CƠ SỞ LÝ THUYẾT, CÁC NGHIÊN CỨU TRƯỚC
Khái quát về khả năng trả nợ của khách hàng
"Khả năng trả nợ của khách hàng" đề cập đến khả năng của người vay trong việc thực hiện nghĩa vụ trả nợ theo các điều khoản đã thỏa thuận với ngân hàng Việc xác định khả năng này thường dựa trên các tiêu chí như năng lực tài chính, lịch sử giao dịch tín dụng, thiện chí trả nợ và năng lực quản lý của lãnh đạo công ty Mặc dù có nhiều ý kiến, nhưng các chuyên gia tài chính tại Việt Nam và trên thế giới vẫn chưa thống nhất về khái niệm này, chủ yếu tập trung vào việc phân loại khách hàng thành hai nhóm: "không có khả năng trả nợ" và "có khả năng trả nợ."
Theo tài liệu của Ủy Ban Basel về Giám sát Ngân hàng năm 2006, "default" hay "không có khả năng trả nợ" được định nghĩa là khách hàng không thể thực hiện nghĩa vụ thanh toán đầy đủ khi đến hạn mà không tính đến việc ngân hàng bán tài sản để thu nợ, hoặc có khoản nợ xấu quá hạn trên 90 ngày.
Cũng theo Quỹ Tiền tệ Quốc tế (2004), các khoản vay được coi là
"Nợ xấu" được xác định khi quá hạn trả lãi và/hoặc gốc trên 90 ngày, hoặc các khoản lãi chưa trả từ 90 ngày trở lên đã được nhập gốc, tái cấp vốn hoặc đồng ý trả chậm theo thỏa thuận Ngoài ra, các khoản thanh toán quá hạn dưới 90 ngày nhưng có khả năng không được thanh toán đầy đủ cũng được xem là nợ xấu Tại Việt Nam, tổ chức tín dụng phân loại nợ thành 5 nhóm theo Quyết định số 493/2005/QĐ-NHNN ngày 22 tháng 4 năm 2005 Từ năm 2005 đến 2015, Ngân hàng Nhà nước Việt Nam đã sửa đổi bổ sung bốn lần về phân loại nợ, trích lập và sử dụng dự phòng để xử lý rủi ro tín dụng Văn bản cập nhật mới nhất là Thông tư số 22/VBHN-NHNN ngày 04 tháng 6 năm 2014, trong đó có những sửa đổi mới nhất về phân loại nợ.
Nhóm 1: (Nợ đủ tiêu chuẩn) bao gồm:
- Các khoản nợ trong hạn và tổ chức tín dụng đánh giá là có khả năng thu hồi đầy đủ cả gốc và lãi đúng hạn;
Các khoản nợ quá hạn dưới 10 ngày được tổ chức tín dụng đánh giá có khả năng thu hồi đầy đủ gốc và lãi, đồng thời có thể thu hồi đúng hạn các khoản gốc và lãi còn lại.
Nhóm 2: (Nợ cần chú ý) bao gồm:
- Các khoản nợ quá hạn từ 10 ngày đến 90 ngày;
Các khoản nợ điều chỉnh kỳ hạn trả nợ lần đầu yêu cầu tổ chức tín dụng phải đánh giá khả năng trả nợ của khách hàng, đặc biệt là đối với doanh nghiệp và tổ chức Hồ sơ đánh giá này cần xác định khả năng trả nợ đầy đủ cả gốc và lãi đúng hạn trong lần điều chỉnh đầu tiên.
Nhóm 3: (Nợ dưới tiêu chuẩn) bao gồm:
- Các khoản nợ quá hạn từ 91 ngày đến 180 ngày;
Các khoản nợ được cơ cấu lại thời hạn trả lần đầu, ngoại trừ những khoản nợ điều chỉnh kỳ hạn trả lần đầu, sẽ được phân loại vào nhóm 2 theo quy định hiện hành.
- Các khoản nợ được miễn hoặc giảm lãi do khách hàng không đủ khả năng trả lãi đầy đủ theo hợp đồng tín dụng
Nhóm 4: (Nợ nghi ngờ) bao gồm:
- Các khoản nợ quá hạn từ 181 ngày đến 360 ngày;
- Các khoản nợ cơ cấu lại thời hạn trả nợ lần đầu quá hạn dưới 90 ngày theo thời hạn trả nợ được cơ cấu lại lần đầu;
- Các khoản nợ cơ cấu lại thời hạn trả nợ lần thứ hai
Nhóm 5: (Nợ có khả năng mất vốn) bao gồm:
- Các khoản nợ quá hạn trên 360 ngày;
- Các khoản nợ cơ cấu lại thời hạn trả nợ lần đầu quá hạn từ 90 ngày trở lên theo thời hạn trả nợ được cơ cấu lại lần đầu;
- Các khoản nợ cơ cấu lại thời hạn trả nợ lần thứ hai quá hạn theo thời hạn trả nợ được cơ cấu lại lần thứ hai;
- Các khoản nợ cơ cấu lại thời hạn trả nợ lần thứ ba trở lên, kể cả chưa bị quá hạn hoặc đã quá hạn;
- Các khoản nợ khoanh, nợ chờ xử lý;
Dựa trên khái niệm và quy định tại Việt Nam cùng với nhiều quốc gia khác, Bảng 2.1 trình bày cơ sở phân loại khách hàng và khả năng thanh toán của họ.
Bảng 2.1 Phân loại khách hàng và khả năng thanh toán
Loại khách hàng Khả năng thanh toán Phân loại nợ
Có khả năng trả nợ - Không có nợ quá hạn
Không có khả năng trả nợ
Những yếu tố ảnh hưởng đến khả năng trả nợ của khách hàng doanh nghiệp 11 1 Năng lực tài chính
Năng lực tài chính của công ty được thể hiện qua các chỉ tiêu từ báo cáo tài chính như tỷ lệ sinh lời từ tài sản và suất sinh lời trên vốn chủ sở hữu Nghiên cứu thực nghiệm về rủi ro tín dụng cho thấy các chỉ số tài chính là công cụ hữu ích để đo lường khả năng trả nợ của doanh nghiệp Các chỉ số về khả năng thanh toán và lợi nhuận thường được áp dụng rộng rãi, chứng minh hiệu quả trong việc đo lường rủi ro tài chính và rủi ro tín dụng theo thời gian.
Theo Beaver (1966), phân tích chỉ số có thể dự đoán sự thất bại của một công ty ít nhất năm năm trước khi xảy ra Altman (1968) đã phát triển một mô hình dựa trên phân tích chỉ số, cho thấy tác động đáng kể của năng lực tài chính đối với xác suất trả nợ, có khả năng dự đoán một năm trước khi công ty mất khả năng thanh toán Các chỉ số tài chính thường được phân loại thành bốn nhóm chính: lợi nhuận, thanh khoản, hiệu quả hoạt động và cơ cấu vốn.
Các doanh nghiệp nhỏ và mới thành lập thường đối mặt với rủi ro cao hơn so với các doanh nghiệp lớn Nguyên nhân chủ yếu là do khả năng quản lý và nguồn lực tài chính hạn chế, khiến họ dễ bị ảnh hưởng bởi các yếu tố tiêu cực trên thị trường.
Năm 1980, tác giả đã sử dụng tổng tài sản để đo lường quy mô doanh nghiệp, trong đó biến độc lập được áp dụng là quy mô doanh nghiệp Qua nghiên cứu của mình, ông đã chứng minh mối liên hệ giữa quy mô doanh nghiệp và các yếu tố khác trong mô hình phân tích.
Doanh nghiệp nhỏ hơn thường có nguy cơ vỡ nợ cao hơn do gặp nhiều khó khăn trong việc giải quyết bất cân xứng thông tin với ngân hàng để được cấp tín dụng Nghiên cứu của Cassar (2004) chỉ ra rằng các doanh nghiệp quy mô nhỏ phải đối mặt với nhiều thách thức hơn trong việc chứng minh khả năng trả nợ, bởi tài sản của họ thường có giá trị thấp Hơn nữa, nghiên cứu của Amato & Furfine (2004) cho thấy rằng quy mô doanh nghiệp được đo bằng số lượng nhân viên cũng dẫn đến kết luận rằng các doanh nghiệp nhỏ hơn phải chịu rủi ro cao hơn.
