Phân tích các nhân tố ảnh hưởng tới khả năng vỡ nợ của khách hàng pháp nhân tại Ngân hàng TMCP Ngoại thương Việt Nam – chi nhánh Ba Đình.

Phân tích các nhân tố ảnh hưởng tới khả năng vỡ nợ của khách hàng pháp nhân tại Ngân hàng TMCP Ngoại thương Việt Nam – chi nhánh Ba Đình.Phân tích các nhân tố ảnh hưởng tới khả năng vỡ nợ của khách hàng pháp nhân tại Ngân hàng TMCP Ngoại thương Việt Nam – chi nhánh Ba Đình.Phân tích các nhân tố ảnh hưởng tới khả năng vỡ nợ của khách hàng pháp nhân tại Ngân hàng TMCP Ngoại thương Việt Nam – chi nhánh Ba Đình.Phân tích các nhân tố ảnh hưởng tới khả năng vỡ nợ của khách hàng pháp nhân tại Ngân hàng TMCP Ngoại thương Việt Nam – chi nhánh Ba Đình.Phân tích các nhân tố ảnh hưởng tới khả năng vỡ nợ của khách hàng pháp nhân tại Ngân hàng TMCP Ngoại thương Việt Nam – chi nhánh Ba Đình.Phân tích các nhân tố ảnh hưởng tới khả năng vỡ nợ của khách hàng pháp nhân tại Ngân hàng TMCP Ngoại thương Việt Nam – chi nhánh Ba Đình.Phân tích các nhân tố ảnh hưởng tới khả năng vỡ nợ của khách hàng pháp nhân tại Ngân hàng TMCP Ngoại thương Việt Nam – chi nhánh Ba Đình.Phân tích các nhân tố ảnh hưởng tới khả năng vỡ nợ của khách hàng pháp nhân tại Ngân hàng TMCP Ngoại thương Việt Nam – chi nhánh Ba Đình.Phân tích các nhân tố ảnh hưởng tới khả năng vỡ nợ của khách hàng pháp nhân tại Ngân hàng TMCP Ngoại thương Việt Nam – chi nhánh Ba Đình.

Tính cấp thiết của đề tài

Trong bối cảnh đại dịch Covid-19, các doanh nghiệp Việt Nam, đặc biệt là các doanh nghiệp nhỏ và vừa (DNNVV), đã phải đối mặt với nhiều khó khăn, bao gồm việc tiếp cận nguồn vốn với lãi suất cao và nguy cơ nợ xấu gia tăng Rủi ro vỡ nợ, tức khả năng doanh nghiệp không thể thanh toán nghĩa vụ tài chính, đang trở thành một vấn đề nghiêm trọng Trong khi đó, quyết định phá sản diễn ra khi doanh nghiệp ngừng thực hiện nghĩa vụ nợ theo quy định pháp luật Tại Việt Nam, các ngân hàng thương mại (NHTM) vẫn chủ yếu dựa vào hệ thống xếp hạng nội bộ và đánh giá rủi ro tín dụng dựa trên các yếu tố chủ quan Tuy nhiên, với sự hội nhập kinh tế quốc tế và yêu cầu minh bạch hóa, các NHTM đang dần chuyển sang phương pháp lượng hóa rủi ro tín dụng, giúp cải thiện độ chính xác trong việc ra quyết định cấp tín dụng và quản lý rủi ro hiệu quả hơn.

Theo Quyết định số 493/2005/QĐNHNN, các TCTD phải xây dựng hệ thống xếp hạng tín dụng nội bộ để phân loại nợ và quản lý chất lượng tín dụng Vietcombank đã triển khai hệ thống này với sự tư vấn của Công ty TNHH Ernst & Young VN (E&Y), giúp duy trì đánh giá tín dụng và khả năng trả nợ của doanh nghiệp Những năm gần đây, việc áp dụng xếp hạng tín dụng đã nâng cao chất lượng tín dụng, giảm thiểu nợ có vấn đề và tỷ lệ doanh nghiệp vỡ nợ ở mức thấp Tính đến 31/12/2020, Vietcombank Ba Đình ghi nhận 09 doanh nghiệp vỡ nợ, chủ yếu trong ngành thương mại và xây dựng Giá trị nợ của các doanh nghiệp này tăng mạnh, từ 52 tỷ đồng năm 2018 lên 110 tỷ đồng năm 2020, yêu cầu chi nhánh phải cải thiện quản trị rủi ro tín dụng và tăng cường giải pháp thu hồi nợ để phát triển bền vững.

Bài viết này nhấn mạnh tầm quan trọng của việc xác định các nhân tố tài chính chính ảnh hưởng đến rủi ro vỡ nợ và phân loại mức độ quan trọng của chúng giữa các doanh nghiệp có và không có rủi ro Việc nhận diện các yếu tố đo lường rủi ro sẽ hỗ trợ trong việc dự đoán khả năng vỡ nợ của doanh nghiệp Đề tài “Phân tích các nhân tố ảnh hưởng tới khả năng vỡ nợ của khách hàng pháp nhân tại ngân hàng TMCP ngoại thương Việt Nam - chi nhánh Ba Đình” sẽ cung cấp thông tin quý giá cho nhà đầu tư và ngân hàng trong việc cải thiện hiệu quả quản trị và giảm thiểu rủi ro tín dụng đối với khách hàng doanh nghiệp Đồng thời, nghiên cứu cũng giúp các doanh nghiệp, đặc biệt là doanh nghiệp nhỏ và vừa, hiểu rõ hơn về ảnh hưởng của các yếu tố tài chính trong hoạt động kinh doanh của họ.

Tổng quan các công trình nghiên cứu

Lược khảo các công trình nghiên cứu

Leksrisakul và Evans (2005) đã áp dụng mô hình MDA để dự đoán khả năng vỡ nợ của các doanh nghiệp tại Thái Lan, dựa trên dữ liệu từ Sở Chứng khoán Thái Lan trong giai đoạn từ năm 1997 đến 2002.

Trong nghiên cứu này, có 89 doanh nghiệp không gặp rủi ro vỡ nợ và 46 doanh nghiệp có nguy cơ vỡ nợ Từ 37 biến số tài chính được phân tích, tác giả đã xác định 10 yếu tố tài chính quan trọng ảnh hưởng đến khả năng phân biệt rủi ro vỡ nợ của các công ty Trong số đó, 5 yếu tố có ý nghĩa thống kê bao gồm: tỷ lệ lợi nhuận giữ lại trên tổng tài sản, EBITDA, tỷ lệ vốn lưu động trên tổng tài sản, tỷ lệ thu nhập ròng trên tổng tài sản và tỷ lệ vốn hóa thị trường trên tổng nợ phải trả.

Nghiên cứu của Rugby (2006) đã sử dụng các tỷ lệ tài chính để xây dựng các mô hình thống kê nhằm dự đoán khủng hoảng tài chính của 26 công ty cổ phần đại chúng niêm yết trên Thị trường tài chính Amman, so sánh với 26 công ty thành công trong giai đoạn 1991-2002 Các tỷ lệ tài chính được áp dụng bao gồm tỷ lệ thanh khoản, tỷ suất sinh lời và tỷ lệ đòn bẩy tài chính Kết quả cho thấy khả năng dự đoán sự thất bại của các công ty đạt độ chính xác 96.2% một năm trước khi xảy ra khủng hoảng, tuy nhiên, độ chính xác này giảm dần từ năm thứ hai đến năm thứ năm trước khi thất bại.

