Microsoft Word Lu�n v�n ThS NguyÅn Cao S¡n 04 08 2022 BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO NGÂN HÀNG NHÀ NƯỚC VIỆT NAM TRƯỜNG ĐẠI HỌC NGÂN HÀNG TP HỒ CHÍ MINH NGUYỄN CAO SƠN PHÂN TÍCH CÁC YẾU TỐ ẢNH HƯỞNG ĐẾN KHẢ N[.]
BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO NGÂN HÀNG NHÀ NƯỚC VIỆT NAM TRƯỜNG ĐẠI HỌC NGÂN HÀNG TP HỒ CHÍ MINH NGUYỄN CAO SƠN PHÂN TÍCH CÁC YẾU TỐ ẢNH HƯỞNG ĐẾN KHẢ NĂNG TRẢ NỢ CỦA KHÁCH HÀNG DOANH NGHIỆP TẠI NGÂN HÀNG THƯƠNG MẠI CỔ PHẦN Á CHÂU LUẬN VĂN THẠC SĨ Chuyên ngành: Tài ngân hàng Mã ngành: 34 02 01 Thành Phố Hồ Chí Minh - Năm 2022 Tai ngay!!! Ban co the xoa dong chu nay!!! BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO NGÂN HÀNG NHÀ NƯỚC VIỆT NAM TRƯỜNG ĐẠI HỌC NGÂN HÀNG TP HỒ CHÍ MINH NGUYỄN CAO SƠN PHÂN TÍCH CÁC YẾU TỐ ẢNH HƯỞNG ĐẾN KHẢ NĂNG TRẢ NỢ CỦA KHÁCH HÀNG DOANH NGHIỆP TẠI NGÂN HÀNG THƯƠNG MẠI CỔ PHẦN Á CHÂU LUẬN VĂN THẠC SĨ Chuyên ngành: Tài ngân hàng Mã ngành: 34 02 01 NGƯỜI HƯỚNG DẪN KHOA HỌC: TS PHAN NGỌC MINH Thành Phố Hồ Chí Minh - Năm 2022 i LỜI CAM ĐOAN Tơi xin cam đoan nghiên cứu thực hiện, thuộc sở hữu riêng Các nội dung, thông tin dựa công bố thống, đảm bảo xác, trích dẫn đầy đủ Các số liệu, kết trình bày nghiên cứu trung thực, xác, khơng có nghiên cứu cơng bố trước TP Hồ Chí Minh, ngày 01 tháng 08 năm 2022 Học viên Nguyễn Cao Sơn ii LỜI CẢM ƠN Lời đầu tiên, em xin trân trọng cảm ơn quý Thầy, Cô trường Đại học Ngân hàng Thành phố Hồ Chí Minh tận tình giảng dạy truyền đạt cho em nhiều kiến thức quý báu suốt thời gian em học tập trường Em xin gửi lời cảm ơn chân thành đến Giảng viên hướng dẫn em, TS Phan Ngọc Minh Thầy hết lòng hướng dẫn, bảo giúp đỡ em nhiều trình thực luận văn Xin cảm ơn ban lãnh đạo đồng nghiệp công tác ACB hỗ trợ tạo điều kiện tốt để em hoàn thành tốt luận văn Cuối cùng, em xin chân thành cảm ơn tập thể thành viên lớp CH22B1 sẵn sàng hỗ trợ, chia sẻ giúp đỡ lẫn suốt trình học tập làm luận văn Mặc dù cố gắng hoàn thành luận văn cách tốt nhất, nhiên kiến thức khả cịn hạn chế nên khơng tránh khỏi sai sót Em mong nhận cảm thơng góp ý q báu từ q Thầy Cơ Em xin chân thành cảm ơn! iii TÓM TẮT Tiêu đề: Phân tích yếu tố ảnh hưởng đến khả trả nợ khách hàng doanh nghiệp Ngân Hàng Thương Mại Cổ Phần Á Châu Tóm tắt: Tín dụng ln hoạt động đóng vai trị chủ đạo Ngân hàng thương mại; nhiên, hoạt động tiềm ẩn nhiều rủi ro Do đó, việc đánh giá khả trả nợ khách hàng xem công tác quan trọng Ngân hàng thương mại Hiện nay, ngồi nước có nhiều nghiên cứu liên quan đến vấn đề Tuy nhiên, nghiên cứu lại chủ yếu liên quan đến đánh giá khả trả nợ vay khách hàng cá nhân, số lượng nghiên cứu liên quan đến khách hàng doanh nghiệp hạn chế Trong thực tế cho thấy, nợ xấu kinh tế chủ yếu xuất phát từ nhóm khách hàng doanh nghiệp Vì vậy, việc nghiên cứu hiểu rõ yếu tố ảnh hưởng đến khả trả nợ vay khách hàng doanh nghiệp nhỏ vừa điều cần thiết Luận văn tiến hành xác định, phân tích yếu tố ảnh hưởng đến khả trả nợ khách hàng doanh nghiệp Ngân hàng Thương Mại Cổ Phần Á Châu Luận văn sử dụng phối hợp phương pháp định tính phương pháp định lượng: phân tích mẫu gồm 300 quan sát 300 khách hàng doanh nghiệp đã, vay vốn ACB Phần mềm SPSS 20.0 sử dụng để thống kê mơ tả, phân tích hồi quy nhị phân Luận văn xác định 06 yếu tố ảnh hưởng: (1) Quy mô vay nợ doanh nghiệp, (2) Kinh nghiệm hoạt động doanh nghiệp, (3)Tỷ lệ Doanh thu thuần/Tổng tài sản, (4) Tài sản bảo đảm, (5) Lãi suất vay, (6) Thời gian vay Từ kết trên, hàm ý sách đề xuất nhằm nâng cao khả trả nợ khách hàng doanh nghiệp Ngân hàng Thương Mại Cổ Phần Á Châu Từ khóa: Khả trả nợ, Khách hàng doanh nghiệp nhỏ vừa, ACB, SPSS 20.0 iv ABSTRACT Title: Factors