Theo thông tư 39/2016/TT-NHNN, thời hạn cho vay được tính từ ngày sau khi tổ chức tín dụng giải ngân đến khi khách hàng hoàn trả nợ gốc và lãi Việc kiểm soát rủi ro đối với các khoản vay dài hạn của khách hàng doanh nghiệp (KHDN) gặp nhiều khó khăn hơn Flannery (1986) cho rằng thời gian cho vay là một giải pháp cho vấn đề lựa chọn bất lợi và rủi ro đạo đức trong quan hệ tín dụng Ông cũng chỉ ra rằng, trong trường hợp thông tin bất cân xứng, những KHDN có rủi ro tín dụng thấp thường ưu tiên vay ngắn hạn để tiết kiệm chi phí lãi vay Do đó, KHDN có rủi ro thấp sẽ chọn tài chính ngắn hạn, đồng thời thể hiện tín hiệu về khả năng trả nợ tốt.
Nghiên cứu của Jimenez và Saurina (2003) cho thấy rằng các khoản vay ngắn hạn có nguy cơ vỡ nợ cao hơn so với các khoản vay dài hạn (trên 5 năm), điều này trái ngược với kết quả nghiên cứu của Flannery (1986).
2.2.4 Kinh nghiệm hoạt động của các công ty khách hàng
Lê Phương Dung và Nguyễn Thị Nam Thanh (2013) đã tiến hành nghiên cứu về các yếu tố ảnh hưởng đến khoản vay ngân hàng ngắn hạn của doanh nghiệp chế biến thực phẩm và sản xuất trong các ngành công nghiệp Nghiên cứu này chỉ ra rằng kinh nghiệm hoạt động của doanh nghiệp đóng vai trò quan trọng trong việc tiếp cận và sử dụng các khoản vay ngân hàng.
Độ tuổi và loại hình doanh nghiệp nhà nước (DNNN) là yếu tố quan trọng trong việc đo lường DN Các doanh nghiệp hoạt động lâu năm thường tích lũy được nhiều kinh nghiệm, giúp họ dễ dàng tiếp cận các xu hướng mới và thích ứng tốt hơn với thị trường biến động Điều này dẫn đến việc rủi ro hoạt động của họ được kiểm soát hiệu quả hơn.
Doanh nghiệp lâu năm thường có thị phần ổn định, giúp duy trì doanh thu và lợi nhuận liên tục qua các năm Sự ổn định này tác động tích cực đến khả năng vay vốn và trả nợ của các doanh nghiệp.
2.2.5 Loại hình Doanh nghiệp nhà nước
Nghiên cứu này dựa trên định nghĩa về doanh nghiệp nhà nước (DNNN) theo Nghị định số 99/2012/NĐ-CP, được ban hành bởi Thủ tướng Chính phủ vào ngày 15 tháng 11 năm 2012 Theo nghị định, DNNN là doanh nghiệp mà Nhà nước sở hữu trên 50% vốn điều lệ, bao gồm các công ty trách nhiệm hữu hạn một thành viên (với 100% vốn do Nhà nước nắm giữ), công ty cổ phần và công ty trách nhiệm hữu hạn hai thành viên trở lên (với trên 50% vốn thuộc về Nhà nước).
Theo báo cáo kinh tế vĩ mô 2014 của Ủy ban Kinh tế Quốc hội, hoạt động kém hiệu quả của doanh nghiệp Nhà nước (DNNN) đã gây ra sự trì trệ cho nền kinh tế quốc gia, với nhiều DNNN có hiệu quả đầu tư và khả năng cạnh tranh thấp, không đáp ứng được yêu cầu chất lượng sản phẩm của thị trường Tổng nợ xấu và nợ cơ cấu lại của DNNN ước tính khoảng 73.000 tỷ đồng (3,4 tỷ USD), trong khi DNNN chiếm 70% tổng nợ xấu năm 2012 Theo Friedrich (2013), hầu hết DNNN đều gặp khó khăn tài chính, dẫn đến mất cân bằng tài chính và các khoản vay quá hạn.
Hà Thị Sáu (2013) khẳng định rằng DNNN có ảnh hưởng lớn đến tổng nợ xấu của ngân hàng Nghiên cứu chỉ ra rằng nhiều DNNN, khi gặp khó khăn về vốn, đã lạm dụng nguồn vay ngắn hạn để đầu tư dài hạn Việc sử dụng vốn không đúng cách này chính là nguyên nhân chính dẫn đến nợ quá hạn và nợ xấu, ảnh hưởng tiêu cực đến cả doanh nghiệp và hệ thống ngân hàng.
Nguyễn Thùy Dương và Nguyễn Thanh Tùng (2013) đã nghiên cứu lựa chọn mô hình đo lường rủi ro cho khoản vay của các tập đoàn kinh tế nhà nước tại ngân hàng thương mại Việt Nam, sử dụng mô hình hồi quy Logit trên dữ liệu của 490 khách hàng từ năm 2007 đến 2011 Kết quả cho thấy với độ tin cậy 90%, khả năng không hoàn trả nợ vay đúng hạn của khách hàng là các Tập đoàn kinh tế Nhà nước cao hơn so với các doanh nghiệp khác Điều này có thể do Tập đoàn kinh tế Nhà nước thường có mối quan hệ lâu dài với ngân hàng, đáp ứng đủ điều kiện vay và mục đích vay vốn chủ yếu tập trung vào bất động sản và xây dựng với giá trị khoản vay lớn.
Để giảm thiểu rủi ro đạo đức của khách hàng doanh nghiệp (KHDN) trong bối cảnh thông tin bất cân xứng tại Việt Nam, các ngân hàng thường yêu cầu tài sản đảm bảo lớn hơn Việc tăng giá trị tài sản đảm bảo giúp nâng cao khả năng trả nợ của KHDN và gia tăng thiện chí trả nợ từ phía doanh nghiệp.
Ngân hàng Từ đó giảm thiểu được rủi ro tín dụng trong hoạt động cho vay đối với các NHTM
Các mô hình thường được sử dụng để đánh giá khả năng trả nợ của khách hàng doanh nghiệp
Theo hướng dẫn của Ngân hàng Quốc gia Áo (Oesterreichische National Bank) về quản lý rủi ro tín dụng, các mô hình phổ biến được áp dụng trong việc xếp hạng tín dụng cho doanh nghiệp bao gồm nhiều phương pháp khác nhau.
2.3.1 Mô hình chuẩn đoán (Mô hình Heuristic)
Mô hình chuẩn đoán là phương pháp thu thập và xử lý các đánh giá, dự báo thông qua việc tập hợp ý kiến từ các chuyên gia, nhằm đưa ra kết luận và nhận định chính xác.
Mô hình chuẩn đoán cung cấp những dự báo khách quan về tình hình hiện tại và tương lai phát triển của các lĩnh vực khoa học, thông qua việc xử lý hệ thống các đánh giá từ các chuyên gia Có nhiều loại mô hình chuẩn đoán, và chúng được phân loại dựa trên các tiêu chí khác nhau.
- Bảng câu hỏi đánh giá cổ điển (“Classic” rating Questionnaires)
- Mô hình định tính (Qualitative Systems)
Mô hình Fuzzy Logic có nhược điểm chung là chất lượng phụ thuộc vào kinh nghiệm chủ quan của các chuyên gia tín dụng Các yếu tố liên quan đến khả năng trả nợ và mức độ tương quan, trọng số của chúng trong đánh giá cũng dựa vào kinh nghiệm này Vì vậy, mô hình chuẩn đoán thường ít được sử dụng trong nghiên cứu thực tế.
2.3.2 Mô hình thống kê (Statistical models)
Mô hình thống kê là phương pháp nghiên cứu chính xác, bao gồm quá trình điều tra thống kê, khái quát hóa thông tin, phân tích và dự báo Nó ứng dụng các phương pháp phân tích thống kê đa chiều, lý thuyết điều khiển và lý thuyết dự báo, đồng thời kết hợp công nghệ trong nghiên cứu Dưới đây là một số mô hình phổ biến được áp dụng.
2.3.2.1 Mô hình phân tích biệt thức (Dirciminant Analysis models)
Mô hình phân tích biệt thức là một kỹ thuật thống kê quan trọng dùng để phân loại các quan sát vào những nhóm định danh dựa trên đặc điểm riêng biệt của chúng Kỹ thuật này xây dựng mối quan hệ tuyến tính giữa các đặc điểm nhằm phân biệt tốt nhất giữa các nhóm Trong mô hình này, sự kết hợp giữa các hệ số biệt thức và các chỉ số định lượng giúp phân loại hiệu quả các trường hợp tốt và xấu.