Abdullah và cộng sự (2008) đã thực hiện một nghiên cứu so sánh giữa phương pháp phân tích phân biệt (MDA) và mô hình logistic để xác định các công ty tài chính gặp khó khăn tại Malaysia Kết quả cho thấy MDA đạt tỷ lệ chính xác lên đến 85% Trong số các chỉ tiêu hoạt động của công ty, tỷ lệ nợ trên tổng tài sản, so với tỷ số bình quân toàn ngành, là một yếu tố dự báo quan trọng cho khủng hoảng tài chính Bên cạnh đó, tăng trưởng thu nhập ròng cũng là một chỉ số đáng chú ý trong MDA, trong khi mô hình logistic lại chỉ ra rằng tỷ suất lợi nhuận trên tài sản có sự khác biệt đáng kể.

Kong Lai (2010) đã tiến hành nghiên cứu với 130 công ty niêm yết trên sàn giao dịch Thượng Hải và Thâm Quyến vào năm 2009, trong đó phân tích các nhóm công ty bị quản lý thất bại và các nhóm được quản lý bình thường Tác giả sử dụng mô hình phân tích phân biệt và mô hình logistic để lựa chọn 5 yếu tố tài chính quan trọng, bao gồm khả năng lợi nhuận, khả năng trả nợ vay, khả năng hoạt động, khả năng tăng trưởng và cơ cấu vốn.

Nghiên cứu của Rim và Roy (2014) đã kiểm tra hiệu suất của mô hình Altman Z-score đối với các công ty sản xuất tại Lebanon, cho thấy rằng mô hình này vẫn là một công cụ hữu ích trong việc dự đoán tình trạng khủng hoảng tài chính của ngành sản xuất ở Lebanon Kết quả nghiên cứu của họ phù hợp với phát hiện của Li và Rahgozar.

(2012) và Ilahi và cộng sự (2015)

Nghiên cứu của Memíc (2015) đã đo lường rủi ro vỡ nợ của các doanh nghiệp đối với quản trị rủi ro tín dụng của các ngân hàng tại Liên bang Bosnia và Herzegovina bằng cách sử dụng mô hình Logistic và mô hình MDA Kết quả cho thấy mô hình logistic đạt độ chính xác cao nhất là 84,96%, trong khi mô hình MDA đạt 81,45% Quan sát mô hình hồi quy logistic, lợi nhuận/tài sản có ý nghĩa thống kê trong cả 4 giai đoạn trước khi vỡ nợ và có hệ số hồi quy rất cao Đối với mô hình MDA, tỷ lệ Doanh thu thuần/tổng tài sản là biến số có khả năng phân biệt nhất rủi ro vỡ nợ.

Zohra và cộng sự (2015) đã phát triển một mô hình tài chính với các tỷ số quan trọng giúp phân biệt giữa các công ty gặp khủng hoảng tài chính và không gặp khủng hoảng tại Jordan Mô hình này sử dụng ba tỷ lệ tài chính: vốn lưu động ròng trên vốn chủ sở hữu, tỷ số vòng quay các khoản phải thu và tỷ lệ vốn chủ sở hữu trên tài sản cố định, cho phép phân loại doanh nghiệp thành hai nhóm với độ chính xác lên tới 89,3% Đặc biệt, độ chính xác trong việc phân biệt giữa doanh nghiệp thất bại và không thất bại lần lượt là 67,9%, 78,6% và 74,1% trong ba năm trước khi xảy ra rủi ro phá sản.

Jones và cộng sự (2015) đã nghiên cứu hiệu suất dự đoán của mô hình biến nhị phân (logit) bằng cách phân tích một mẫu lớn các thay đổi xếp hạng tín dụng quốc tế từ năm 1983 đến 2013 Kết quả cho thấy mô hình logit/probit có khả năng dự đoán chính xác tình trạng khủng hoảng tài chính của các doanh nghiệp có mối quan hệ tín dụng với ngân hàng.

Mselmi và cộng sự (2017) đã nghiên cứu việc sử dụng mô hình logistic để dự đoán khủng hoảng tài chính ở các doanh nghiệp nhỏ và vừa tại Pháp, với kết quả cho thấy độ chính xác của mô hình đạt 94.28% Nghiên cứu chỉ ra rằng các công ty gặp khủng hoảng tài chính thường là những doanh nghiệp nhỏ, có đòn bẩy tài chính cao và khả năng trả nợ thấp Bên cạnh đó, các chỉ số thanh khoản, khả năng sinh lời và khả năng thanh toán của những công ty này cũng thấp hơn so với các doanh nghiệp khác.

Nghiên cứu của Waqas và cộng sự (2018) đã tiến hành dự báo khủng hoảng tài chính cho 290 công ty niêm yết trên thị trường chứng khoán Pakistan trong giai đoạn 2007-2016 Sử dụng mô hình Logit, nghiên cứu này chỉ ra rằng các yếu tố như lợi nhuận, thanh khoản, đòn bẩy tài chính, dòng tiền và quy mô công ty có ảnh hưởng đáng kể đến khả năng dự đoán khủng hoảng tài chính.

Ashraf và cộng sự (2019) đã tiến hành so sánh độ chính xác của các mô hình dự báo khủng hoảng tài chính truyền thống đối với các công ty ở giai đoạn đầu và cuối của tình trạng kiệt quệ tại Pakistan trong giai đoạn 2001–2015 Nghiên cứu xây dựng điểm số cho các công ty kiệt quệ và ổn định, sau đó so sánh độ chính xác dự đoán của các mô hình Kết quả cho thấy mô hình probit ba biến có độ chính xác dự đoán cao nhất, tiếp theo là mô hình logit, trong khi mô hình điểm Z lại dự đoán chính xác hơn khả năng mất khả năng thanh toán cho cả hai loại công ty Nghiên cứu cũng chỉ ra rằng khả năng dự đoán của tất cả các mô hình đều giảm trong thời kỳ khủng hoảng tài chính.

Khoảng trống nghiên cứu

Nghiên cứu về dự báo rủi ro vỡ nợ của doanh nghiệp hiện nay rất đa dạng, chủ yếu tập trung vào các quốc gia đang phát triển như Thái Lan, Trung Quốc, Pakistan và Bosnia và Herzegovina Phương pháp phổ biến là hồi quy mô hình Logit, dựa trên các chỉ tiêu tài chính được đề xuất bởi Beaver (1966), Altman (1968) và Ohlson (1980) Sự gia tăng trong việc ứng dụng phân tích logit đã cải thiện khả năng dự đoán tình trạng khủng hoảng tài chính của doanh nghiệp, theo nhiều nghiên cứu gần đây Tuy nhiên, còn nhiều ý kiến khác nhau về các nhân tố và ý nghĩa thống kê của chúng trong mô hình dự báo rủi ro vỡ nợ Đặc biệt, chưa có nghiên cứu cụ thể nào đánh giá rủi ro vỡ nợ của doanh nghiệp vay vốn tại các ngân hàng thương mại (NHTM) trong nước Do đó, nghiên cứu này sẽ xác định các nhân tố tài chính chủ yếu ảnh hưởng đến rủi ro vỡ nợ và đánh giá tầm quan trọng của chúng trong hoạt động tín dụng của NHTM, thông qua mô hình nhị phân Logistic do Ohlson (1980) phát triển.

Mục tiêu nghiên cứu

Mục tiêu chung

Nghiên cứu này phân tích và đánh giá tác động của các yếu tố đến rủi ro vỡ nợ của khách hàng pháp nhân tại Ngân hàng TMCP Ngoại thương Việt Nam - chi nhánh Ba Đình Mục tiêu là đề xuất các giải pháp quản trị nhằm dự đoán khả năng vỡ nợ của doanh nghiệp, từ đó giảm thiểu rủi ro tín dụng tại ngân hàng.

Mục tiêu cụ thể

Bài viết này tập trung vào việc xác định các nhân tố ảnh hưởng đến rủi ro vỡ nợ của khách hàng pháp nhân tại ngân hàng TMCP Ngoại thương Việt Nam - chi nhánh Ba Đình Đồng thời, nghiên cứu cũng đo lường tác động của những nhân tố này đến khả năng vỡ nợ của khách hàng Cuối cùng, bài viết đề xuất các hàm ý quản trị nhằm giúp ngân hàng dự báo chính xác hơn về khả năng vỡ nợ của các khách hàng pháp nhân, từ đó nâng cao hiệu quả quản lý rủi ro tài chính.