affecting the debt repayment capacity of small and medium-sized enterprise customers at Asia Commercial Joint Stock Bank Abstract: Credit has always been the main activity of commercial banks; however, this is also the most risky activity Therefore, assessing the debt repayment ability of customers is considered one of the most important tasks of commercial banks Currently, both domestic and foreign, there have been many studies related to this issue However, those studies are mainly related to assessing the loan repayment ability of individual customers, the number of studies related to corporate customers still limited While reality shows, the economy's bad debt mainly comes from corporate customers Therefore, it is very necessary to study and understand the factors affecting the loan repayment ability of corporate customers This thesis identifies and analyzes the factors affecting the debt repayment ability of corporate customers at Asia Commercial Joint Stock Bank This thesis uses a combination of qualitative and quantitative methods: analyzing a sample of 300 observations from 300 enterprise customers who have borrowed money at ACB SPSS 20.0 software was used for descriptive statistics and binary regression analysis The thesis has identified six influencing factors: (1) Size of enterprise's debt, (2) Business experience, (3) Ratio of Net sales/Total assets, (4) Collateral, (5) Interest rate, (6) Loan tenure From the above results, policy implications are proposed to improve the debt repayment capacity of enterprise customers at Asia Commercial Joint Stock Bank Keyword: Debt repayment capacity, Small and medium-sized enterprise customers, ACB, SPSS 20.0 v DANH MỤC TỪ VIẾT TẮT TIẾNG VIỆT Từ viết tắt Cụm từ tiếng Việt BCTC Báo cáo tài CBTD Cán tín dụng CIC Trung tâm thơng tin tín dụng HMTD Hạn mức tín dụng KHDN Khách hàng doanh nghiệp NHNN Ngân hàng Nhà nước NHTM Ngân hàng thương mại QLRR Quản lý rủi ro QTTD Quản trị tín dụng RRTD Rủi ro tín dụng SXKD Sản xuất kinh doanh TCTD Tổ chức tín dụng TMCP Thương mại Cổ phần TNHH Trách nhiệm hữu hạn TSBĐ Tài sản bảo đảm ACB Ngân hàng Thương mại Cổ phần Á Châu XHTD Xếp hạng tín dụng DANH MỤC TỪ VIẾT TẮT TIẾNG ANH Từ viết tắt ACB VIF Cụm từ tiếng Anh Asia Commercial Joint Stock Bank Variance Inflation Factor Cụm từ tiếng Việt Ngân hàng Thương mại Cổ phần Á Châu Hệ số phóng đại phương sai vi MỤC LỤC LỜI CAM ĐOAN i LỜI CÁM ƠN ii TÓM TẮT iii ADSTRACT iv DANH MỤC TỪ VIẾT TẮT TIẾNG VIỆT v DANH MỤC TỪ VIẾT TẮT TIẾNG ANH v DANH MỤC BẢNG BIỂU ix DANH MỤC HÌNH ẢNH ix CHƯƠNG 1: GIỚI THIỆU VẤN ĐỀ NGHIÊN CỨU 1.1 Lý chọn đề tài Error! Bookmark not defined 1.2 Mục tiêu nghiên cứu 1.3 Câu hỏi nghiên cứu 1.4 Đối tượng phạm vi nghiên cứu 1.5 Phương pháp nghiên cứu 1.5.1 Phương pháp nghiên cứu định tính 1.5.2 Phương pháp định lượng 1.6 Kết cấu luận văn CHƯƠNG 2: CƠ SỞ LÝ THUYẾT VÀ MƠ HÌNH NGHIÊN CỨU ĐỀ XUẤT 2.1 Khái niệm tín dụng ngân hàng thương mại 2.2 Lý thuyết khả trả nợ KHDN 2.3 Các yếu tố ảnh hưởng đến khả trả nợ khách hàng doanh nghiệp 2.3.1 Lược khảo nghiên cứu thực nghiệm yếu tố ảnh hưởng đến khả trả nợ khách hàng doanh nghiệp 2.3.2 Thảo luận nghiên cứu trước 14 2.3.3 Tổng hợp yếu tố ảnh hưởng đến khả trả nợ KHDN 14 2.3.4 Các mơ hình nghiên cứu khả trả nợ khách hàng doanh nghiệp 18 2.4 Mơ hình nghiên cứu đề xuất 27 vii 2.4.1 Tiêu chuẩn lựa chọn mơ hình nghiên cứu 27 2.4.2 Lựa chọn mơ hình Logistic 28 2.4.3 Thu thập liệu chọn mẫu 31 CHƯƠNG 3: PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU 32 3.1 Quy trình nghiên cứu 32 3.2 Phương pháp nghiên cứu 32 3.2.1 Nghiên cứu định tính 32 3.2.2 Nghiên cứu định lượng 32 3.3 Phương