Mục tiêu của mô hình phân tích biệt thức trong đo lường rủi ro vỡ nợ là phân biệt chính xác giữa các công ty có nguy cơ vỡ nợ và không có nguy cơ vỡ nợ Điều này được thực hiện thông qua hàm biệt thức, sử dụng các biến định lượng từ báo cáo tài chính Mục tiêu chính là xác định tổ hợp tuyến tính của các biến để phân nhóm và tối ưu hóa sự phân biệt giữa các nhóm Kết quả cuối cùng được chuyển đổi thành hàm biệt thức, hay còn gọi là hệ số Z, giúp đánh giá rủi ro vỡ nợ một cách hiệu quả.
D = Chỉ số đo lường toàn bộ mức độ rủi ro của người vay
Mô hình phân tích biệt thức (Ki) sử dụng các chỉ số tài chính (ai) để phân loại doanh nghiệp (KHDN) theo khả năng trả nợ Với n là số lượng chỉ số tài chính, mô hình này được áp dụng rộng rãi trong lĩnh vực XHTD nhờ vào tính đơn giản và khả năng phân biệt hiệu quả giữa các nhóm doanh nghiệp có khả năng trả nợ và không.
Mô hình phân tích biệt thức được đánh giá cao trong việc ước lượng khả năng vỡ nợ của khách hàng vay vốn tại các TCTD, nhưng chủ yếu phù hợp với phân tích các chỉ tiêu tài chính (định lượng) hơn là chỉ tiêu phi tài chính (định tính) Để đánh giá tính thích hợp của mô hình, các nhà nghiên cứu cần kiểm tra các giả thiết toán học, đặc biệt là tính phân phối chuẩn của các yếu tố liên quan đến khả năng trả nợ Nếu giả thiết về tính phân phối chuẩn không được thỏa mãn, kết quả của mô hình sẽ không tối ưu, thiếu sự công nhận và ít có ý nghĩa trong thực tiễn.
Mô hình hồi quy, tương tự như mô hình phân tích biệt thức, thể hiện sự phụ thuộc của một biến vào các biến độc lập khác, với mục tiêu xác định xác suất trả nợ vay của khách hàng dựa trên các đặc điểm nhất định thông qua khả năng ước lượng tối đa Các mô hình hồi quy, như Probit và Logit, thường được sử dụng để đánh giá xác suất vỡ nợ Trong đó, mô hình Logit sử dụng biến phụ thuộc là biến giả, nhận giá trị 0 hoặc 1, giúp xác định khả năng rủi ro tín dụng của khách hàng dựa trên các yếu tố ảnh hưởng (biến độc lập).
Ki = giá trị cụ thể của các tiêu chí mức độ tín nhiệm bi = hệ số của mỗi chỉ số n = số lượng các chỉ số tài chính
Mô hình Logit có một số lợi thế hơn mô hình phân tích biệt thức:
Mô hình hồi quy Logit không yêu cầu các yếu tố đầu vào phải phân phối chuẩn, cho phép xử lý các yếu tố nguy cơ phá sản định tính mà không cần biến đổi, theo nghiên cứu của Johnsen & Melicher (1994).
Kết quả từ mô hình Logit cho thấy xác suất trả nợ của khách hàng nằm trong khoảng từ 0 đến 1, cho phép giải thích rõ ràng hơn về khả năng trả nợ Điều này cũng cho thấy sự chính xác hơn so với các kết quả từ mô hình phân tích biệt thức.
Thứ ba, hồi quy Logit đòi hỏi dữ liệu ít hơn so với mô hình phân tích biệt thức
Do đó trong những năm gần đây mô hình hồi quy Logit được sử dụng rộng rãi hơn cả trong nghiên cứu khoa học và thực tiễn
2.3.2.3 Mô hình mạng nơron (Neural Network Models)
Mô hình mạng nơron hoạt động dựa trên nguyên tắc tính toán song song, kết hợp nhiều quá trình tính toán đơn giản Mỗi quá trình này được thực hiện bởi một nơron, đảm bảo các phép tính diễn ra một cách hiệu quả Mặc dù các nơron đơn giản, nhưng khi được kết nối và tổ chức hợp lý, chúng có khả năng giải quyết những nhiệm vụ phức tạp.
Mạng nơron rất phù hợp cho việc mô tả các mô hình đánh giá phức tạp, vì nó có khả năng xử lý nhiều loại thông tin khác nhau Ưu điểm nổi bật của mô hình này là khả năng giải quyết các mối quan hệ phi tuyến tính và xử lý thông tin thiếu hụt Tuy nhiên, mạng nơron vẫn chưa được áp dụng rộng rãi trong thực tế do một số lý do nhất định.
Thứ nhất, mô hình mạng nơron đòi hỏi dữ liệu đầu vào lớn, với ít nhất 500 quan sát hoặc hơn (Kumar & Ravi, 2007)
Mô hình mạng nơron có quy trình thực hiện phức tạp, gây khó khăn cho người dùng, dẫn đến việc dễ phát sinh nhiều vấn đề.
2.3.3 Phương pháp quan hệ nhân quả (Causal models)
Tổng quan các nghiên cứu trước
Trên toàn cầu, nhiều nghiên cứu định lượng đã được thực hiện để ước lượng xác suất vỡ nợ của khách hàng dựa trên xếp hạng tín dụng từ các tổ chức uy tín như Standard & Poor's, Moody's và Fitch Bảng 2.2 tóm tắt một số nghiên cứu liên quan từ các nhà nghiên cứu trong nước và quốc tế, với sự đa dạng về thời gian, đối tượng nghiên cứu và phương pháp định lượng.
Bảng 2.2 Tổng quan các nghiên cứu định lượng về xác suất trả nợ vay của KHDN
Tác giả Đối tượng và thời gian nghiên cứu
Phương pháp nghiên cứu Kết quả nghiên cứu
33 công ty nộp đơn xin phá sản trong giai đoạn 1946-1965 và 33 công ty vẫn còn tồn tại tại thời điểm phân tích (Năm 1968)
Phương pháp phân tích biệt thức với mô hình chỉ số Z-score
Các biến như Vốn lưu động/Tổng tài sản, Lợi nhuận giữ lại/Tổng tài sản, EBIT/Tổng tài sản, Giá trị vốn hóa thị trường/giá trị tổng nợ sổ sách, và Doanh thu/Tổng tài sản đều có tác động tích cực đến chỉ số tổng thể (Z).
54 công ty niêm yết trong ngành sản xuất và phân phối ở Canada
Phương pháp phân tích phân biệt với mô hình chỉ số Z-score
Các biến tài chính như tài sản ngắn hạn và nợ ngắn hạn, lợi nhuận so với tổng nợ, cũng như tốc độ tăng trưởng giá trị vốn hóa sổ sách và tốc độ tăng trưởng tài sản đều có ảnh hưởng tích cực đến chỉ số tổng thể (Z) Ngược lại, tỷ lệ tổng nợ trên tổng tài sản lại tác động tiêu cực đến chỉ số này.
52 công ty thuộc ngành phi tài chính ở Pakistan, trong đó có
26 công ty phá sản và
26 công ty không phá sản
Phương pháp phân tích phân biệt với mô hình chỉ số Z-score
Các biến: Doanh thu/Tổng tài sản; Lợi nhuận trước thuế và lãi vay/Nợ ngắn hạn sẽ tác động cùng chiều (+) đến chỉ số tổng thể (Z);
Tác giả Đối tượng và thời gian nghiên cứu
Phương pháp nghiên cứu Kết quả nghiên cứu là phá sản
Z >= 0,724: Công ty được coi là không phá sản Đào Thị Thanh Bình & Nguyễn Anh Đức (2012)
Mẫu dữ liệu đã được làm sạch bao gồm 285 khách hàng có phát sinh quan hệ tín dụng tại HabuBank trong 3 năm (từ năm 2008 đến
Phương pháp phân tích phân biệt với mô hình chỉ số Z-score
Các biến như Vốn lưu động/TTS, Lợi nhuận giữ lại/TTS, Lợi nhuận sau thuế/Tổng tài sản, Giá vốn hóa thị trường/Tổng nợ phải trả, Tổng nợ phải trả/TTS, và Lợi nhuận sau thuế/Doanh thu thuần đều có tác động tích cực đến chỉ số tổng thể (Z) Tuy nhiên, biến Giá trị vốn hóa thị trường/Giá trị sổ sách lại có ảnh hưởng ngược chiều (Đào Thị Thanh Bình, 2013)
60 công ty sản xuất niêm yết trên sàn HOSE hoặc HNX tại Việt Nam
Phương pháp phân tích phân biệt với mô hình chỉ số Z-score
Các biến như vốn lưu động, giá trị vốn hóa thị trường so với tổng nợ, giá trị vốn hóa thị trường so với giá trị vốn hóa trên sổ sách, và tỷ lệ lợi nhuận ròng trên doanh thu cùng với lợi nhuận ròng trên tài sản cố định đều có ảnh hưởng tích cực đến chỉ số tổng thể (Z).