Ý nghĩa của đề tài nghiên cứu

Ý nghĩa khoa học

Nghiên cứu này hệ thống hoá lý thuyết về tín dụng ngân hàng thương mại và khách hàng pháp nhân, đồng thời phân tích các yếu tố liên quan đến tín dụng và rủi ro vỡ nợ của khách hàng pháp nhân Bằng cách xem xét các công trình nghiên cứu trước đó, nghiên cứu hình thành mô hình và giả thuyết về các nhân tố ảnh hưởng đến rủi ro vỡ nợ tại ngân hàng thương mại.

Ý nghĩa thực tiễn

Luận văn đã phân tích và đánh giá các yếu tố ảnh hưởng đến rủi ro vỡ nợ của khách hàng pháp nhân tại ngân hàng TMCP Ngoại thương Việt Nam - chi nhánh Ba Đình Dựa trên kết quả nghiên cứu, tác giả đã đề xuất những giải pháp nhằm cải thiện hoạt động dự báo rủi ro vỡ nợ cho khách hàng pháp nhân tại ngân hàng này.

Kết cấu của đề tài

Ngoài phần mở đầu kết luận, kết cấu đề tài bao gồm 03 chương

Chương 1: Cơ sở lý thuyết về rủi ro vỡ nợ của khách hàng pháp nhân tại ngân hàng thương mại

Chương 2: Phân tích các nhân tố ảnh hưởng đến khả năng vỡ nợ của các doanh nghiệp tại ngân hàng TMCP Ngoại thương chi nhánh Ba Đình

Chương 3 của bài viết tập trung vào việc tổng kết và đề xuất giải pháp nhằm nâng cao hiệu quả hoạt động dự báo rủi ro vỡ nợ của khách hàng pháp nhân tại Ngân hàng TMCP Ngoại thương Việt Nam - Chi nhánh Ba Đình Các giải pháp được đưa ra sẽ giúp cải thiện quy trình đánh giá rủi ro, tăng cường khả năng nhận diện và phân tích các yếu tố tác động đến tình hình tài chính của khách hàng, từ đó giảm thiểu nguy cơ vỡ nợ và bảo vệ lợi ích của ngân hàng.

CƠ SỞ LÝ THUYẾT VỀ RỦI RO VỠ NỢ CỦA KHÁCH HÀNG PHÁP NHÂN TẠI NGÂN HÀNG THƯƠNG MẠI

Tín dụng ngân hàng thương mại

1.1.1 Khái niệm tín dụng ngân hàng thương mại

Nguyễn Văn Tiến (2010) định nghĩa tín dụng ngân hàng là sự thỏa thuận giữa ngân hàng và khách hàng cho phép khách hàng sử dụng tài sản, có thể là tiền, tài sản thực hoặc uy tín, với nguyên tắc hoàn trả Các hình thức tín dụng bao gồm cho vay, chiết khấu, cho thuê tài chính, bảo lãnh ngân hàng và các nghiệp vụ liên quan khác.

Tín dụng là giao dịch tài chính giữa bên cho vay và bên đi vay, trong đó bên cho vay chuyển giao tài sản cho bên đi vay trong một khoảng thời gian theo thỏa thuận Bên đi vay có trách nhiệm hoàn trả vốn gốc và lãi suất cho bên cho vay đúng hạn.

Tín dụng ngân hàng được định nghĩa là mối quan hệ chuyển nhượng tài sản (vốn) giữa ngân hàng và các chủ thể khác trong nền kinh tế, trong đó ngân hàng đóng vai trò vừa là người cho vay (chủ nợ) vừa là người đi vay (con nợ).

1.1.2 Đặc điểm của tín dụng ngân hàng thương mại

Cơ sở quyết định tín dụng của ngân hàng thương mại (NHTM) dựa vào niềm tin rằng khách hàng sẽ sử dụng vốn vay đúng mục đích và có khả năng hoàn trả nợ đúng hạn Ngược lại, người đi vay cũng đặt niềm tin vào khả năng tạo ra thu nhập trong tương lai để thanh toán gốc và lãi vay cho NHTM.

Tín dụng mà ngân hàng thương mại (NHTM) cấp cho khách hàng chủ yếu được hình thành từ nguồn vốn huy động, bao gồm tiền gửi của cá nhân và tổ chức trong và ngoài nước Do đó, các khoản vay mà khách hàng nhận được chỉ mang tính chất tạm thời và phải được sử dụng theo mục đích đã cam kết với NHTM.

Tín dụng luôn có thời hạn và yêu cầu hoàn trả vô điều kiện, vì khách hàng không phải là chủ sở hữu thực sự của số tiền vay Do đó, họ phải cam kết hoàn trả khoản vay cho ngân hàng thương mại.

Vào thứ tư, giá trị tín dụng không chỉ được bảo toàn mà còn tăng lên nhờ lợi tức tín dụng Giá trị hoàn trả cần phải lớn hơn giá trị lúc cho vay, vì khách hàng phải trả chi phí cho việc sử dụng vốn vay Khoản lợi tức này luôn dương để bù đắp chi phí hoạt động và mang lại lợi nhuận cho ngân hàng thương mại.

Vào thứ năm, tín dụng của ngân hàng thương mại (NHTM) đối mặt với rủi ro cao Dù khách hàng có thiện chí trong việc trả nợ, nhưng trong bối cảnh kinh doanh không thuận lợi, biến động kinh tế và các sự cố bất khả kháng, việc trả nợ của họ có thể gặp khó khăn.

1.1.3 Vai trò của tín dụng ngân hàng thương mại trong nền kinh tế

Sự phát triển của nền kinh tế kéo theo sự mở rộng quy mô và số lượng của hệ thống ngân hàng thương mại (NHTM), khẳng định vai trò thiết yếu của NHTM như một trung gian tài chính trong hệ thống tài chính quốc gia Tín dụng NHTM không chỉ đóng vai trò quan trọng trong sự phát triển chung của nền kinh tế mà còn là yếu tố sống còn cho sự tồn tại và phát triển của chính các NHTM.

Thứ nhất, tín dụng NHTM góp phần giảm hệ số vốn nhàn rỗi trong lưu thông và nâng cao hiệu quả sử dụng vốn

Tín dụng ngân hàng thương mại (NHTM) đóng vai trò quan trọng trong việc chuyển giao nguồn vốn từ những người có tiền nhàn rỗi đến những đối tượng cần vốn, tạo ra sự linh hoạt trong việc sử dụng tài chính Trong bối cảnh thị trường, mọi người đều mong muốn gia tăng lợi nhuận từ tiền của mình, vì vậy họ sẵn lòng cho NHTM vay để thu lợi Điều này không chỉ giúp giảm thiểu lượng tiền nhàn rỗi trong lưu thông mà còn nâng cao thu nhập cho người gửi tiết kiệm.

Chính phủ áp dụng tín dụng từ ngân hàng thương mại như một công cụ điều tiết vĩ mô nhằm thực hiện chiến lược phát triển kinh tế - xã hội.

Tín dụng ngân hàng thương mại đóng vai trò quan trọng trong việc thúc đẩy tăng trưởng kinh tế Các doanh nghiệp cần áp dụng các biện pháp hiệu quả để sử dụng vốn và tăng nhanh vòng quay vốn, nhằm đảm bảo trả nợ vay đúng hạn cả gốc lẫn lãi Nếu không, họ sẽ đối mặt với nguy cơ phá sản Trong bối cảnh nền kinh tế thị trường cạnh tranh khốc liệt, việc này càng trở nên cần thiết để thúc đẩy sự phát triển của nền kinh tế hàng hóa.