pháp chọn mẫu thu thập liệu 32 3.4 Phương pháp xử lý liệu 33 3.5 Phương pháp thu thập số liệu 34 CHƯƠNG 4: THẢO LUẬN KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU 39 4.1 Tổng quan Ngân hàng TMCP Á Châu 39 4.1.1 Quá trình hình thành phát triển Ngân hàng TMCP Á Châu 39 4.1.2 Kết hoạt động kinh doanh Ngân hàng TMCP Á Châu 39 4.2 Thực trạng hoạt động tín dụng KHDN ngân hàng TMCP Á Châu 44 4.2.1 Dư nợ khách hàng ACB theo phân khúc khách hàng 44 4.2.2 Dư nợ KHDN theo thời gian vay vốn 44 4.3 Thực trạng rủi ro tín dụng KHDN Ngân hàng TMCP Á Châu 45 4.3.1 Phân tích rủi ro tín dụng KHDN theo nợ hạn 45 4.3.2 Phân tích rủi ro tín dụng KHDN theo nhóm nợ 46 4.4 Thống kê mô tả liệu 47 CHƯƠNG 5: KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ 55 5.1 Tóm tắt kết nghiên cứu từ mơ hình kiểm định 55 5.2 Một số kiến nghị yếu tố ảnh hưởng đến khả trả nợ KHDN ngân hàng TMCP Á Châu 55 TÀI LIỆU THAM KHẢO i PHỤ LỤC KẾT QUẢ XỬ LÝ MƠ HÌNH BIẾN iv PHỤ LỤC KẾT QUẢ XỬ LÝ MƠ HÌNH BIẾN v viii DANH MỤC BẢNG BIỂU Bảng 2.1: Đặc điểm phân loại tín dụng KHCN KHDN Bảng 2.2 Phân loại nợ Việt Nam Bảng 2.3 Cấu trúc liệu biến mơ hình Logistic 25 Bảng 4.1 Kết hoạt động kinh doanh ACB giai đoạn 2016-2020 36 Bảng 4.2 Phân loại dư nợ khách hàng ACB theo phân khúc 41 Bảng 4.3 Phân loại dư nợ KHDN ACB theo thời gian vay vốn 42 Bảng 4.4 Phân tích rủi ro tín dụng KHDN theo nợ hạn ACB 43 Bảng 4.5 Phân tích rủi ro tín dụng KHDN theo nhóm nợ 43 Bảng 4.6 Phân tích mẫu liệu theo khả trả nợ KHDN 44 Bảng 4.7 Phân bổ giá trị biến độc lập mẫu liệu 45 Bảng 4.8 Kết xử lý mô hình Logistic đo lường khả trả nợ KHDN với biến 46 Bảng 4.9 Kết kiểm định Omnibus Tests of Model Coefficients mơ hình biến … 47 Bảng 4.10 Kiểm định độ phù hợp mơ hình với mơ hình biến 47 Bảng 4.11 Kiểm định độ xác mơ hình với mơ hình biến 47 Bảng 4.12 Kết xử lý mơ hình Logistic với mơ hình biến 48 Bảng 4.13 Kết kiểm định Omnibus Tests of Model Coefficients mô hình biến 48 Bảng 4.14 Kiểm định độ phù hợp mơ hình với mơ hình biến 48 Bảng 4.15 Kiểm định độ xác mơ hình với mơ hình biến 49 Bảng 4.16 Kiểm định đa cộng tuyến với mơ hình biến 49 50 Nguồn: Kết xử lý mơ hình SPSS 20.0 Bảng 4.9 Kết kiểm định Omnibus Tests of Model Coefficients mơ hình biến Step Step Block Model Omnibus Tests of Model Coefficients Chi-square df Sig 150.355 000 150.355 000 150.355 000 Nguồn: Kết xử lý mơ hình SPSS 20.0 Bảng 4.10 Kiểm định độ phù hợp mơ hình với mơ hình biến Model Summary Step -2 Log likelihood Cox & Snell R Square Nagelkerke R Square a 103.270 394 691 a Estimation terminated at iteration number because parameter estimates changed by less than 001 Nguồn: Kết xử lý mơ hình SPSS 20.0 Bảng 4.11 Kiểm định độ xác mơ hình với mơ hình biến Classification Tablea Observed CAP 0 Step 1 Overall Percentage a The cut value is 500 CAP Predicted Percentage Correct 34 11 251 75.6 98.4 95.0 Nguồn: Kết xử lý mơ hình SPSS 20.0 Kết xử lý mơ hình với biến độc lập cho ta biển có ý nghĩa thống kê (Sig < α = 5%) bao gồm biến KINHNGHIEM (kinh nghiệm), DUNO (dư ng) DTT.TTS (doanh thu thuần/tổng tài sản), TSBD (Tài sản bảo đảm), LAISUAT (lãi suất vay) THOIGIANVAY (thời gian vay) Những biến khơng có ý nghĩa gồm NPT.TTS (tỷ số nợ 51 phải trả/tổng tài sản), ROE (tỷ suất sinh lợi vốn chủ sở hữu) bị loại dần khỏi mơ hình Bảng 4.12 Kết xử lý mơ hình Logistic với mơ hình biến Variables in the Equation B S.E Wald df Sig Exp(B) KINHNGHIEM 875 192 20.802 000 2.398 DUNO -.554 206 7.233 007 574 DTT.TTS 884 333 7.057 008 2.420 Step TSBD 050 025 3.912 048 1.052 1a LAISUAT -95.670 33.646 8.085 004 000 THOIGIANVAY -.337 093 13.203 000 714 Constant 11.797 3.921 9.051 003 132834.230 a