Còn lại các biến: Lợi nhuận giữ
Tác giả Đối tượng và thời gian nghiên cứu
Phương pháp nghiên cứu Kết quả nghiên cứu lại/Tổng tài sản; Lợi nhuận ròng/Tổng tài sản; Tổng nợ/Tổng tài sản lại có tác động ngược chiều (-)
Với hơn 3 triệu dữ liệu quan sát tại các TCTD ở Tây Ban Nha với giá trị món vay hơn 6.000 EUR
Dữ liệu được thu thập theo từng tháng trong 5 năm: 1987; 1990;
Mô hình hồi quy Logit nhị thức
Khoản vay có tài sản đảm bảo (TSĐB) thường có xác suất vỡ nợ thấp hơn so với khoản vay không có TSĐB Trong số các loại hình vay, các khoản vay ngắn hạn có nguy cơ vỡ nợ cao nhất, trong khi các khoản vay dài hạn lại có mức rủi ro thấp hơn.
5 năm) Khoản vay càng lớn thì khả năng vỡ nợ càng thấp
600 quan sát từ tập dữ liệu gồm 35.568 DN vay vốn tại
ProCreditBank của Georgia (Mỹ) trong khoảng thời gian 2004-
Mô hình hồi quy Logit nhị thức
Biến phụ thuộc là: Tỷ lệ khoản vay không trả nợ (LLR)
Kết quả: Các biến TSĐB; Loại khách hàng (TYPECLIENT) ;
Số lượng nhân viên của khách hàng có tác động cùng chiều đến LLR (+)
Còn lại các biến: Giá trị khoản vay; thời gian cho vay; Tỷ lệ chấp thuận số tiền cho vay có
Tác giả Đối tượng và thời gian nghiên cứu
Phương pháp nghiên cứu Kết quả nghiên cứu tác động ngược chiều đến LLR (-)
Bộ dữ liệu gồm 530 khoản vay của các khách hàng có quy mô nhỏ tại CDFIs trong giai đoạn từ 2002-2007
Mô hình hồi quy Logit nhị thức
Khả năng trả nợ là biến phụ thuộc quan trọng, chịu ảnh hưởng tích cực từ các yếu tố như kinh nghiệm quản lý, điểm FICO cá nhân và thời gian kinh doanh Những yếu tố này cùng tác động đến khả năng trả nợ, cho thấy mối liên hệ chặt chẽ giữa chúng.
Trong khi các biến: Thời gian vay; Tỷ lệ thất nghiệp lại có tác động ngược chiều đến khả năng trả nợ (-)
Chiara Pederzoli và Costanza Torricelli (2010)
Các DN vừa và nhỏ ở Ý
Mô hình hồi quy Logit nhị thức
Tất cả các chỉ tiêu như Nợ dài hạn/TTS, Lợi nhuận trước lãi và thuế/TTS, Vốn chủ sở hữu/TTS và Tổng doanh thu/TTS đều có ảnh hưởng tích cực đến khả năng trả nợ của khách hàng.
(Hay ngược chiều (-) với xác suất trả nợ của khách hàng)
Mô hình hồi Biến phụ thuộc: Khả năng
Tác giả Đối tượng và thời gian nghiên cứu
Phương pháp nghiên cứu Kết quả nghiên cứu
Nguyễn Thùy Dương, Nguyễn Thanh Tùng
Bao gồm 490 khách hàng tại các NHTM Việt Nam từ năm 2007
Vào năm 2011, nghiên cứu cho thấy rằng giá trị khoản vay và tài sản đảm bảo có ảnh hưởng tích cực đến khả năng không trả được nợ của khách hàng.
Tương tự DNNN cũng có tác động cùng chiều đến khả năng không trả được nợ
Mẫu bao gồm 290 DN dùng để hồi quy,phân tích; và 170 doanh nghiệp dùng để kiếm tra lại khả năng dự báo
Các DN này đều được niêm yết trên HOSE và HNX trong giai đoạn 2010-2011
Kết hợp cách tiếp cận quyền chọn và phân tích hồi quy logit
Tỷ suất nợ (Nợ phải trả/TTS) có tác động cùng chiều (+) đến rủi ro vỡ nợ của các doanh nghiệp;
Lợi nhuận sau thuế trên vốn chủ sở hữu, lợi nhuận sau thuế trên doanh thu và doanh thu trên tổng tài sản đều có mối quan hệ nghịch biến với rủi ro vỡ nợ của doanh nghiệp.
Nguồn: Tổng hợp của tác giả
Bảng 2.2 nêu rõ rằng các nghiên cứu trong nước và quốc tế đã áp dụng nhiều phương pháp khác nhau để ước lượng xác suất trả nợ vay của khách hàng, kết hợp với việc lựa chọn các biến độc lập đa dạng tùy thuộc vào đối tượng và thời gian nghiên cứu Trong số đó, mô hình Z-score của Altman, được phát triển từ năm 1968, đã trở thành một công cụ phổ biến và được ứng dụng rộng rãi để ước lượng xác suất vỡ nợ của khách hàng.
Z-score là một phương trình tuyến tính trong đó 5 biến vốn lưu động/tổng tài sản; lợi nhuận giữ lại/tổng tài sản; lợi nhuận trước thuế trước lãi vay/tổng tài sản; giá trị vốn hóa thị trường/giá trị tổng nợ sổ sách và doanh thu/tổng tài sản được đặt trọng số một cách khách quan và tổng hợp lại để đưa ra một điểm số mà dựa vào đó để phân loại các công ty thành các nhóm vỡ nợ và không vỡ nợ Kết quả ước lượng cho thấy 5 biến này đều tác cùng chiều (+) đến chỉ số tổng thể (Z)
Trong nghiên cứu của mình, Altman & Lavalle (1981) đã áp dụng phương pháp phân tích phân biệt kết hợp với mô hình Z-score để ước lượng xác suất vỡ nợ tại Canada, sử dụng dữ liệu tài chính của 54 công ty trong ngành sản xuất và phân phối Từ 11 biến độc lập ban đầu, họ đã phát triển mô hình cuối cùng với năm chỉ số tài chính Kết quả cho thấy các biến tài sản ngắn hạn/nợ ngắn hạn, lợi nhuận/tổng nợ, và tốc độ tăng trưởng giá trị vốn hóa sổ sách/tốc độ tăng trưởng tài sản đều có tác động tích cực đến chỉ số tổng thể (Z), trong khi biến tổng nợ/tổng tài sản lại có tác động tiêu cực.
Nghiên cứu của Rashid & Abbas (2011) trên 52 công ty phi tài chính tại Pakistan cho thấy rằng nếu chỉ số Z 0,724 thì công ty không bị phá sản Các biến như doanh thu/tổng tài sản, lợi nhuận trước thuế và lãi vay/nợ ngắn hạn đều có tác động tích cực đến chỉ số Z Tương tự, nghiên cứu của Đào Thị Thanh Bình và Nguyễn Anh Đức (2012) với 285 khách hàng tại HabuBank trong giai đoạn 2008-2010 cho thấy rằng các chỉ tiêu vốn lưu động/tổng tài sản, lợi nhuận giữ lại/tổng tài sản, lợi nhuận sau thuế/tổng tài sản, giá vốn hóa thị trường/tổng nợ phải trả, tổng nợ phải trả/tổng tài sản, và lợi nhuận sau thuế/doanh thu thuần đều tác động tích cực đến chỉ số Z, trong khi biến giá trị vốn hóa thị trường/giá trị sổ sách lại có tác động ngược chiều.