Tín dụng ngân hàng thương mại (NHTM) đóng vai trò quan trọng trong việc thúc đẩy nền kinh tế Thông qua hoạt động tín dụng, các NHTM cung cấp vốn thiết yếu cho các doanh nghiệp xuất nhập khẩu, từ đó nâng cao quan hệ kinh tế đối ngoại và hỗ trợ sự phát triển kinh tế tổng thể.

Tín dụng ngân hàng thương mại đóng vai trò quan trọng trong nền kinh tế và hoạt động kinh doanh của các ngân hàng Trên toàn cầu, tín dụng ngân hàng thương mại được sử dụng như một công cụ hiệu quả để thúc đẩy phát triển kinh tế - xã hội Tuy nhiên, hoạt động này cũng tiềm ẩn nhiều rủi ro khó lường.

Khách hàng pháp nhân

1.2.1 Khái niệm khách hàng pháp nhân

Pháp nhân là tổ chức có tư cách pháp lý độc lập, cho phép tham gia vào các hoạt động kinh tế, chính trị và xã hội theo quy định của pháp luật Khái niệm này được sử dụng để phân biệt với thể nhân và các tổ chức khác Theo điều 94 Bộ luật Dân sự, tổ chức được công nhận là có tư cách pháp nhân khi đáp ứng bốn điều kiện cụ thể.

 Pháp nhân là một chủ thể pháp luật được thành lập theo quy định của pháp luật Việt Nam

Pháp nhân không phải là cá nhân mà là một tổ chức được thành lập hoặc được cơ quan nhà nước có thẩm quyền cho phép Tổ chức này sẽ được công nhận là có tư cách pháp nhân từ ngày nhận được giấy chứng nhận thành lập.

Một doanh nghiệp được coi là có tư cách pháp nhân khi nhận được giấy chứng nhận đăng ký kinh doanh, tức là được pháp luật công nhận sự ra đời của doanh nghiệp Tuy nhiên, không phải tất cả các doanh nghiệp đều có tư cách pháp nhân, vì một số doanh nghiệp có thể chưa đáp ứng đủ các điều kiện theo quy định của Bộ luật Dân sự.

 Pháp nhân phải có cơ cấu tổ chức chặt chẽ

Pháp nhân cần có tên riêng đã được đăng ký để sử dụng trong các giao dịch, cùng với điều lệ hoạt động rõ ràng và cơ cấu tổ chức cụ thể Ngoài ra, pháp nhân phải có người đại diện theo pháp luật để thực hiện các giao dịch nhân danh pháp nhân đó.

 Có tài sản độc lập và tự chịu trách nhiệm với các tài sản đó

Theo quy định pháp luật, pháp nhân cần sở hữu một lượng tài sản nhất định để thực hiện giao dịch và hoàn toàn chịu trách nhiệm về tài sản đó Tài sản này được công nhận là thuộc quyền sở hữu của pháp nhân, cho phép pháp nhân sử dụng mà không bị kiểm soát bởi bất kỳ ai Quan trọng là tài sản của pháp nhân phải tách biệt hoàn toàn với tài sản cá nhân của các thành viên, do đó, các thành viên chỉ chịu trách nhiệm trong phạm vi vốn góp của mình vào tổ chức.

 Pháp nhân có quyền nhân danh chính mình tham gia vào các quan hệ pháp luật

Pháp nhân có quyền tham gia vào các quan hệ pháp luật thông qua người đại diện theo pháp luật, người này có quyền thực hiện mọi giao dịch dân sự trong quá trình hoạt động Họ có thể tham gia với tư cách nguyên đơn, bị đơn, hoặc người có quyền lợi và nghĩa vụ liên quan trước tòa án, trọng tài, cùng với các quyền và nghĩa vụ khác theo quy định của pháp luật.

Khi người đại diện theo pháp luật bị bắt giam, bị tù, qua đời hoặc không còn khả năng đại diện, pháp nhân có quyền bầu người đại diện theo pháp luật mới để duy trì hoạt động.

1.2.2 Ý nghĩa của khách hàng pháp nhân

Tất cả các ngân hàng thương mại (NHTM) đều đặt ưu tiên cao vào việc làm hài lòng và duy trì mối quan hệ lâu dài với khách hàng, đặc biệt là khách hàng phụ nữ (KHPN) Sự tồn tại của một NHTM không thể thiếu vắng KHPN, vì vậy việc chăm sóc khách hàng tiềm năng không chỉ mang lại doanh thu mà còn góp phần quan trọng vào việc xây dựng thương hiệu, nâng cao nghiệp vụ, phát triển chiến lược và thúc đẩy tăng trưởng.

 Giúp ngân hàng cải thiện sản phẩm hoặc dịch vụ

KHPN trực tiếp sử dụng sản phẩm và dịch vụ (SPDV) của ngân hàng thương mại (NHTM) Sứ mệnh của mỗi NHTM là cung cấp SPDV tốt nhất, đáp ứng nhu cầu và sự hài lòng của KHPN Nếu không nâng cấp SPDV, NHTM sẽ trở nên lỗi thời, khiến KHPN cảm thấy nhàm chán và bị các đối thủ với SPDV hiện đại, ưu việt hơn bỏ xa.

SPDV thay đổi của NHTM chưa phù hợp, vấp phải ý kiến phản đối từ KHPN, phung phí chi phí và uy tín của NHTM

 Có chiến lược kinh doanh tốt hơn

KHPN là yếu tố then chốt trong việc xây dựng chiến lược kinh doanh của ngân hàng thương mại (NHTM) Để đạt được mục tiêu cung cấp sản phẩm và dịch vụ hiệu quả, NHTM cần dựa vào chân dung KHPN nhằm thỏa mãn nhu cầu của họ và tối đa hóa doanh thu Việc tiếp cận và nghiên cứu KHPN sẽ giúp NHTM xây dựng kế hoạch cụ thể, trong khi KHPN sẽ là người trực tiếp trải nghiệm và đánh giá hiệu quả của chiến lược công ty Phản hồi từ KHPN sẽ là thước đo chính xác cho giá trị của NHTM.

 Tăng trưởng khả năng sinh lời

Khách hàng cá nhân (KHPN) đóng vai trò quan trọng trong việc tạo ra doanh thu cho ngân hàng thương mại (NHTM) thông qua việc chi trả cho các sản phẩm và dịch vụ của ngân hàng Việc chăm sóc KHPN không chỉ giúp NHTM hiểu rõ hơn về nhu cầu của khách hàng mà còn xác định thời điểm thích hợp để điều chỉnh sản phẩm, giá cả và triển khai các chương trình khuyến mãi nhằm tối ưu hóa doanh thu.

 Khách hàng pháp nhân là một nhân tố bán hàng tiềm năng

KHPN không chỉ sử dụng SPDV mà còn giúp NHTM quảng bá sản phẩm qua việc chia sẻ trải nghiệm trên mạng xã hội và giới thiệu cho bạn bè Họ thường tham khảo ý kiến trước khi quyết định sử dụng SPDV, do đó, những đánh giá tích cực từ nhiều KHPN là tài sản quý giá cho NHTM, phản ánh giá trị thực sự của sản phẩm Marketing truyền miệng từ KHPN vừa tiết kiệm chi phí, vừa mang lại hiệu quả lâu dài.

 Giúp cải thiện và duy trì mối quan hệ khách hàng

Lắng nghe ý kiến khách hàng là phương pháp hiệu quả để giải quyết hiểu lầm và khúc mắc, từ đó bảo vệ trải nghiệm và danh tiếng của ngân hàng thương mại Nhiều ngân hàng thương mại hiện đang áp dụng linh hoạt các công cụ để thu thập phản hồi từ khách hàng, giúp họ kịp thời xử lý vấn đề, gửi lời xin lỗi và đính chính nhanh chóng Điều này không chỉ giúp duy trì mối quan hệ tốt đẹp mà còn tạo ra chiến lược thu hút khách hàng hiệu quả thông qua tương tác thường xuyên.