Variable(s) entered on step 1: KINHNGHIEM, DUNO, DTT.TTS, TSBD, LAISUAT, THOIGIANVAY Nguồn: Kết xử lý mơ hình SPSS 20.0 Bảng 4.13 Kết kiểm định Omnibus Tests of Model Coefficients mơ hình biến Step Step Block Model Omnibus Tests of Model Coefficients Chi-square df Sig 150.121 000 150.121 000 150.121 000 Nguồn: Kết xử lý mơ hình SPSS 20.0 Bảng 4.14 Kiểm định độ phù hợp mơ hình với mơ hình biến Model Summary Step -2 Log likelihood Cox & Snell R Nagelkerke R Square Square a 103.504 394 690 a Estimation terminated at iteration number because parameter estimates changed by less than 001 Nguồn: Kết xử lý mơ hình SPSS 20.0 52 Bảng 4.15 Kiểm định độ xác mơ hình với mơ hình biến Classification Tablea Predicted CAP Observed 0 Step 1 Overall Percentage a The cut value is 500 CAP Percentage Correct 33 12 251 73.3 98.4 94.7 Nguồn: Kết xử lý mơ hình SPSS 20.0 Bảng 4.16 Kiểm định đa cộng tuyến với mơ hình biến Coefficientsa Model Unstandardized Standardized Coefficients Coefficients B Std Beta Error (Constant) 1.724 186 KINHNGHIEM 045 005 430 DUNO -.048 010 -.248 DTT.TTS 058 017 160 TSBD 5.302E-006 000 001 LAISUAT -7.295 1.595 -.212 THOIGIANVAY -.025 005 -.289 a Dependent Variable: CAP t 9.289 8.262 -4.796 3.325 012 -4.574 -5.436 Sig .000 000 000 001 991 000 000 Collinearity Statistics Toleranc VIF e 759 771 893 856 957 730 Nguồn: Kết xử lý mơ hình SPSS 20.0 Hệ số VIF biến độc lập nhỏ 2, cho thấy mơ hình khơng có đa cộng tuyến Kết mơ hình: - Biến KINHNGHIEM; Hệ số β mang dấu “+” cho thấy kinh nghiệm hoạt động lĩnh lực doanh nghiệp có tác động tích cực đến khả trả nợ khách 1.318 1.298 1.120 1.168 1.045 1.371 53 hàng Kết tương đồng với giá thiết ban đầu kết nghiên cứu Robert Petrunia (2007) β = 0.870 cho biết điều kiện yếu tố khác khơng đổi, KINHNGHIEM tăng đơn vị khả trả nợ khách hàng tăng 2.387 so với khách hàng có kinh nghiệm hoạt động lĩnh vực Kinh nghiệm hoạt động thể phần lực hoạt động doanh nghiệp tiêu chí để đánh giá khả trả nợ KHDN Việc khách hàng hoạt động lâu năm có nhiều kinh nghiệm lĩnh vực ngân hàng đánh giá cao so với doanh nghiệp non trẻ, vào nghề, điều kiện tất yếu tố khác - Biến DUNO: Hệ số β mang đấu “-“ cho thấy dư nợ có tác động tiêu cực đến khả trả nợ khách hàng Kết tương đồng với giả thiết ban đầu kết nghiên cứu Irakli Niua Hệ số β = -0.523 cho biết điều kiện yếu tố khác nhau, dư nợ khách hàng tăng thêm đơn vị làm cho khả trả nợ khách hàng suy giảm 0.593 đơn vị Khi dư nợ tăng, áp lực trả nợ lớn ảnh hưởng đến khả trả nợ KHDN - Biến DTT.TTS: Hệ số β mang dấu “+” cho thấy tỷ lệ Doanh thu thuần/Tổng tài sản có ảnh hưởng tích cực đến khả trả nợ khách hàng Kết tương đồng với giả thiết ban đầu kết nghiên cứu Chiara Pederzoli, Costanza Torricelli Hệ số β_= 0.912 cho thấy tỷ lệ DTT.TTS tăng thêm đơn vị làm cho khả trả nợ khách hàng tăng thêm 2.488 đơn vị, điều kiện yếu tố khác không đổi - TSBD: Hệ số β mang dấu “+” cho thấy tỷ lệ TSBĐ cho hạn mức tín dụng KHDN ACB có ảnh hưởng tích cực đến khả trả nợ khách hàng Hệ số β_= 0.053 cho thấy tỷ lệ TSBĐ tăng lên đơn vị khả trả nợ KHDN tăng lên 1.055 đơn vị - Biến LAISUAT: Hệ số β mang dấu “-“ cho thấy lãi suất có tác động tiêu cực đến khả trả nợ KHDN, kết tương động với giả thiết đặt ban đầu Hệ số β = -97.564 cho biết điều kiện yếu tố khác không đổi, lãi suất vay tăng làm khả trả nợ khách hàng suy giảm, nhiên tỷ lệ suy giảm không đáng kể Lãi suất khoản vay cao chi phí trả nợ hàng tháng lớn ảnh hưởng đến khả trả nợ khách hàng 54 - Biến THOIGIANVAY: Hệ số β mang dấu “-“ cho thấy thời gian vay có tác động tiêu cực đến khả trả nợ KHDN Kết tương đồng với giả thiết ban đầu kết nghiên cứu Jiménez Saurina Hệ số β = -0.337 cho thấy