Vào năm 2013, tác giả Đào Thị Thanh Bình đã áp dụng mô hình phân tích phân biệt kết hợp với chỉ số Z-score để nghiên cứu 60 công ty sản xuất niêm yết trên sàn HOSE và HNX tại Việt Nam Kết quả nghiên cứu này trái ngược với nghiên cứu trước đó của tác giả về 285 khách hàng tại Habubank Cụ thể, nghiên cứu mới cho thấy rằng tỷ lệ giá trị vốn hóa thị trường trên giá trị vốn hóa sổ sách có ảnh hưởng tích cực, trong khi tỷ lệ lợi nhuận giữ lại trên tổng tài sản lại tác động tiêu cực đến chỉ số tổng thể.
PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
Trình tự nghiên cứu
Để trả lời các câu hỏi nghiên cứu, luận văn áp dụng phương pháp định lượng, sử dụng thống kê mô tả để thu thập và xử lý dữ liệu, từ đó mô tả mẫu nghiên cứu Tác giả thiết kế mô hình hồi quy nhằm đo lường các yếu tố tác động đến khả năng trả nợ của doanh nghiệp, xác định mức độ ảnh hưởng của các yếu tố này tại VCB.HCM trong giai đoạn 2014-2016 Sau đó, các kiểm định cần thiết được thực hiện để đánh giá khả năng dự báo của mô hình nghiên cứu thực nghiệm, dẫn đến kết luận cho câu hỏi nghiên cứu thứ hai Trình tự thực hiện nghiên cứu được tổ chức rõ ràng và logic.
- Xác định đối tượng và mẫu nghiên cứu, cách thức điều tra và chọn mẫu
- Lựa chọn nhân tố và tham số đại diện cho nhân tố
- Thu thập và xử lý dữ liệu: trình bày các thu thập, cách thức đo lường các biến và nguồn số liệu
- Lựa chọn phương pháp hồi quy thích hợp và xây dựng mô hình hồi quy Logit
- Kiểm định tính phù hợp của mô hình nghiên cứu
- Kiểm định khả năng dự báo của mô hình nghiên cứu
- Phân tích kết quả thu được và giải thích
Thiết kế mô hình nghiên cứu
Đối tượng nghiên cứu: Đề tài nghiên cứu về các yếu tố ảnh hưởng đến khả năng trả nợ của khách hàng doanh nghiệp
Đề tài nghiên cứu dựa trên dữ liệu thu thập từ các KHDN có quan hệ tín dụng với VCB.HCM trong giai đoạn 2014-2016 VCB.HCM là chi nhánh lớn nhất trong hệ thống Vietcombank và cả hệ thống ngân hàng thương mại Việt Nam về quy mô Quy mô tài sản và dư nợ tín dụng của chi nhánh này tương đương với một ngân hàng thương mại cổ phần nhỏ.
- Các KHDN được chọn trong mẫu là ngẫu nhiên;
- Các KHDN được chọn có dư nợ tín dụng trong giai đoạn 2014-2016;
- Các KHDN được chọn không thuộc các KHDN có cấu trúc đặc biệt như: các công ty tài chính, công ty bảo hiểm, công ty chứng khoán…;
- Các DN được chọn cung cấp đầy đủ BCTC 3 năm trong giai đoạn 2014-2016, và có kết quả XHTD tại VCB.HCM
Để chọn mẫu nghiên cứu, tác giả đã tiến hành thống kê danh sách 625 KHDN có dư nợ tín dụng tại VCB.HCM trong giai đoạn 2014-2016, được sắp xếp theo thứ tự số CIF.
Tác giả đã tiến hành chọn mẫu với ít nhất 300 KHDN bằng cách ngẫu nhiên chọn một đơn vị từ danh sách và tiếp tục chọn cách một doanh nghiệp Cuối cùng, tác giả thu thập được tổng cộng 312 KHDN.
Tác giả đã loại bỏ các doanh nghiệp có cấu trúc đặc biệt như công ty tài chính, công ty bảo hiểm và công ty chứng khoán Đồng thời, những doanh nghiệp không cung cấp đầy đủ báo cáo tài chính trong ba năm từ 2014 đến 2016 hoặc không có kết quả cũng bị loại trừ.
XHTD tại VCB.HCM Kết quả, tác giả thu thập được 302 KHDN đáp ứng nguyên tắc lấy mẫu
Tác giả sẽ áp dụng 302 KHDN vào nghiên cứu, trong đó 202 đơn vị (chiếm 67%) sẽ được sử dụng cho mẫu nghiên cứu, và 100 đơn vị (33%) sẽ dùng để kiểm tra độ phù hợp của mô hình thực nghiệm.
3.2.2 Lựa chọn các nhân tố và biến số đại diện Đề tài xây dựng mô hình phát triển từ mô hình gốc của Chiara Pederzoli và Costanza Torricelli (2010) Nghiên cứu của Chiara và Costanza sử dụng các chỉ số tài chính để dự đoán xác suất trả nợ của các DN nhỏ ở Ý được cụ thể hóa thành bốn biến độc lập bao gồm: Nợ dài hạn/Tổng tài sản; Lợi nhuận trước lãi và thuế /Tổng tài sản; Tổng vốn cổ phần/Tổng tài sản; Tổng doanh thu/Tổng tài sản Mô hình cụ thể như sau:
- LTLA = Nợ dài hạn/Tổng tài sản
- EBITA = Lợi nhuận trước lãi và thuế/Tổng tài sản
- EQUITYA = Tổng vốn cổ phần/Tổng tài sản
- SALESA = Tổng doanh thu/Tổng tài sản
Mô hình nghiên cứu hiện tại chủ yếu dựa trên các chỉ tiêu tài chính, tuy nhiên, mức độ rủi ro của các khoản cho vay còn phụ thuộc vào nhiều yếu tố phi tài chính như kinh nghiệm hoạt động, quy mô công ty và tài sản bảo đảm Do đó, tác giả giữ lại các biến như Lợi nhuận trước lãi và thuế/Tổng tài sản, Tổng vốn cổ phần/Tổng tài sản và Tổng doanh thu/Tổng tài sản Bên cạnh đó, dựa vào kết quả nghiên cứu trước đây và kinh nghiệm cá nhân tại VCB.HCM, tác giả đề xuất bổ sung một số biến như Quy mô doanh nghiệp, kinh nghiệm hoạt động, thời gian vay, tỷ lệ tài sản đảm bảo và loại hình doanh nghiệp nhà nước để xây dựng mô hình đo lường khả năng trả nợ của khách hàng doanh nghiệp tại VCB.HCM.
Bảng 3.1 mô tả biến phụ thuộc trong mô hình, trong đó xác suất trả của khách hàng (POLRP) được xác định dựa trên khả năng thanh toán thực tế của họ.
Bảng 3.1 Biến phụ thuộc trong mô hình nghiên cứu
Xếp loại khách hàng Diễn giải Giá trị biến
Có khả năng trả nợ/ trả nợ tốt
Không phát sinh nợ quá hạn (NQH) hoặc NQH
Khách hàng được coi là có khả năng trả nợ tốt nếu không phát sinh nợ quá hạn hoặc chỉ có nợ quá hạn tối đa 90 ngày Ngược lại, khách hàng sẽ không được xem là có khả năng trả nợ nếu có nợ cơ cấu thời hạn hoặc nợ quá hạn trên 90 ngày Bảng 3.2 trình bày các biến độc lập trong mô hình nghiên cứu, đây là những yếu tố mà tác giả kỳ vọng sẽ ảnh hưởng đến khả năng trả nợ của khách hàng doanh nghiệp.
Bảng 3.2 Biến độc lập trong mô hình nghiên cứu Loại biến Ký hiệu Biến độc lập Kỳ vọng dấu Nghiên cứu trước Đặc điểm của khoản vay
Khoảng thời gian trả nợ gốc của món vay (-) Flannery (1986)
Tỷ lệ tài sản bảo đảm/ mức cấp tín dụng (-)
Tình hình tài chính của khách hàng
Vốn lưu động /Tổng tài sản (+) Altman (1968)
Lợi nhuận trước thuế, trước lãi vay/Tổng tài sản (+)
Vốn chủ sở hữu/Tổng tài sản (+)
Doanh thu thuần/Tổng tài sản (+)
Park & Han (2002) Pederzoli & Torricelli (2010) Quy mô
Quy mô tổng tài sản của
Tình hình phi tài chính của khách hàng
Số năm hoạt động (AGEBS)
Số năm hoạt động kinh doanh của khách hàng (+)
Biến giả = 1: Khách hàng sở hữu trên 50% vốn Nhà Nước
Biến giả = 0: Khách hàng sở hữu dưới 50% vốn Nhà Nước
Ghi chú: (+) tương quan đồng biến; (-) tương quan nghịch biến
Nguồn: Tổng hợp của tác giả
Phần tiếp theo sẽ tóm tắt cơ sở lập luận về kỳ vọng dấu hiệu của từng biến độc lập đối với khả năng trả nợ của doanh nghiệp Đồng thời, bài viết cũng sẽ trình bày phương pháp đo lường các biến độc lập này.