 Thước đo giá trị của khách hàng

KHPN đóng vai trò quan trọng trong việc nâng cao chất lượng sản phẩm và dịch vụ của ngân hàng thương mại (NHTM), giúp ngân hàng khẳng định giá trị cạnh tranh trên thị trường Việc NHTM thường xuyên thu thập ý kiến từ KHPN không chỉ để đánh giá mức độ hài lòng mà còn để nhận diện những điểm còn hạn chế trong dịch vụ Qua đó, NHTM có thể nhanh chóng điều chỉnh và cải thiện dịch vụ, từ đó củng cố mối quan hệ với đối tác và khách hàng.

Tín dụng khách hàng pháp nhân

Tín dụng KHPN là các khoản vay tài chính doanh nghiệp nhằm hỗ trợ hoạt động sản xuất kinh doanh, thường được sử dụng để đầu tư vào máy móc, thiết bị mới, hoặc bổ sung vốn lưu động Khoản vay KHPN thường có quy mô lớn, tùy thuộc vào mục đích sử dụng và quy mô của doanh nghiệp Do đó, quá trình thẩm định khoản vay sẽ được thực hiện một cách kỹ lưỡng hơn, với nhiều quy trình và giấy tờ cần thiết hơn cho những khoản vay có giá trị lớn.

1.3.2 Vai trò của tín dụng khách hàng pháp nhân

1.3.2.1 Góp phần thúc đẩy sản xuất lưu thông hàng hóa phát triển

Tín dụng góp phần điều tiết nguồn vốn, giúp sản xuất kinh doanh (SXKD) không bị gián đoạn và cung cấp vốn cho các khối sản xuất, tổ chức và cá nhân trong nền kinh tế Để mở rộng SXKD, các khối sản xuất cần chú trọng đến nguồn vốn, không chỉ dựa vào vốn tự có mà còn khai thác các nguồn vốn khác trong xã hội Tín dụng cũng là công cụ quan trọng thúc đẩy tích lũy vốn cho các tổ chức và cá nhân Vay vốn từ ngân hàng thương mại (NHTM) không chỉ hỗ trợ tài chính cho các đơn vị SXKD mà còn đóng góp vào sự phát triển kinh tế Đối với người dân, vay vốn NHTM là cầu nối giữa tiết kiệm và đầu tư.

1.3.2.2 Góp phần ổn định tiền tệ, giá cả

Tín dụng KHPN đã giúp giảm lượng tiền tệ lưu thông và thúc đẩy thanh toán không dùng tiền mặt, góp phần kiểm soát lạm phát và ổn định tiền tệ Bằng cách cung cấp vốn tín dụng, KHPN có khả năng hoàn thành kế hoạch sản xuất kinh doanh, từ đó thúc đẩy sự phát triển sản xuất và gia tăng hàng hóa, dịch vụ, đáp ứng nhu cầu xã hội ngày càng cao Nhờ đó, tín dụng KHPN cũng đóng vai trò quan trọng trong việc ổn định thị trường giá cả trong nước.

1.3.2.3 Góp phần ổn định đời sống, tạo công ăn việc làm, ổn định trật xã hội

Tín dụng KHPN cung ứng đã khai thác hiệu quả tiềm năng xã hội, thu hút lực lượng lao động và tạo ra nguồn sản xuất mới, từ đó thúc đẩy tăng trưởng kinh tế.

1.3.2.4 Đòn bẩy kinh tế hỗ trợ sự tồn tại và phát triển của khách hàng pháp nhân

Những người có vốn tạm thời nhàn rỗi thường sẵn lòng cho vay để kiếm lãi, trong khi KHPN cũng cần vay thêm tiền để mở rộng sản xuất và kinh doanh nhằm mục đích sinh lời.

Ngân hàng thương mại (NHTM) đóng vai trò trung gian tài chính, giúp giải quyết mâu thuẫn giữa nguồn vốn và nhu cầu đầu tư NHTM tạo điều kiện cho các chủ doanh nghiệp nhỏ và vừa (KHPN) có cơ hội thành lập công ty hoặc mở rộng sản xuất kinh doanh thông qua việc cung cấp các khoản vay vốn linh hoạt.

1.3.2.5 Góp phần tăng tiềm lực tài chính, nâng cao khả năng cạnh tranh của khách hàng pháp nhân

Việc xây dựng thương hiệu và mở rộng thị phần là một thách thức lớn đối với KHPN trong môi trường cạnh tranh Để nâng cao sản xuất và khẳng định vị thế, KHPN cần không chỉ dựa vào vốn chủ sở hữu mà còn phải tìm kiếm các phương án huy động vốn từ nhiều nguồn khác nhau, trong đó vốn vay từ ngân hàng thương mại là nguồn bổ sung quan trọng Khi nhu cầu vốn của KHPN được thỏa mãn, việc chiếm lĩnh thị trường và tạo dựng lợi thế cạnh tranh sẽ trở nên dễ dàng hơn.

1.3.2.6 Góp phần nâng cao hiệu quả SXKD doanh nghiệp

Trước khi ký hợp đồng tín dụng, ngân hàng thương mại (NHTM) thẩm định tình hình kinh doanh và năng lực tài chính của khách hàng, chỉ cho vay đối với những doanh nghiệp có kết quả hoạt động hiệu quả và tài chính lành mạnh Điều này thúc đẩy các doanh nghiệp chú trọng vào hiệu quả sử dụng vốn, giảm chi phí sản xuất và tăng vòng quay vốn, từ đó nâng cao khả năng tối đa hóa lợi nhuận Vốn vay từ NHTM được cung cấp kịp thời giúp doanh nghiệp duy trì hoạt động sản xuất kinh doanh hiệu quả, tạo điều kiện thuận lợi cho việc luân chuyển vốn nhanh chóng.

1.3.3 Phân loại tín dụng khách hàng pháp nhân

1.3.3.1 Căn cứ vào thời hạn cho vay

Cho vay ngắn hạn là các khoản vay của ngân hàng thương mại với thời hạn dưới một năm, nhằm đáp ứng nhu cầu vốn ngắn hạn như bổ sung ngân quỹ và đảm bảo thanh toán đến hạn Loại hình cho vay này có mức độ rủi ro thấp do thời gian hoàn vốn nhanh, giúp giảm thiểu rủi ro về lãi suất, lạm phát và sự bất ổn của môi trường kinh tế vĩ mô.

Cho vay trung hạn và dài hạn là hình thức cho vay có thời hạn trên một năm, chủ yếu phục vụ cho việc mua sắm tài sản cố định, nâng cấp thiết bị và công nghệ, mở rộng sản xuất kinh doanh, xây dựng dự án hoặc mua sắm phương tiện vận tải lớn Hình thức cho vay này thường đi kèm với mức rủi ro cao, bao gồm cả rủi ro cá biệt và rủi ro hệ thống, dẫn đến lãi suất cao hơn so với cho vay ngắn hạn.

1.3.3.2 Căn cứ vào mức độ tín nhiệm đối với khách hàng cho vay

Cho vay có tài sản đảm bảo là hình thức tín dụng trong đó các khoản vay được hỗ trợ bởi tài sản thế chấp tương đương Các hình thức cho vay này bao gồm cầm cố, thế chấp, chiết khấu và bảo lãnh, giúp giảm rủi ro cho bên cho vay và tạo điều kiện thuận lợi cho người vay.

Cho vay không có tài sản đảm bảo thường áp dụng cho khách hàng cá nhân và doanh nghiệp truyền thống, những người có mối quan hệ lâu dài và minh bạch với ngân hàng thương mại Để được vay, khách hàng cần có tình hình tài chính lành mạnh, uy tín cao, thực hiện trả nợ đầy đủ và đúng hạn cả gốc lẫn lãi Ngoài ra, họ cũng phải có dự án sản xuất kinh doanh khả thi và khả năng hoàn trả nợ tốt.