điều kiện yếu tố khác không đổi, thời gian cho vay tăng đơn vị làm cho khả trả nợ KHDN giảm 0.714 Thời gian vay dài, khả kiểm soát ngân hàng khoản vay giảm, ảnh hưởng tiêu cực đến khả trả nợ khách hàng - Biến NPT.TTS không tác động đến khả trả nợ doanh nghiệp Nợ phải trả bao gồm khoản phải trả khách hàng ngắn hạn doanh nghiệp, giá trị nợ phải trả cao thể khả chiếm dụng vốn doanh nghiệp, khoản phải trả khách hàng mang tính thường xuyên không ảnh hưởng đến khả trả nợ doanh nghiệp - Biến ROE không tác động đến khả trả nợ doanh nghiệp Trong mẫu 300 doanh nghiệp lựa chọn tiến hành nghiên cứu, đa số doanh nghiệp có khoản vay ngắn hạn Nguồn trả nợ khoản vay ngắn hạn từ doanh thu hay từ dòng tiền từ hoạt động bán hàng doanh nghiệp, nguồn trả nợ khoản vay trung dài hạn từ lợi nhuận khấu hao Chính lý nghiên cứu lần tỷ suất sinh lợi vốn chủ sở hữu không ảnh hưởng đến khả trả nợ doanh nghiệp 55 CHƯƠNG 5: KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ 5.1 Tóm tắt kết nghiên cứu từ mơ hình kiểm định Kết thu từ mơ hình hồi quy xác định biến có tác động đến khả trả nợ KHDN Các biến bao gồm: KINHNGHIEM (kinh nghiệm hoạt động lĩnh vực tại), DUNO (dư nợ thời điểm), DTT.TTS (doanh thu thuần/tổng tài sản), ROE (tỷ suất sinh lợi vốn chủ sở hữu), LAISUAT (lãi suất vay) THOIGIANVAY (thời gian vay) Tuy nhiên, kết mơ hình loại bỏ 2/8 biến lại như: NPT.TTS (tỷ số nợ phải trả/tổng tài sản ROE (tỷ suất sinh lợi vốn chủ sở hữu) Từ việc xác định yếu tố mức độ ảnh hưởng yếu tố đến khả trả nợ vay KHDN, đề tài đề xuất hàm ý sách nhằm gia tăng khả trả nợ KHDN ACB 5.2 Một số kiến nghị yếu tố ảnh hưởng đến khả trả nợ KHDN ngân hàng TMCP Á Châu - Kinh nghiệm hoạt động: Số năm hoạt động doanh nghiệp ngành tính từ thời điểm doanh nghiệp có sản phẩm tung thị trường (thời điểm doanh nghiệp có doanh thu bên ngồi từ tiêu thụ sản phẩm, cung cấp dịch vụ) thời điểm xét duyệt cho vay Yếu tố nhằm đánh giá kinh nghiệm hoạt động tính ổn định doanh nghiệp Doanh nghiệp hoạt động lâu năm, mức độ hiểu biết ngành nghề, lực hoạt động, phản ứng với diễn biến thị trường tốt doanh nghiệp đánh giá cao khả trả nợ Để đánh giá xác kinh nghiệm hoạt động doanh nghiệp, CBTĐ cần lưu ý thu thập chứng từ quan trọng giấy phép thành lập doanh nghiệp; báo cáo tiền khả thi, luận chứng kinh tế kỹ thuật dự án triển khai; báo cáo tài năm thành lập doanh nghiệp Do yếu tố kinh nghiệm đánh giá thời gian hoạt động lĩnh vực nên cần lưu ý loại trừ thời điểm doanh nghiệp hoạt động lĩnh vực khác khơng tính thời điểm doanh nghiệp trình đầu tư xây dựng Hiện nay, việc đánh giá kinh nghiệm hoạt động ACB dựa nguồn chủ yếu kinh nghiệm hoạt động 56 ngành doanh nghiệp kinh nghiệm ban lãnh đạo, chưa phản ánh toàn lực kinh nghiệm khách hàng Do đó, xem xét xây dựng mơ hình SWOT (mơ hình phân tích điểm mạnh, điểm yếu, hội thách thức doanh nghiệp) dựa tiêu phi tài triển vọng ngành thời điểm đánh giá, khả gia nhập thị trường doanh nghiệp, tính ổn định yếu tố đầu vào ảnh hưởng đến ngành doanh nghiệp Tử góp phần giảm thiểu sai sót đánh giá kinh nghiệm hoạt động khách hàng - Doanh thu thuần/Tổng tài sản: tỷ số phản ánh vòng quay tổng tài sản doanh nghiệp, đánh giá hiệu sử dụng tài sản doanh nghiệp, cụ thể đơn vị tài sản kỳ doanh nghiệp tạo đơn vị doanh thu Đây tiêu thể khả hoạt động doanh nghiệp Hệ số vòng quay tổng tài sản cao đồng nghĩa với việc sử dụng tài sản doanh nghiệp vào hoạt động sản xuất kinh doanh hiệu quả, việc sử dụng vốn vay doanh nghiệp vào phương án khả thi, đem lại doanh thu cao, đảm bảo khả trả nợ Tuy nhiên, để có kết luận xác mức độ hiệu việc sử dụng tài sản doanh nghiệp CBTĐ cần so sánh hệ số vòng quay tổng tài sản doanh nghiệp với