Theo Thông tư 39 của Ngân hàng Nhà nước (2016), thời gian vay được tính từ ngày sau khi tổ chức tín dụng (TCTD) giải ngân vốn vay cho khách hàng đến khi khách hàng hoàn tất việc trả nợ gốc và lãi Kỳ hạn trả nợ thường phản ánh chính xác hơn khả năng thực hiện nghĩa vụ nợ vay so với tổng thời gian vay Chẳng hạn, Công ty A vay vốn 3 năm với kỳ hạn trả nợ 3 tháng, trong khi Công ty B vay 2 năm với kỳ hạn trả nợ 12 tháng Điều này cho thấy Công ty A phải đối mặt với áp lực trả nợ hàng quý, trong khi Công ty B có thời gian linh hoạt hơn để chuẩn bị nguồn tài chính cho việc trả nợ.
Lãi suất vay thường cao hơn đối với các khoản vay dài hạn do các ngân hàng thương mại (NHTM) gặp khó khăn trong việc kiểm soát rủi ro Theo nghiên cứu của Flannery (1986), các doanh nghiệp có rủi ro tín dụng thấp thường ưa chuộng vay ngắn hạn để tiết kiệm chi phí lãi vay Do đó, những doanh nghiệp này không chỉ chọn tài chính ngắn hạn mà còn thể hiện tín hiệu về rủi ro thấp và khả năng trả nợ tốt Trong bối cảnh bất cân xứng thông tin, NHTM có thể cấp vốn cho những doanh nghiệp này một cách dễ dàng hơn.
Thời hạn vay dài hơn nhu cầu vốn thực tế của doanh nghiệp có thể dẫn đến việc sử dụng nguồn vốn dư thừa không đúng mục đích, như đầu tư ngoài ngành, từ đó gia tăng nguy cơ mất khả năng thanh toán Nghiên cứu này cho thấy thời gian vay có tác động ngược chiều đến khả năng trả nợ của các doanh nghiệp.
Tỷ lệ tài sản thế chấp (TSĐB) được tính bằng công thức giá trị TSĐB chia cho tổng mức cấp tín dụng Khi giá trị tài sản thế chấp thay đổi trong vòng một năm, phương pháp bình quân gia quyền sẽ được áp dụng Ví dụ, Công ty A có tài sản thế chấp 2 tỷ đồng từ tháng 1 đến tháng 4, sau đó cam kết thêm 3 tỷ đồng cho ngân hàng từ tháng 5 đến tháng 12 Do đó, giá trị tài sản thế chấp trong nghiên cứu này được tính là: (2 * 4 + 5 * 8) / 12 = 4 tỷ đồng.
Các ngân hàng thương mại thường áp dụng tỷ lệ tài sản đảm bảo (TSĐB) cao hơn cho các khách hàng doanh nghiệp có rủi ro cao Điều này có nghĩa là các công ty và tập đoàn lớn, có hoạt động kinh doanh hiệu quả và uy tín trên thị trường, thường ít phải thế chấp tài sản Manove và Padilla (2001) đã chỉ ra rằng tài sản đảm bảo giúp lọc bớt các khoản vay của ngân hàng Trong nghiên cứu này, tác giả kỳ vọng rằng tỷ lệ TSĐB sẽ có tác động ngược chiều đến khả năng trả nợ của khách hàng doanh nghiệp.
KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU ĐỊNH LƯỢNG
Thống kê mô tả các biến
Nghiên cứu này dựa trên số liệu của 202 khách hàng doanh nghiệp (KHDN) có quan hệ tín dụng tại ngân hàng VCB.HCM trong giai đoạn từ 2014 đến 2016 Dữ liệu được thu thập tại ba thời điểm cụ thể: 31/12/2014, 31/12/2015 và 31/12/2016 Tác giả đã tiến hành thống kê và phân tích thông tin từ các doanh nghiệp này để đưa ra những kết luận quan trọng.
Sau khi phân tích 606 quan sát, tác giả phát hiện một số biến có giá trị chênh lệch lớn so với trung vị, dẫn đến việc tiến hành làm sạch dữ liệu để loại bỏ các dữ liệu ngoại lai nhằm tăng độ chính xác của mô hình dự đoán Kết quả, tổng số mẫu còn lại là 599 quan sát, trong đó có 539 quan sát có khả năng trả nợ và 60 quan sát không có khả năng trả nợ, được trình bày chi tiết trong Bảng 4.2.
Bảng 4.1 Tỷ lệ khả năng trả nợ của KHDN theo mẫu dữ liệu 599 quan sát
Không có khả năng trả nợ 60 10,0%
Có khả năng trả nợ 539 90,0%
Các biến sử dụng trong mô hình được mô tả cụ thể ở Bảng 4.2
Bảng 4.2 Thống kê mô tả các biến Minimum Maximum Mean Std Deviation
Nguồn: Thống kê dựa trên mẫu phân tích
Bảng 4.2 chỉ ra các giá trị trung bình, lớn nhất, nhỏ nhất của từng biến nghiên cứu
- Hầu hết các biến đều có độ lệch chuẩn tương đối nhỏ, ngoại trừ biến LENLN và AGEBS
- Đối với biến AGEBS: hoạt động kinh doanh mới nhất trong 2 năm và công ty lâu đời nhất đã hoạt động được 41 năm
- Đối với biến COLRA: giá trị nhỏ nhất là 0, thể hiện khoản vay không có bảo đảm
Biến EBITA có giá trị nhỏ nhất là -2,09, cho thấy công ty đang hoạt động không hiệu quả với lợi nhuận trước thuế và lãi vay ở mức âm.
Giá trị nhỏ nhất của EQUIA biến là -2,28, cho thấy lợi nhuận giữ lại của công ty đã âm, vượt quá mức vốn chủ sở hữu.
Biến LENLN quy định thời hạn hoàn vốn gốc tối thiểu là 1 tháng và tối đa là 12 tháng Đối với khách hàng thông thường, VCB.HCM không cho phép vay với thời hạn trả nợ gốc vượt quá 12 tháng.
Biến LOGTA dao động từ 3,40 đến 7,38, cho thấy công ty lớn nhất trong tập dữ liệu này có tổng tài sản khoảng 23.988 tỷ đồng, trong khi công ty nhỏ nhất chỉ sở hữu tổng tài sản khoảng 2,4 tỷ đồng.
- Đối với biến SALTA: khách hàng hoạt động hiệu quả nhất là khách hàng có doanh số bán hàng gấp 10,46 lần tài sản của nó
Biến WCLTA cho thấy giá trị nhỏ nhất là -2,42, cho thấy công ty đang gặp khó khăn trong việc duy trì sự cân bằng tài chính Dấu trừ này chỉ ra rằng tài sản dài hạn của công ty không được tài trợ hoàn toàn bằng nguồn vốn dài hạn.
Biến OWNSP là một biến nhị phân, có giá trị 0 hoặc 1, thể hiện tỷ lệ giữa khách hàng là doanh nghiệp nhà nước (DNNN) và khách hàng không phải là DNNN, như được trình bày chi tiết trong bảng 4.3.
Bảng 4.3 Tỷ trọng DNNN trong mẫu nghiên cứu
Nguồn: Thống kê dựa trên mẫu phân tích
Phân tích tương quan giữa các biến
Tác giả thực hiện tính toán ma trận tương quan với các biến trong mô hình, kết quả thu được thể hiện trong Bảng 4.4 dưới đây
Bảng 4.4 Ma trận tương quan AGEBS COLRA EBITA EQUIA LENLN LOGTA OWNSP SALTA WCLTA POLRP
Nguồn: Tính toán từ chương trình SPSS
Hệ số tương quan thể hiện mối quan hệ hai chiều giữa các biến, với giá trị cao cho thấy mối liên kết chặt chẽ và giá trị thấp chỉ ra mối liên kết yếu Hệ số dương biểu thị mối quan hệ cùng chiều, trong khi hệ số âm cho thấy mối quan hệ ngược chiều Kết quả phân tích cho thấy biến phụ thuộc xác suất trả nợ (POLRP) có mối tương quan mạnh nhất với thời gian vay (-0,312) và yếu nhất với số năm hoạt động kinh doanh của khách hàng (0,066) Tuy nhiên, hệ số tương quan chỉ đánh giá mối quan hệ hai chiều mà không phản ánh được tác động một chiều của các biến lên POLRP, do đó tác giả sẽ thực hiện phân tích hồi quy tiếp theo.
