MỘT SỐ BÀI TẬP RỦI RO TÍN DỤNG Bài 1. Giả sử có hai yếu tố sau tác động đến hành vi không trả được nợ trong quá khứ của các khách hàng vay là tỉ số nợ trên vốn chủ sở hữu (D/E) và tỉ số doanh thu trên tổng tài sản (S/A). Dựa trên số liệu vỡ nợ trong quá khứ, người ta ước lượng được mô hình hồi quy tuyến tính như sau: PDi = 0.5 (D/Ei) + 0.1 (S/Ai) Giả thiết rằng 1 khách hàng tiềm năng có D/E = 0.3 và S/A = 2.0. Tính xác suất vỡ nợ của khách hàng đó. Pdo = 0.5*0.3 + 0.1*2 = 0.35 Bài 2. Giả sử rằng ước lượng được mô hình xác suất tuyến tính sau: PD = 0.3X1 + 0.2X2 – 0.5X3 , trong đó X1 = 0.75 là tỉ số nợ trên vốn chủ sở hữu của khách hàng vay X2 = 0.25 là độ biến động thu nhập của khách hàng vay X3 = 0.1 là chỉ số lợi nhuận của khách hàng vay 1. Tính xác suất vỡ nợ (PD) của khách hàng trên? Pdo = 0.3*0.75 + 0.2*0.25 - 0.5*0.1 = 0.225 2. Tính xác suất vỡ nợ nếu tỉ số nợ trên vốn chủ sở hữu là 2.5? Trong trường hợp này điều kiện rằng buộc giữa X2 và X3 như thế nào? PD1 = 0.3*2.5 + 0.2*0.25 - 0.5*0.1 = 0.75 Do PD là xác suất vỡ nợ nên PD<1 suy ra: 0.3*2.5 + 0.2*X2 -0.5*X3<1 0.2*X2 -0.5*X3<0.25 3. Hạn chế của mô hình xác suất tuyến tính là gì? Không có gì để đảm bảo rằng PD thuộc khoảng từ 0 tới 1. Do biến phụ thuộc là biến rời rạc, nên phương sai sai số trong mô hình thay đổi. Bài 3. Mô hình z-Altman: z = 1,2X1 + 1,4X2 + 3,3X3 + 0,6X4 + 1,0X5, trong đó: X1 = tỷ số “vốn lưu động ròng/tổng tài sản”. X2 = tỷ số “lợi nhuận giữ lại/tổng tài sản”. X3 = tỷ số “lợi nhuận trước thuế và tiền lãi/tổng tài sản”. X4 = tỷ số “thị giá cổ phiếu/giá trị ghi sổ của nợ dài hạn”. Vốn chủ/Nợ? X5 = tỷ số “doanh thu/tổng tài sản”. Giả sử các chỉ số tài chính của 1 doanh nghiệp vay vốn tại ngân hàng như sau: X1 = 0.2; X2 = 0; X3 = -0.2; X4 = 0.1; X5 = 2.0. Nêu nhận xét về các chỉ số tài chính của doanh nghiệp nào? Tính điểm số Z và đánh giá. X3: BEP=-0.2 < 0 Dẫn tới X2=0: Thua lỗ nên lợi nhuận giữ lại =0 X4=0.1 quá nhỏ, cho thấy giá trị thị trường của vốn chủ sở hữu rất nhỏ so với vốn nợ. Hoặc là doanh nghiệp vay quá nhiều, hoặc là kinh doanh không tốt dẫn tới thị giá cổ phiếu giảm mạnh. Dù là trường hợp nào thì rủi ro khi cho doanh nghiệp này vay đều rất đáng lo ngại. z = 1.2*0.2 + 1.4*0 + 3.3*-0.2 + 0.6*0.1 + 1.0*2.0 = 1.64 Không có thông tin về ngành kinh doanh (theo mô hình điểm số Z cần biết ngành thì mới kết luận). Tuy nhiên như trên đã nói, dù sao cũng rủi ro cao. Bài 4. Chạy mô hình logit ngành thương mại có kết quả Dependent Variable: BADFLAG Method: ML - Binary Logit (Quadratic hill climbing) Date: 06/14/09 Time: 01:58 Sample: 1 738 Included observations: 737 Excluded observations: 1 Convergence achieved after 7 iterations Covariance matrix computed using second derivatives Variable Coefficient Std. Error z-Statistic Prob. X1 -0.024368 0.010658 -2.286371 0.0222 REVENUESONTOTALASSSET -0.004168 0.002227 -1.871268 0.0613 C -1.437857 0.543966 -2.643285 0.0082 Mean dependent var 0.035278 S.D. dependent var 0.184607 S.E. of regression 0.183066 Akaike info criterion 0.296190 Sum squared resid 24.59855 Schwarz criterion 0.314925 Log likelihood -106.1461 Hannan-Quinn criter. 0.303415 Restr. log likelihood -112.4927 Avg. log likelihood -0.144025 LR statistic (2 df) 12.69311 McFadden R-squared 0.056418 Probability(LR stat) 0.001753 Obs with Dep=0 711 Total obs 737 Obs with Dep=1 26 Commented [MM1]: Đưa kết uả