hệ số vịng quay tổng tài sản bình quân ngành Một doanh nghiệp có hệ số doanh thu thuần/tổng tài sản cao khả trả nợ cao ngược lại - Dư nợ tín dụng: dư nợ tín dụng yếu tố quan trọng để đánh giá khả trả nợ khách hàng Dựa vào thông tin cung cấp từ trung tâm thơng tin tín dụng quốc gia CIC, CBTĐ biết chi tiết dư nợ tới thời điểm KHDN bao gồm giá trị khoản vay TCTD Việt Nam, thông tin dư nợ thẻ tín dụng, lịch sử tín dụng, nhóm nợ khứ, thông tin TSBD cho khoản vay Tình trạng nợ ngân hàng khác giúp CBTĐ thu thập thêm nhiều thông tin khách hàng, đánh giá mức độ rủi ro tiềm tàng sớm có biện pháp ngăn ngừa rủi ro Ngồi ra, thơng tin dư nợ khách hàng phản ánh tiềm thiện chí trả nợ khách hàng, CBTĐ dựa vào tiêu chí để định hướng quan hệ tín dụng với khách hàng khai thác dịch vụ khác từ khách hàng Khi đánh giá khả trả nợ khách hàng, CBTĐ 57 cân đối dư nợ khách hàng TCTD khác với thu nhập khách hàng để định số tiền cho vay ACB Một KHDN có dư nợ q lớn TCTD áp lực trả nợ lớn Một phương án vay khách hàng tài trợ nhiều tổ chức tín dụng dẫn tới tình trạng san sẻ thu nhập để trả nợ theo thứ tự định, dễ dẫn đến tình trạng khách hàng khơng kịp trả nợ, trả không đầy đủ đến hạn CBTĐ cần dựa nhiều nguồn thông tin thông tin dư nợ CIC, kê tín dụng, thơng tin từ BCTC khách hàng, phương án vay để cân nhắc định cho vay số tiền phù hợp, đảm bảo doanh nghiệp đủ khả trả nợ cho ACB TCTD khác - Lãi suất vay: yếu tố mang lại lợi nhuận cho ngân hàng lại gánh nặng người vay Một khoản vay khách hàng kèm với lãi suất biên độ định Lãi suất vay thị trường gắn liền với lãi suất huy động, nghĩa ngân hàng ln cân đối chi phí bỏ lợi nhuận thu định cấp tín dụng cho khách hàng, lãi suất vay không cố định thời điểm khác Khi lãi suất vay có xu hướng tăng cao áp lực doanh nghiệp vay vốn việc trả nợ ngân hàng, điều kiện sản xuất kinh doanh khơng có nhiều thay đổi Do đó, việc áp dụng chế lãi suất linh hoạt, phù hợp với thị trường tuân thủ theo quy định NHNN cơng cụ để ngân hàng thu hút khách hàng mới, trì khách hàng hữu giảm thiểu nguy khách hàng khả trả nợ điều kiện thị trường có nhiều biến động Tại ACB, khối Treasury (nguồn vốn kinh doanh tiền tệ) phải thường xuyên nắm bắt diễn biến thị trường huy động vốn, phối hợp với khối kinh doanh SME (doanh nghiệp vừa nhỏ), CIB (khối khách hàng lớn), khối khách hàng cá nhân để đưa gói lãi suất phù hợp với phân khúc khách hàng, góp phần giảm lãi suất cho vay, tăng khả cạnh tranh ACB đảm bảo biến lợi nhuận hợp lý Hiện nay, lượng tiền gửi doanh nghiệp Á Châu, đơn vị hành nghiệp Bộ Quốc Phòng ACB lớn, chủ yếu tập trung tài khoản toán hợp đồng tiền gửi dài hạn với lãi suất thấp so với khách hàng thơng thường Do đó, ACB cần có sách chăm sóc khách hàng hợp lý 58 bán chéo ưu đãi gói sản phẩm bảo hiểm, thẻ, dịch vụ thu hộ nhằm trì thu hút lượng tiền gửi, góp phần giảm chi phí huy động đầu vào lãi vay đối tác đầu - Thời gian vay: thời gian cho vay phương án có ảnh hưởng ngược chiều với khả trả nợ khách hàng Thời gian cho vay xác định dựa đặc điểm chu kỳ hoạt động kinh doanh khách hàng Thông thường, thời gian cho vay xác định vào độ dài thời gian chu kỳ hoạt động khách hàng Tuy nhiên, thời hạn cho vay ngắn chu kỷ hoạt động kế hoạch trả nợ khách hàng có cân đối thêm nguồn trả nợ từ lợi nhuận nguồn thu khác phương án Tuy nhiên, khoản vay dài dẫn đến áp lực trả lãi kéo dài nguy tổn thất giảm giá trị TSBĐ cao Như vậy, định cho vay dài hạn KHDN, CBTD cần lưu ý xem xét xu hướng giảm giá trị TSBĐ suốt thời gian vay dựa mức độ biến động thị trường, mức khấu hao TSBĐ Thông thường, CBTĐ tiến hành đánh giá lại TSBĐ theo định kỳ 12 tháng/lần để đảm bảo tỷ lệ tài trợ/TSBĐ không vượt tỷ lệ tài trợ thời điểm xét duyệt ban đầu Như vậy, việc định kéo dài thời gian vay phương án cần cân nhắc định dựa yếu tố mang tính dài hạn, dự đốn xu hướng phịng ngừa rủi ro hàng đầu, để không ảnh hưởng đến khả trả nợ khách hàng tương lai - Áp dụng nguyên tắc tối đa hóa TSBĐ: TSBĐ nguồn trả nợ thứ cấp Tuy nhiên để đảm bảo an tồn giảm chi phí rủi ro, đơn vị toàn hệ thống nỗ lực tối đa đàm phán với khách hàng cầm cố, chấp TSBĐ cho nghĩa vụ ACB Chỉ xem xét cấp tín dụng tín chấp có TSBĐ đặc biệt khách hàng có uy tín, có lực tài chính, có lịch sử giao dịch tín dụng tốt, có kết XHTD tốt, thuộc ngành, lĩnh vực ưu tiên phát triển ACB thời kỳ i TÀI LIỆU THAM KHẢO Tiếng Việt Chính phủ (2018) Nghị định 39/2018/NĐ-CP ban hành ngày 11/03/2018 quy định chi tiết số điều luật hỗ trợ Doanh nghiệp nhỏ vừa Lê Khương Ninh Lê Thị Thu Diềm (2012) Khả trả nợ vay ngân hàng doanh nghiệp thành phố Cần Thơ, Tạp chí cơng nghệ Ngân hàng, 76, trang 11-20 Hồng Trọng Chu Nguyễn Mộng Ngọc (2008) Phân tích xử lý số liệu SPSS, tập 1, NXB Hồng Đức Hoàng Trọng Chu Nguyễn Mộng Ngọc (2008) Phân tích xử lý số liệu SPSS, tập 1, NXB Hồng Đức Lê Phương Dung Nguyễn Thị Nam Thanh (2013), Các nhân tố ảnh hưởng đến nợ vay ngắn hạn ngân hàng, Tạp chí Khoa học Xã hội Nhân Văn, 8, trang 46-54 Ngân hàng Nhà nước Việt Nam (2001) Quyết định số 1627/2001/QĐ-NHNN ban hành ngày 31/12/2001 ban hành Quy chế cho vay tổ chức tín dụng khách hàng Ngân hàng Nhà nước Việt Nam (2005) Quyết định số 493/2005/QĐ-NHNN ban hành ngày 22/04/2005 ban hành Quy định phân loại nợ, trích lập sử dụng dự phịng để xử lý rủi ro tín dụng hoạt động ngân hàng tổ chức tín dụng Ngân hàng Nhà nước Việt Nam (2007) Quyết định số 18/2007/QĐ-NHNN ban hành ngày 25/04/2007 việc sửa đổi số điều Quyết định 493/2005/QĐ-NHNN Ngân hàng Nhà nước Việt Nam (2013) Thông tư số 02/2013/TT-NHNN ban hành ngày 21/01/2013 quy định phân loại tài sản có, mức trích, phương pháp trích lập dự phịng rủi ro việc rủi ro sử dụng dự phòng để xử lý rủi ro hoạt động TCTD, chi nhánh ngân hàng nước ngồi 10 Nguyễn Minh Kiều (2006), Tài cơng ty, Nhà xuất thống kê TP.HCM, chương ii 11 Nguyến Minh Nhàn (2012) Phân loại nợ trích lập dự phịng rủi ro tín dụng Ngân hàng Thương mại Cổ phần Á Châu Thực trạng giải pháp Luận văn thạc sĩ Học viện ngân hàng 12 Nguyễn Văn Ngọc (2006), Từ điển Kinh tế học, Nhà xuất Đại học Kinh tế Quốc dân 13 Nguyễn Văn Thép Tạ Quang Dũng (2017), Phân tích yếu tố ảnh hưởng đến khả trả nợ doanh nghiệp Bất động sản niêm yết Sở Giao dịch Chứng khốn TP.HCM (HOSE), Tạp Chí Khoa học Đại học Đà Lạt, (1), trang 87–102 14 Phan Đình Anh Nguyễn Hịa Nhân (2013), Kết hợp cách tiếp cận quyền chọn với phân tích hồi quy logistic đo lường rủi ro vỡ nợ DN niêm yết thị trường chứng khốn Việt Nam, Tạp chí Phát triển Kinh tế, 272, trang 18-31 15 Trần Huy Hoàng (2011) Quản trị ngân hàng thương mại NXB Lao Động xã hội 16 Trầm Thị Xuân Hương cộng (2012) Giáo trình nghiệp vụ ngân hàng thương mại Thành phố Hồ Chí Minh: NXB Kinh tế Thành Phố Hồ Chí Minh Tiếng Anh Altman, E.I, 1968 Financial ratios, discriminant analysis and the prediction of acorporate bankruptcy Journal of Finance, 13: 589 – 609 Amato, L.H and Amato, C., H., 2004 Firm Size, Strategic Advantage, and Profit Rates in US Retailing Journal of Retailing and Consumer Services, 11: 181-193 Base Committee on Banking Supervision (BCBS), 2005 Studies on the Validation of internal rating systems Basel Committee on Banking Supervision, 2006 International convergence of capital measurement and capital standards: a revised framework comprehensive version, Bank for International Settlements Basel Committee on Banking Supervision (BCBS), 2001 New