lượng công ty nằm ở mép trái, có

hạng từ A+ đến AAA, chiếm 3.2%,

còn lại là các doanh nghiệp được xếp

từ D đến CCC+ có tỷ trọng là 9.5%.

Kết quả xếp hạng này phù hợp với bối

cảnh trong năm 2012 các doanh nghiệp

gặp rất nhiều khó khăn do kinh tế-xã

hội trong nước tiếp tục bị ảnh hưởng

bởi sự bất ổn của kinh tế thế giới do

khủng hoảng tài chính và khủng hoảng

nợ công ở Châu Âu chưa được giải

quyết. Suy thoái trong khu vực đồng

euro cùng với khủng hoảng tín dụng và

tình trạng thất nghiệp gia tăng tại các

nước thuộc khu vực này vẫn đang tiếp

diễn. Hoạt động sản xuất và thương

mại toàn cầu bị tác động mạnh. Những

bất lợi từ sự sụt giảm của kinh tế thế

giới ảnh hưởng xấu đến hoạt động sản

xuất kinh doanh và đời sống dân cư

trong nước. Thị trường tiêu thụ hàng

hóa bị thu hẹp, hàng tồn kho ở mức

cao, sức mua trong dân giảm. Nhiều

doanh nghiệp, nhất là doanh nghiệp

nhỏ và vừa phải thu hẹp sản xuất, dừng

hoạt động hoặc giải thể.

5. Kết luận và kiến nghị

Phương pháp XHTN doanh nghiệp

bằng mô hình toán, logic mờ đã đạt

được 2 điểm nổi trội như sau:

Xếp hạng hoàn toàn theo

phương pháp định lượng, mang

tính khách quan, không bị chi

phối bởi bất kỳ yếu tố chủ quan,

cảm tính nào khác.

Chuẩn để chấm điểm cho từng

chỉ tiêu không là con số “tĩnh”

mà thay đổi theo sự biến động

của thị trường, phản ánh nhanh,

kịp thời tình trạng của các

doanh nghiệp để tránh sai lệch

trong kết quả xếp hạng.

Mặc dù nghiên cứu đã đạt được một số

kết quả nhất định, tuy nhiên, do giới

hạn về thời gian thực hiện nên đề tài

vẫn còn một số hạn chế như sau: các

chỉ tiêu được chọn để làm cơ sở xếp

hạng hoàn toàn là chỉ tiêu tài chính,

mặc dù vẫn có thể phản ánh được “sức

khỏe” của doanh nghiệp nhưng chưa

thực sự toàn diện, và việc đưa ra trọng

số của các chỉ tiêu bằng nhau về cơ

0 1 1 4

15

33

43

68 69

54

74

62

51

43

36 34

22 19

14

6

1 0 0

10

20

30

40

50

60

70

80 Biểu đồ phân bố xếp hạng năm 2012

Hình 4.2: Phân bố xếp hạng của

các doanh nghiệp trên toàn thị trường

bản là hợp lý nhưng có thể làm giảm

tính quan trọng của một số chỉ tiêu.

Ngoài ra, nghiên cứu chỉ tiến hành xếp

hạng cho năm 2012 nên chưa có sự đối

chiếu, so sánh với các năm khác để có

thể thấy được sự thay đổi kết quả xếp

hạng qua từng năm theo những biến

động của nền kinh tế, từ đó củng cố

hơn nữa tính hợp lý của phương pháp

logic mờ trong xếp hạng.

Do đó, để hoàn thiện hơn nữa công tác

xếp hạng tín nhiệm doanh nghiệp bằng

kỹ thuật logic mờ, một số hướng

nghiên cứu tiếp theo được đề nghị như

sau:

(i) Sử dụng logic mờ để xếp hạng

với bộ chỉ tiêu tài chính và phi tài

chính (kỹ thuật logic mờ hoàn toàn

có thể ứng dụng cho các yếu tố

định tính).

(ii) Xây dựng bộ trọng số cho các

chỉ tiêu bằng phương pháp khảo sát

chuyên gia.

(iii) Khảo sát kết quả xếp hạng tín

nhiệm doanh nghiệp qua nhiều

năm để thấy được sự thăng/ giảm

hay giữ hạng của các doanh nghiệp

theo sự thay đổi của môi trường

hoạt động và điều kiện kinh tế.

TÀI LIỆU THAM KHẢO

Tiếng Việt

[1] Đào Lê Minh (2009), Phân tích

báo cáo tài chính doanh nghiệp,

NXB Thống kê, Hà Nội.

[2] Hay Sinh (2013), “Ước tính xác

suất phá sản trong thẩm định giá

trị doanh nghiệp”, Tạp chí Phát

triển & Hội nhập (số 8).

[3] Lê Tất Thành (2012), Cẩm nang

xếp hạng tín nhiệm doanh nghiệp,

NXB Trẻ, Tp. HCM.

[4] Ngân hàng Đầu tư và Phát triển

(2011), Sổ tay tín dụng.

[5] Ngân hàng nhà nước (2002), Đề

án phân tích, xếp loại tín dụng

doanh nghiệp, Quyết định số

57/2002/QĐ-NHNN

[6] Ngân hàng Nông nghiệp và Phát

triển Nông Thôn , Sổ tay tín dụng.

[7] Nguyễn Minh Kiều (2009), Tài

chính doanh nghiệp căn bản,

NXB Thống kê, Hà Nội.

[8] Nguyễn Như Phong (2005),

Logic mờ và ứng dụng, NXB

Khoa học và Kỹ thuật, Hà Nội.

[9] Nguyễn Như Phong (2006), Kinh

tế kỹ thuật mờ, NXB Khoa học

và Kỹ thuật, Hà Nội.

[10] Nguyễn Thị Ngọc Trang, Nguyễn

Thị Liên Hoa, Từ Thị Kim Thoa,

Vũ Việt Quảng, Lê Đạt Chí

(2008), Phân tích tài chính, NXB

Lao động Xã hội, Hà Nội.

[11] Nguyễn Văn Thông (2011), Xây

dựng một hệ thống thông tin hỗ

trợ đánh giá điểm học sinh dùng

lý thuyết tập mờ, luận văn thạc sĩ

khoa đảm bảo toán học cho máy

tính và hệ thống tính toán, Đại

học Khoa học Tự nhiên, Tp.

HCM.

[12] Phạm Huy Thắng (2008), Hoàn

thiện xếp hạng doanh nghiệp tại

Trung tâm thông tin tín dụng

Ngân hàng Nhà nước Việt Nam,

luận văn thạc sĩ khoa Tài chính

Ngân hàng, Đại học Kinh tế

Quốc dân, Hà Nội.

[13] Trần Huy Hoàng (2011), Quản

trị ngân hàng, NXB Lao động Xã

hội, Hà Nội.

[14] Trần Ngọc Thơ, Nguyễn Thị

Ngọc Trang, Phan Thị Bích

Nguyệt, Nguyễn Thị Liên Hoa,

Nguyễn Thị Uyên Uyên (2007),

Tài chính doanh nghiệp hiện đại,

NXB Thống kê, Hà Nội

[15] Võ Hồng Đức và Nguyễn Đình

Thiên (2012), “Xếp hạng tín

nhiệm doanh nghiệp niêm yết

trên thị trường chứng khoán tại

Việt Nam: sử dụng lý thuyết mờ”,

Tạp chí Phát triển Kinh tế (số

269).

Tiếng Anh

[16] Altman, Edward.I. (2005), An

emerging market credit scoring

system for corporate bonds,

pp.314.

[17] H.-J.Zimmermann (1991), Fuzzy

set theory and its applications

(second, revised edition), Kluwer

academic publishers, London.

[18] Moody’s (2006), Rating

Methodology - Global Retail

Industry.

Subramanyam, K.R. and Wild, J.J.

(2008), Financial Statement Analysis

(10th Edtion) . McGraw-Hill/Irwin, pp

526 – 827

Thông tin liên hệ tác giả chính

(người chịu trách nhiệm bài viết): Họ tên: Nguyễn Thị Mai Trâm

Đơn vị: Khoa Kinh Tế- ĐH SPKT

Điện thoại: 01689990104

Email: tramntm@hcmute.edu.vn

Chuyên ngành chính (hƣớng

nghiên cứu): tài chính ngân hang,

supply chain management