1.3.3.3 Căn cứ vào mục đích sử dụng vốn

Cho vay phục vụ sản xuất kinh doanh (SXKD) là hình thức tín dụng chủ yếu dành cho các đối tượng sản xuất kinh doanh nhỏ lẻ hoặc hộ kinh doanh cá thể (KHPN) Ngân hàng thương mại (NHTM) cung cấp vốn nhằm đáp ứng nhu cầu của KHPN với nhiều mục đích, bao gồm bổ sung vốn lưu động, mua sắm máy móc thiết bị, cải tiến công nghệ, và xây dựng hoặc mở rộng nhà xưởng.

1.3.3.4 Căn cứ phương thức cho vay

Cho vay từng lần là hình thức mà các KHPN và NHTM thực hiện các thủ tục vay vốn cần thiết và ký kết hợp đồng tín dụng cho mỗi lần vay Phương thức này phù hợp với các KHPN có nhu cầu vay vốn không thường xuyên, sản xuất không ổn định, và kinh doanh theo thời vụ hoặc thương vụ.

Cho vay theo hạn mức tín dụng là số dư nợ tối đa mà ngân hàng thương mại cam kết cho khách hàng vay trong một khoảng thời gian nhất định Hạn mức tín dụng được xác định dựa trên nhu cầu vay vốn của khách hàng và khả năng đáp ứng của ngân hàng.

Rủi ro vỡ nợ và dư báo rủi ro vỡ nợ

1.4.1 Khái niệm rủi ro vỡ nợ

Khái niệm rủi ro vỡ nợ đã xuất hiện từ rất sớm, được ghi nhận trong bộ luật Hammurabi khoảng 1760 trước Công nguyên Mặc dù văn bản này chưa mô tả chính xác mối quan hệ vay và cho vay, nhưng đã chỉ ra rằng người vay không trả được nợ sẽ bị coi là phạm tội và phải chịu hình phạt Điều này cho thấy con người từ xa xưa đã nhận thức được rủi ro khi tham gia vào quan hệ tín dụng.

Rủi ro vỡ nợ (Default Risk) là tình huống mà tổ chức, doanh nghiệp hoặc cá nhân không thể thực hiện các khoản thanh toán cần thiết cho nghĩa vụ nợ của họ Bên cho vay và nhà đầu tư thường phải đối mặt với rủi ro này trong các hình thức gia hạn tín dụng Các công ty có mức độ rủi ro cao thường sẽ phải trả lãi suất cao hơn Rủi ro vỡ nợ của người vay có thể thay đổi do biến động kinh tế hoặc tình hình tài chính của chính họ Suy thoái kinh tế có thể làm giảm doanh thu và thu nhập của người vay, từ đó ảnh hưởng đến khả năng trả lãi và dẫn đến khả năng trả nợ giảm dần theo thời gian.

Mô hình dự báo vỡ nợ của doanh nghiệp đã bắt đầu từ những năm 1930 với các nghiên cứu sử dụng phân tích nhân tố Trong giai đoạn này, các nghiên cứu tập trung vào phân tích đơn biến, như nghiên cứu của Campbell và cộng sự (2011), nhằm tách biệt các nhân tố và so sánh giữa doanh nghiệp vỡ nợ và không vỡ nợ Nếu các nhân tố tài chính cho thấy sự khác biệt rõ rệt giữa hai nhóm, chúng sẽ được chọn làm biến dự báo Những nghiên cứu đơn biến đóng vai trò quan trọng trong việc xây dựng nền tảng cho các mô hình dự báo khả năng vỡ nợ đa biến sau này.

1.4.2 Dấu hiệu rủi ro vỡ nợ của doanh nghiệp

Ngân hàng có thể nhận biết dấu hiệu đáng ngại từ thông tin báo cáo tài chính (BCTC) khi không nhận được BCTC kịp thời từ doanh nghiệp Một số chỉ tiêu quan trọng cần chú ý bao gồm: sự giảm sút khả năng thanh khoản, sự thay đổi nhanh chóng của tài sản cố định, và các khoản nợ mà công ty đang vay Ngoài ra, doanh số bán hàng giảm hoặc tăng đột biến, chênh lệch lớn giữa tổng doanh thu và thu nhập ròng, cũng như tình trạng doanh thu tăng nhưng lợi nhuận lại giảm và xuất hiện các khoản lỗ từ hoạt động kinh doanh đều là những dấu hiệu cảnh báo cần được xem xét kỹ lưỡng.

Dấu hiệu từ hoạt động kinh doanh (HĐKD) bao gồm việc mất một hoặc nhiều khách hàng có khả năng tài chính tốt, hoặc nhà cung cấp chính, cũng như sự thay đổi đáng kể về giá trị của đơn đặt hàng hoặc hợp đồng, điều này có thể ảnh hưởng đến năng lực sản xuất hiện tại.

Các dấu hiệu liên quan đến đặc điểm và tổ chức doanh nghiệp bao gồm chất lượng báo cáo tài chính kém và quản lý tài chính không hiệu quả Ngoài ra, sự phân công công việc và chức năng điều hành cũng có thể gặp vấn đề, cùng với những chiến lược kinh doanh chứa đựng rủi ro quá lớn Thay đổi trong quản lý, quyền sở hữu hoặc sự ra đi của các nhân vật chủ chốt cũng là những yếu tố cần lưu ý Cuối cùng, sự chậm trễ trong việc phản ứng với sự suy giảm của thị trường hoặc các điều kiện kinh tế có thể dẫn đến hậu quả nghiêm trọng cho doanh nghiệp.

1.4.3 Nguyên nhân xảy ra rủi ro vỡ nợ của doanh nghiệp

Tồn tại trong thị trường cạnh tranh là một thách thức lớn cho nhiều công ty, đặc biệt trong các cuộc suy thoái tài chính, khi nhiều doanh nghiệp phải đối mặt với căng thẳng tài chính và thậm chí là phá sản Sự khó khăn trong việc thích ứng với áp lực tài chính và thực hiện các điều chỉnh chi phí cần thiết có thể ảnh hưởng đến cả những công ty có sản phẩm tốt và doanh thu cao nếu họ thiếu thanh khoản Việc cân bằng giữa đầu tư vào phát triển công ty và duy trì khả năng thanh khoản để thực hiện các nghĩa vụ tài chính là một bài toán khó Hơn nữa, các ngành sử dụng vốn hiệu quả thường yêu cầu tính thanh khoản cao hơn so với những ngành sử dụng nhiều lao động, dẫn đến sự khác biệt trong nhu cầu thanh khoản giữa các lĩnh vực.

Một trong những nguyên nhân dẫn đến phá sản là hành vi tội phạm và gian lận, mặc dù không phổ biến nhưng vẫn xảy ra Khi các công ty bị phát hiện gian lận, tình trạng tài chính của họ có thể bị ảnh hưởng nghiêm trọng, dẫn đến giai đoạn suy thoái Điều này đặc biệt nghiêm trọng nếu công ty không thể thắng kiện và phải coi tổn thất là chi phí chìm Gian lận có thể liên quan đến các khoản đầu tư, gây hiểu lầm trong giao dịch kinh doanh hoặc không cung cấp sản phẩm đúng như thỏa thuận.

Kiểm soát nội bộ là yếu tố quan trọng trong việc ngăn chặn các hoạt động tội phạm trong doanh nghiệp Để bảo vệ tài chính và hệ thống báo cáo, việc tuyển dụng những nhân viên đáng tin cậy và trung thành là cần thiết Tham ô là một rủi ro lớn đối với các công ty có nhân viên không trung thực, và việc phát hiện ra hành vi này có thể gặp khó khăn, đặc biệt khi những người cùng phụ trách báo cáo Mặc dù tham ô rõ ràng là hành vi vi phạm pháp luật, nhưng thực tế vẫn xảy ra trong nhiều doanh nghiệp.