Basel Accord: an explanatory note January 2001 Beattie, V and Gooddacre, A and Thomson, S.J., 2006 Corporate Financing Decisions: UK Survey Evidence Journal of Business Finance & Accounting, 33: 1402-1434 iii Bigelli, M and Sanchez-Vidal, J., 2012 Cash Holdings in Private Firms Journal of Banking and Finance, 36: 26-35 Chiara Pederzoli, Costanza Torricelli, 2010 A parsimonious default prediction model for Italian SMEs Banks and Bank Systems, Volume 5, Issue Fidrmuc, J and Hainz, C., 2010 Default Rates in the Loan Market for SMEs: Evidence from Slovakia Economic Systems, 34: 133-147 10 Gabriel Jiménez Jesús Saurina, 2003 Collateral, Type of Lender and Relationship Banking as Determinants of Credit Risk, Journal of Banking & Finance, 28: 21912212 11 Goyal, V., and Nova, A and Zanetti, L, 2011 Capital Market Access and Financing of Private Firms, International Review of Finance, 11: 155-179 12 IMF, 2004 Comlilation Guide on Indicators - 4.84-Financial Soundness Availale at: http://www.imf.org/external/np/sta/fsi/eng/2004/guide/index.htm [accessed 15 Septemper 2016] 13 Irakli Ninua, 2008 Does a collateralized loan have a higher probability to default International School of Economics at Tbilisi State University 14 Petrunia, R., 2007 Persistence of Initial Debt in the Long – term Employment Dynamics of New Firms Canadian Journal of Economics 40: 861-880 iv PHỤ LỤC KẾT QUẢ XỬ LÝ MƠ HÌNH BIẾN B S.E Wald df Sig Exp(B) KINHNGHIEM 870 193 20.415 000 2.387 DUNO -.523 218 5.732 017 593 DTT.TTS 912 342 7.101 008 2.488 NPT.TTS -.054 114 224 636 947 Step 1a ROE 068 659 011 917 1.071 TSBD 053 026 4.152 042 1.055 LAISUAT -97.564 35.168 7.696 006 000 THOIGIANVAY -.337 093 13.189 000 714 Constant 11.768 3.994 8.681 003 129093.605 a Variable(s) entered on step 1: KINHNGHIEM, DUNO, DTT.TTS, NPT.TTS, ROE, TSBD, LAISUAT, THOIGIANVAY Omnibus Tests of Model Coefficients Chi-square df Sig Step 150.355 000 Step Block 150.355 000 Model 150.355 000 Model Summary Step -2 Log likelihood Cox & Snell R Square Nagelkerke R Square a 103.270 394 691 a Estimation terminated at iteration number because parameter estimates changed by less than 001 Classification Tablea Observed CAP 0 Step 1 Overall Percentage a The cut value is 500 CAP Predicted Percentage Correct 34 11 251 75.6 98.4 95.0 v PHỤ LỤC KẾT QUẢ XỬ LÝ MƠ HÌNH BIẾN Variables in the Equation B S.E Wald df Sig Exp(B) KINHNGHIEM 875 192 20.802 000 2.398 DUNO -.554 206 7.233 007 574 DTT.TTS 884 333 7.057 008 2.420 Step TSBD 050 025 3.912 048 1.052 1a LAISUAT -95.670 33.646 8.085 004 000 THOIGIANVAY -.337 093 13.203 000 714 Constant 11.797 3.921 9.051 003 132834.230 a Variable(s) entered on step 1: KINHNGHIEM, DUNO, DTT.TTS, TSBD, LAISUAT, THOIGIANVAY Step Step Block Model Omnibus Tests of Model Coefficients Chi-square df 150.121 150.121 150.121 Sig .000 000 000 Model Summary Step -2 Log likelihood Cox & Snell R Nagelkerke R Square Square a 103.504 394 690 a Estimation terminated at iteration number because parameter estimates changed by less than 001 Observed Classification Tablea Predicted CAP 0 Step 1 Overall Percentage a The cut value is 500 CAP Percentage Correct 33 12 251 73.3 98.4 94.7 vi Coefficientsa Model Unstandardized Standardized Coefficients Coefficients B Std Beta Error (Constant) 1.724 186 KINHNGHIEM 045 005 430 DUNO -.048 010 -.248 DTT.TTS 058 017 160 TSBD 5.302E-006 000 001 LAISUAT -7.295 1.595 -.212 THOIGIANVAY -.025 005 -.289 a Dependent Variable: CAP t 9.289 8.262 -4.796 3.325 012 -4.574 -5.436 Sig .000 000 000 001 991 000 000 Collinearity Statistics Toleranc VIF e 759 771 893 856 957 730 1.318 1.298 1.120 1.168 1.045 1.371