Theo Kennedy (2008), nếu hệ số tương quan giữa các biến độc lập vượt quá 0,8, có thể xuất hiện hiện tượng đa cộng tuyến Tuy nhiên, trong nghiên cứu này, hệ số tương quan giữa biến vốn lưu động/tổng tài sản (WCLTA) và biến vốn chủ sở hữu/tổng tài sản (EQUIA) chỉ đạt 0,645, thấp hơn 0,8 Do đó, tác giả đã thực hiện kiểm tra đa cộng tuyến để đảm bảo tính chính xác và phù hợp của kết quả mô hình hồi quy.
Kiểm tra hiện tượng đa cộng tuyến
Tác giả áp dụng hệ số phóng đại phương sai (VIF) để xác định hiện tượng đa cộng tuyến Các nghiên cứu trước đây chỉ ra rằng khi VIF vượt quá 10 (tương ứng với R i 2 > 0,9), biến đó sẽ được xem là có mức độ đa cộng tuyến rất cao.
Bảng 4.5 Kết quả kiểm tra hiện tượng đa cộng tuyến
Nguồn: Tính toán từ chương trình SPSS
Bảng 4.5 cho thấy tất cả các giá trị VIF đều nhỏ hơn 10, điều này chứng tỏ không có hiện tượng đa cộng tuyến giữa các biến trong mô hình Các biến này đều phù hợp để được đưa vào mô hình hồi quy.
Phân tích dữ liệu
4.4.1 Xây dựng mô hình tính toán xác suất trả nợ
Nghiên cứu này áp dụng phần mềm SPSS để thực hiện hồi quy logit nhị phân, với mức ý nghĩa (α) 5% Kết quả ước lượng mô hình logit với đầy đủ các biến số được trình bày trong bảng dưới đây.
Bảng 4.6 Tóm tắt kết quả mô hình gốc Omnibus Tests of Model Coefficients
Step -2 Log likelihood Cox & Snell R Square Nagelkerke R Square
Nguồn: Tính toán từ chương trình SPSS
Omnibus Tests được áp dụng để kiểm định giả thiết H0: β1 = β2 = = βk = 0 Kết quả OB- Sig cho thấy giá trị 0,00 nhỏ hơn 5%, dẫn đến việc bác bỏ giả thiết H0 Điều này có nghĩa là các hệ số β của mô hình không đồng thời bằng 0, khẳng định rằng mô hình gốc là phù hợp.
Trong phương pháp hồi quy logit nhị phân, chỉ số -2 Log likelihood đóng vai trò quan trọng trong việc đánh giá mức độ phù hợp của mô hình với tổng thể Giá trị -2 Log likelihood càng nhỏ thì càng cho thấy mô hình có khả năng phù hợp tốt với dữ liệu tổng thể.
Kết quả của mô hình cho thấy giá trị -2 Log likelihood là 287.510, cho thấy sự phù hợp của mô hình với tổng thể là không cao.
Chúng ta sẽ thực hiện mô hình hồi quy logit và kiểm tra hệ số Sig của từng biến độc lập với mức ý nghĩa 10% Nếu Sig của các biến lớn hơn 10%, chúng không có ý nghĩa thống kê Tiếp theo, chúng ta sẽ tiến hành kiểm định Wald Test cho các biến này Nếu kiểm định F và Chi-square có P > 0,05, chúng ta chấp nhận giả thiết H0 và loại bỏ các biến này khỏi mô hình Các bước thực hiện mô hình hồi quy logit và các kiểm định cần thiết được trình bày chi tiết tại Phụ lục A.
Sau khi thực hiện kiểm định Wald Test lần lượt các biến, ta thu được kết quả hồi quy tại Bảng 4.7
Bảng 4.7 Kết quả mô hình hồi quy Logit
EQUIA 2, 125 1, 039 4, 181 1 0, 041 8, 376 LENLN -0, 415 0, 063 43, 346 1 0, 000 0, 661 LOGTA 1, 183 0, 293 16, 335 1 0, 000 3, 263 OWNSP 1, 166 0, 589 3, 913 1 0, 048 3, 209 WCLTA 2, 111 0, 937 5, 071 1 0, 024 8, 255 Constant -2, 526 1, 556 2, 635 1 0, 105 0, 080
Nguồn: Tính toán từ chương trình SPSS
Nhận thấy tất cả các biến sau kết quả hồi quy này đều có ý nghĩa thống kê với mức ý nghĩa 10%
Như vậy, ta có thể mô tả xác suất trả nợ của các KHDN như sau:
−2,529+2,125EQUIA−0,415LENLN+ 1,183LOGTA+ 1,166 OWNSP+2,111WCLTA
1 +𝑒 −2,529+2,125EQUIA−0,415LENLN+ 1,183LOGTA+ 1,166 OWNSP+2,111WCLTA
Các biến số tác động đến xác suất trả nợ vay của KHDN bao gồm:
- EQUIA: Vốn chủ sở hữu/Tổng tài sản
- LOGTA: Quy mô doanh nghiệp
Mô hình hồi quy cho thấy hệ số của các biến vốn chủ sở hữu/tổng tài sản, thời gian vay, quy mô doanh nghiệp và vốn lưu động/tổng tài sản đều phù hợp với kỳ vọng của tác giả Tuy nhiên, biến loại hình doanh nghiệp nhà nước lại trái ngược với kỳ vọng Độ chính xác của mô hình đạt 89,91%, được tóm tắt trong Bảng 4.8.
Bảng 4.8 Tỷ lệ chính xác của mô hình nghiên cứu
Nguồn: Tính toán từ chương trình SPSS
Kết quả mô hình dự đoán từ mẫu nghiên cứu 599 quan sát cho thấy trong 60 trường hợp không trả được nợ, có 44 trường hợp được dự đoán chính xác, đạt tỷ lệ 81,67% Đối với 539 quan sát trả được nợ, mô hình dự đoán đúng 529 trường hợp, tương ứng với tỷ lệ 98,14% Tổng tỷ lệ dự đoán chính xác của mô hình là 89,91%.
Sau đây, ta sẽ tiến hành thực hiện kiểm định để xem xét mô hình kết quả có thể được sử dụng để dự báo hay không
Ta thực hiện kiểm định Hosmer-Lemeshow để kiểm định tính định dạng đúng của mô hình với:
H0: Không có sự khác biệt giữa giá trị thực tế và giá trị dự báo (Mô hình được dùng để dự báo)
H1: Có sự khác biệt giữa giá trị thực tế và giá trị dự báo(Mô hình không được dùng để dự báo)
Bảng 4.9 Kết quả kiểm định Hosmer and Lemeshow
Step Chi-square df Sig
Nguồn: Tính toán từ chương trình SPSS
Với p value = 0,0589 lớn hơn α = 5%, chúng ta chấp nhận giả thuyết H0 Điều này cho thấy không có sự khác biệt giữa giá trị thực tế và giá trị dự báo, cho phép chúng ta sử dụng mô hình này để tiến hành dự báo.
4.4.2 Tính xác suất vỡ nợ
Sau khi phân tích ở bước 1, nghiên cứu này đưa ra mô hình cuối cùng để ước tính khả năng trả nợ vay của KHDN tại VCB.HCM như sau:
−2,529+2,125EQUIA−0,415LENLN+ 1,183LOGTA− 1,166 OWNSP+2,111WCLTA
1 +𝑒 −2,529+2,125EQUIA−0,415LENLN+ 1,183LOGTA − 1,166 OWNSP+2,111WCLTA
Nghiên cứu sẽ tích hợp dữ liệu từ 202 doanh nghiệp được chọn vào hai công thức để tính toán xác suất vỡ nợ Kết quả chi tiết sẽ được trình bày trong Phụ lục C.