Phân tán rủi ro thua lỗ là yếu tố thiết yếu cho sự bền vững của các công ty, nhằm tránh thiệt hại lớn khi phụ thuộc vào một số ít quản lý hoặc dự án Việc này giống như việc không nên đặt tất cả trứng vào một giỏ, vì một sự cố đơn lẻ có thể gây ra tổn thất nghiêm trọng Nếu công ty mắc sai lầm trong tình huống này, họ có thể phải đối mặt với các vụ kiện mà chi phí bồi thường vượt quá khả năng chi trả Tùy thuộc vào ngành nghề, mức độ rủi ro cần được xem xét và quản lý một cách phù hợp.

1.4.4 Mô hình nghiên cứu dự báo khả năng vỡ nợ của doanh nghiệp

Eisenbeis (1977), Ohlson (1980) và Jones (1987) đã chỉ ra những hạn chế trong mô hình MDA, đặc biệt là các giả định về tính tiêu chuẩn và độ phân tán nhóm Những vấn đề này có thể gây ra sự sai lệch trong việc kiểm định ý nghĩa và dự đoán tỷ lệ sai số.

Ohlson (1980) đã giới thiệu mô hình Logit:

Pi=1/[1+exp{(+1X1it+2X2it+3X3it+4X4it+5X5it+6X6it

X1: log (Tổng tài sản/Chỉ số giá theo GNP)

X2: Tổng nợ/ Tổng tài sản

X3: Vốn luân chuyển/ Tổng tài sản

X4: Nợ ngắn hạn/ Tổng tài sản

X5: 1 nếu nợ > tài sản, ngược lại bằng 0

X6: Lãi ròng/ Tổng tài sản

X7: Dòng tiền hoạt động kinh doanh/ Tổng nợ

X8: 1 nếu thu nhập < 0 trong 2 năm, ngược lại bằng 0

Nghiên cứu của Ohlson (1980) chỉ ra rằng quy mô doanh nghiệp, cấu trúc tài chính (tỷ lệ tổng nợ trên tổng tài sản), khả năng sinh lời và thanh khoản hiện hành là những yếu tố quan trọng ảnh hưởng đến khả năng phá sản của doanh nghiệp Mô hình Logit được sử dụng trong nghiên cứu này chỉ dựa trên dữ liệu trung bình trong một giai đoạn cụ thể, do đó chỉ thực hiện quan sát trong một năm cho các công ty.

Hillegiesit (2004) cho rằng việc chọn mẫu chéo xuất phát từ quan sát không ngẫu nhiên các công ty phá sản, cùng với việc mô hình thất bại trong việc tính toán sự thay đổi theo thời gian để phản ánh rủi ro cơ bản của phá sản Điều này dẫn đến sự phụ thuộc vào dữ liệu được thu thập tại một thời điểm nhất định.

Nghiên cứu năm 2001 chỉ ra rằng các vấn đề tồn tại dẫn đến ước lượng bị chệch và không hiệu quả, gây ra mâu thuẫn Nghiên cứu đã dự báo sự phá sản thông qua mô hình Hazard, cho thấy mô hình này vượt trội hơn so với mô hình Logit và MDA trước đó Mô hình Hazard thực chất là một phiên bản đa thời điểm của mô hình Logit, vì chức năng của hai mô hình này tương đồng Mô hình Hazard có thời gian rời rạc với hiệp phương sai thời gian, có thể ước lượng bằng phân tích hồi quy Binary logistic trên máy tính hiện đại Đặc điểm nổi bật của mô hình Hazard là hiệp phương sai cụ thể của công ty cần biến thiên theo thời gian để nâng cao hiệu quả ước lượng, đồng thời hiệp phương sai này có thể được ước lượng trực tiếp với các yếu tố vĩ mô, phản ánh những thay đổi quan trọng trong môi trường.

1.4.4.2 Mô hình cây phân lớp, mạng nơron

“Các nghiên cứu về dự báo phá sản khởi đầu từ năm 1990 với Bell và cộng sự

Từ năm 1990 đến 2001, nhiều nghiên cứu của các tác giả như Tam, Kiang, Wilson, Altman, Boritz, Kennedy, Back, Yang, Fan, Palaniswami và Atiya đã áp dụng các thuật toán khám phá như mạng nơ ron và cây phân nhánh để dự báo phá sản Những phương pháp này đã chứng minh giá trị thực tiễn trong việc dự đoán kiệt quệ tài chính, đặc biệt trong ngành ngân hàng và các lĩnh vực kinh doanh khác.

Mô hình nghiên cứu các nhân tố ảnh hưởng đến rủi ro vỡ nợ của khách hàng pháp nhân

Dự đoán tình trạng khủng hoảng tài chính trước khi xảy ra là rất quan trọng cho sự thành công của doanh nghiệp, vì các khoản nợ có thể ảnh hưởng tiêu cực đến tất cả các bên liên quan (Chen và Merville, 1999) Nghiên cứu này áp dụng mô hình hồi quy Logistic nhị phân được Ohlson (1980) và Jones (1987) đề xuất để dự báo rủi ro vỡ nợ tại Vietcombank Ba Đình Ohlson (1980) đã phát triển một mô hình dựa trên phân tích logit với 09 tỷ số tài chính, cải tiến hơn so với các nghiên cứu trước đó của Beaver (1966) và Altman (1968) Sự phát triển này đã thúc đẩy nhiều nghiên cứu sử dụng phân tích logit, nâng cao khả năng dự đoán khủng hoảng tài chính của doanh nghiệp (Campbell và cộng sự, 2008; Sun và cộng sự, 2014; Jones và cộng sự, 2015, 2017; Ashraf và cộng sự, 2019) Mô hình hồi quy logistic cũng đã được áp dụng bởi Vieira và cộng sự (2013), Mittal và Lavina (2018), Utami và Kartika.

Năm 2019, nghiên cứu đã phân tích các yếu tố dự báo rủi ro vỡ nợ của doanh nghiệp vay vốn tại Vietcombank Ba Đình, sử dụng mô hình Ohlson (1980) Các biến độc lập trong mô hình này được áp dụng để dự báo khả năng rơi vào khủng hoảng tài chính, với biến phụ thuộc là biến nhị phân cho biết liệu doanh nghiệp có gặp khủng hoảng tài chính hay không Mô hình hồi quy được thiết lập nhằm đánh giá mối quan hệ giữa các yếu tố này.

Công thức xác suất rủi ro vỡ nợ của các doanh nghiệp vay vốn tại Vietcombank Ba Đình được biểu diễn qua phương trình P(Y=0) = β0 + β1X1 + β2X2 + … + βnXn Trong đó, biến phụ thuộc Y cho biết khả năng rủi ro vỡ nợ, với 1 đại diện cho rủi ro vỡ nợ và 0 là không xảy ra vỡ nợ.

Các biến X k ; k=1, 2…9 là các biến đô ̣c lâ ̣p (biến giải thích); hệ số hồi quy β k ; k=0, 1, 2 9 Trong đó, ký hiệu các biến cụ thể như sau:

X2: Tổng nợ/ Tổng tài sản

X3: Vốn luân chuyển/ Tổng tài sản

X4: Nợ ngắn hạn/ Tổng tài sản

X5: Lãi ròng/ Tổng tài sản

X6: Dòng tiền hoạt động kinh doanh/ Tổng nợ

X7: Biến nhị phân, thu nhập ròng

X8: sự thay đổi thu nhập

Ký hiệu gốc Đo lường biến Nguồn Chiều

Mô hình Z-score được sử dụng để phân loại doanh nghiệp thành hai nhóm: doanh nghiệp có nguy cơ vỡ nợ và doanh nghiệp an toàn Cụ thể, nếu Z < 2,675, doanh nghiệp được dự báo có khả năng vỡ nợ, trong khi Z >= 2,99 cho thấy doanh nghiệp vẫn an toàn và chưa có dấu hiệu vỡ nợ.

Altman(1968), Campbell và cộng sự (2008); Sun và cộng sự (2014)

X1 SIZE Logarit tự nhiên (Tổng tài sản/Chỉ số giá theo GNP) Ohlson (1980), Almamy và cộng sự (2016) -

X2 TLTA Tổng nợ/ Tổng tài sản Ohlson (1980), Almamy và cộng sự

X3 WCTA Vốn luân chuyển/ Tổng tài sản Ohlson (1980), Almamy và cộng sự 2016;

X4 CLCA Nợ ngắn hạn/ Tổng tài sản Ohlson (1980), Almamy và cộng sự

X5 NITA Lãi ròng/ Tổng tài sản Ohlson (1980), Wu và cộng sự (2010) -

X6 FLITL Dòng tiền hoạt động kinh doanh/ Tổng nợ Ohlson (1980), Christidis và Gregory

X7 INTWO Biến nhị phân, nhận giá trị bằng 1 nếu thu nhập < 0 trong 2 năm, ngược lại bằng 0 Ohlson (1980); Cheng và cộng sự (2006) +

X8 CHIN % thay đổi thu nhập Ohlson (1980), Almamy và cộng sự

Dữ liệu và phương pháp phân tích dữ liệu

Nghiên cứu đã thu thập dữ liệu từ báo cáo tài chính của 43 doanh nghiệp, chủ yếu là doanh nghiệp nhỏ và vừa (DNNVV), đã vay vốn tại Ngân hàng Vietcombank Ba Đình tính đến ngày 31/12/2020 Dữ liệu được trích xuất từ báo cáo tài chính của các doanh nghiệp này trong giai đoạn 2015-2019.

1.6.2 Phương pháp xử lý số liệu

Công cụ phân tích dữ liệu đóng vai trò quan trọng trong nghiên cứu, trong đó việc sử dụng đồng thời phần mềm Excel và STATA 13 giúp tối ưu hóa quá trình xử lý và làm sạch số liệu Sự kết hợp này không chỉ nâng cao hiệu quả phân tích mà còn đảm bảo độ chính xác của dữ liệu nghiên cứu.

- Phân tích thống kê mô tả

Tác giả đã thu thập dữ liệu và sử dụng phần mềm Excel để tính toán và mã hoá các biến, sau đó nhập dữ liệu vào STATA 13 để thực hiện thống kê mô tả Phân tích thống kê mô tả nhằm tóm tắt các đặc trưng của dữ liệu từ các nhân tố trong mô hình nghiên cứu, với các giá trị trích xuất bao gồm giá trị trung bình, giá trị trung vị, giá trị lớn nhất, giá trị nhỏ nhất và độ lệch chuẩn.

Trước khi thực hiện phân tích hồi quy tuyến tính bội, việc phân tích tương quan giữa các biến là rất quan trọng Điều này giúp xác định mối quan hệ tương quan tuyến tính giữa các biến độc lập và biến phụ thuộc Nếu có sự tương quan chặt chẽ giữa hai biến, cần lưu ý đến vấn đề đa cộng tuyến trong quá trình phân tích hồi quy Trong phân tích tương quan, tất cả các biến đều được xem xét như nhau, không phân biệt giữa biến độc lập và biến phụ thuộc.

- Kiểm định mô hình hồi quy logistic

Theo Hoàng Trọng và Chu Nguyên Mộng (2005) thì mô hình Logistic có dạng phương trình như sau:

Trong mô hình hồi quy, P là giá trị của biến phụ thuộc nằm trong khoảng từ 0 đến 1, trong khi X là vectơ các biến độc lập với hệ số hồi quy β Hệ số tự do được ký hiệu là α, và u đại diện cho yếu tố nhiễu.

Khi X → + ∞, P → 1, và khi X → - ∞, thì P → 0 Do đó, P sẽ nằm trong khoảng [0,1] Phương thức ước lượng mô hình phụ thuộc vào giá trị quan sát P có nằm giữa

Số nhị phân chỉ có hai giá trị là 0 và 1 Nếu P nằm trong khoảng từ 0 đến 1, phương pháp sẽ thực hiện biến đổi P để thu được kết quả mong muốn.

Để thực hiện hồi quy Y dựa trên một hằng số và biến X, có thể thêm nhiều biến giải thích khác Tuy nhiên, khi P là số nhị nguyên, lôgarít của P/(1 – P) sẽ không xác định khi P bằng 0 hoặc 1 Phương pháp ước lượng cực đại thích hợp giúp hạn chế vấn đề này Tác động cận biên của X lên P được tính bằng đạo hàm riêng phần của P theo X, và tác động cận biên ước lượng được xác định như sau:

Trong hồi quy logistic nhị phân, kiểm định Chi-square được sử dụng để kiểm tra giả thuyết Ho: p1 = p2 = = pk = 0 Quyết định bác bỏ hay chấp nhận giả thuyết H0 dựa vào mức ý nghĩa được cung cấp bởi SPSS trong bảng Kiểm định Omnibus về các Hệ số Mô hình.

Kiểm định ý nghĩa của các hệ sổ hồi quy

Hồi quy Binary Logistic yêu cầu kiểm định giả thuyết rằng các hệ số hồi quy khác không, tức là xác suất xảy ra của sự kiện là khác nhau Để kiểm tra ý nghĩa thống kê của hệ số hồi quy tổng thể, người ta sử dụng đại lượng Wald Chi Square Nếu mức ý nghĩa P < 0.05 trong kiểm định Wald, giả thuyết rằng tất cả các hệ số hồi quy bằng 0 sẽ bị bác bỏ Độ phù hợp của mô hình được đánh giá thông qua chỉ tiêu -2LL (-2 Log Likelihood), với giá trị càng nhỏ thì độ phù hợp càng cao Giá trị nhỏ nhất của -2LL là 0, biểu thị cho một mô hình có độ phù hợp hoàn hảo.

Hệ số tương quan Nagelkerke R Square cho biết phần trăm xác suất tiếp cận nguồn vốn tín dụng được giải thích bởi các biến đưa vào mô hình

Mô hình dự đoán có thể được đánh giá hiệu quả thông qua bảng phân loại, nơi so sánh giá trị thực tế với giá trị dự đoán cho từng biểu hiện Từ đó, chúng ta có thể xác định tỷ lệ dự đoán chính xác của toàn bộ mô hình.

Hồi quy mô hình logistic cho thấy hệ số Beta (β) phản ánh chiều và mức độ tác động của các yếu tố dự báo rủi ro vỡ nợ của doanh nghiệp vay vốn tại Vietcombank Ba Đình Các yếu tố có ý nghĩa thống kê được xác định khi giá trị p-value nhỏ hơn 0.1.

Chương này cung cấp cơ sở lý thuyết về tín dụng ngân hàng thương mại và khách hàng pháp nhân, đồng thời phân tích tín dụng và rủi ro vỡ nợ liên quan đến doanh nghiệp Nghiên cứu đề xuất một mô hình nghiên cứu cùng các yếu tố ảnh hưởng đến rủi ro vỡ nợ của khách hàng pháp nhân Ngoài ra, dữ liệu nghiên cứu và phương pháp xử lý số liệu cũng được trình bày chi tiết trong chương này.

PHÂN TÍCH CÁC NHÂN TỐ ẢNH HƯỞNG ĐẾN KHẢ NĂNG VỠ NỢ CỦA CÁC DOANH NGHIỆP TẠI NGÂN HÀNG TMCP NGOẠI THƯƠNG