4.4.3 Kiểm tra tính phù hợp của mô hình với mẫu dữ liệu đối chứng
Mẫu đối chứng sẽ được thực hiện nhằm đánh giá tính phù hợp của mô hình ước lượng Dữ liệu sẽ được chọn theo phương pháp ngẫu nhiên để đảm bảo tính khách quan của mô hình ước lượng xác suất vỡ nợ Quy mô mẫu này bao gồm 300 quan sát.
Trong giai đoạn 2014-2016, có 100 khách hàng doanh nghiệp (KHDN) phát sinh quan hệ tín dụng tại VCB.HCM, trong đó có 260 quan sát từ các KHDN có khả năng trả nợ.
40 quan sát là các KHDN không trả được nợ
Như vậy, ta sẽ tiến hành nhập dữ liệu của 300 quan sát này vào mô hình kết quả xác suất trả nợ sau:
−2,529+2,125EQUIA−0,415LENLN+ 1,183LOGTA+ 1,166 OWNSP+2,111WCLTA
1 +𝑒 −2,529+2,125EQUIA−0,415LENLN+ 1,183LOGTA+ 1,166 OWNSP+2,111WCLTA
Kết quả độ chính xác của mô hình nghiên cứu đối với mẫu dữ liệu đối chứng là rất cao với 91,73%, được trình bày tại Bảng 4.10
Bảng 4.10 Tỷ lệ chính xác của mô hình đối chứng
Nguồn: Tính toán từ chương trình SPSS
Trong 40 quan sát không trả được nợ của mẫu đối chứng, mô hình dự đoán chính xác 34 trường hợp, đạt tỷ lệ 85,0% Trong khi đó, trong 260 quan sát trả được nợ, mô hình dự đoán đúng 256 trường hợp, tương ứng với tỷ lệ 98,46% Tỷ lệ dự đoán chính xác tổng thể của mô hình là 91,73%.
Thảo luận kết quả nghiên cứu
Thứ nhất, kết quả mô hình hồi quy logit ở bảng 4.8 cho thấy cơ cấu vốn của
KHDN đại diện thông qua tỷ lệ Vốn chủ sở hữu trên Tổng tài sản ảnh hưởng tích cực đến khả năng trả nợ Cơ cấu vốn của doanh nghiệp đóng vai trò quan trọng trong việc thực hiện các chiến lược kinh doanh, nâng cao hiệu quả kinh tế và đảm bảo sự phát triển bền vững Theo lý thuyết cơ cấu vốn M&M, chi phí vốn vay có ảnh hưởng lớn đến quyết định tài chính của doanh nghiệp.
Lãi vay được khấu trừ thuế có thể gia tăng giá trị doanh nghiệp (DN), đạt mức tối đa khi sử dụng 100% vốn vay Tuy nhiên, thực tế không có DN nào dám hoàn toàn phụ thuộc vào vốn vay, do gánh nặng lãi suất và rủi ro tài chính có thể dẫn đến nguy cơ phá sản Điều này đặc biệt nghiêm trọng khi lãi suất thị trường biến động và tỷ trọng vốn chủ sở hữu trong cơ cấu vốn quá thấp Nghiên cứu của Chiara Pederzolia và Costanza Torricelli đã chỉ ra những vấn đề này.
Nghiên cứu năm 2010 cho thấy rằng các doanh nghiệp có tỷ trọng vốn chủ sở hữu cao trong cơ cấu vốn sẽ giảm thiểu nguy cơ khủng hoảng tài chính, nhờ vào gánh nặng lãi vay thấp, từ đó làm giảm xác suất vỡ nợ.
Thời gian vay ảnh hưởng tiêu cực đến khả năng trả nợ của khách hàng doanh nghiệp, điều này phù hợp với kết quả nghiên cứu của Iraki Ninua.
Nghiên cứu của 2008 và Andrea Ruth Coravos (2010) chỉ ra rằng lãi suất vay dài hạn thường cao hơn lãi suất vay ngắn hạn, cho thấy các ngân hàng thương mại coi khoản vay dài hạn là rủi ro hơn Việc kiểm soát rủi ro đối với các khoản vay dài hạn của doanh nghiệp cũng gặp nhiều khó khăn Trong bối cảnh thông tin bất cân xứng trên thị trường tài chính, không ít ngân hàng cấp vốn vay dài hạn cho doanh nghiệp mà không phù hợp với nhu cầu vốn lưu động thực tế Điều này dẫn đến việc doanh nghiệp có thể sử dụng vốn vay cho mục đích không đúng, gây ra nguy cơ mất vốn và giảm khả năng thanh toán.
Thứ ba, quy mô của các DN có tác động cùng chiều đến khả năng trả nợ của
Nghiên cứu cho thấy các doanh nghiệp (DN) quy mô nhỏ thường đối mặt với rủi ro cao hơn so với DN lớn do nguồn lực tài chính yếu và dễ bị tác động bởi các yếu tố tiêu cực trên thị trường Cassar (2004) chỉ ra rằng DN nhỏ gặp nhiều khó khăn trong việc giải quyết bất cân xứng thông tin với ngân hàng, ảnh hưởng đến khả năng tiếp cận tín dụng Tại Việt Nam, theo báo cáo của Tổng cục Thống kê năm 2017, số lượng DN ngừng hoạt động và phá sản tăng đột biến, với gần 67.000 DN, trong đó 92,2% DN phá sản có quy mô vốn dưới 10 tỷ đồng Điều này khẳng định mối quan hệ giữa quy mô DN và khả năng trả nợ vay.
Kết quả nghiên cứu chỉ ra rằng doanh nghiệp có trên 50% vốn nhà nước có tác động tích cực đến khả năng trả nợ của khách hàng doanh nghiệp (KHDN), điều này trái ngược với kỳ vọng của tác giả và các nghiên cứu trước đây Các nghiên cứu trước đã chỉ ra rằng doanh nghiệp nhà nước (DNNN) thường gặp thuận lợi trong tiếp cận tín dụng, nhưng lại phải đối mặt với chi phí vốn vay cao và doanh thu giảm trong bối cảnh kinh tế khó khăn, dẫn đến tình trạng nợ xấu Cụ thể, trong nghiên cứu của Nguyễn Thùy Dương và Nguyễn Thanh Tùng, gần 50% khách hàng không trả nợ đúng hạn là DNNN, nhưng giá trị khoản vay của họ chiếm hơn 70% tổng giá trị mẫu nghiên cứu, chủ yếu phục vụ cho xây dựng và bất động sản Mặc dù DNNN chỉ chiếm khoảng 21,37% trong mẫu nghiên cứu của tác giả, thực tế cho thấy các DNNN tại VCB.HCM chủ yếu là những doanh nghiệp lớn và hoạt động hiệu quả, dẫn đến khả năng trả nợ cao hơn so với các doanh nghiệp không phải DNNN Kết quả này phản ánh đặc thù của danh mục khách hàng tại VCB.HCM.
Khả năng thanh khoản của doanh nghiệp, được thể hiện qua tỷ lệ Vốn lưu động trên tổng tài sản, có ảnh hưởng tích cực đến khả năng trả nợ của các doanh nghiệp, tương tự như kết luận của Altman (1968) Tỷ lệ này không chỉ phản ánh hiệu quả hoạt động mà còn cho thấy sức khỏe tài chính ngắn hạn của doanh nghiệp Khi tỷ lệ Vốn lưu động trên tổng tài sản âm, điều này cho thấy doanh nghiệp đang gặp khó khăn trong việc duy trì khả năng thanh toán nợ.
Nhiều doanh nghiệp hiện đang sử dụng nợ ngắn hạn để đầu tư vào tài sản dài hạn, một chiến lược giúp giảm chi phí vốn do lãi suất vay ngắn hạn thường thấp hơn Tuy nhiên, việc này tạo ra sự mất cân đối tài chính, vì thời gian thu hồi vốn của tài sản dài hạn thường kéo dài, trong khi nợ ngắn hạn phải được thanh toán trong thời gian ngắn Hệ quả là doanh nghiệp thường xuyên phải đảo nợ (vay mới để trả nợ cũ), dẫn đến căng thẳng tài chính và nguy cơ mất khả năng thanh toán.
Chương 4 của nghiên cứu cho thấy bốn yếu tố chính ảnh hưởng đến khả năng trả nợ của doanh nghiệp, bao gồm cơ cấu vốn (chỉ tiêu chủ sở hữu/tổng tài sản), quy mô doanh nghiệp, loại hình doanh nghiệp nhà nước, và khả năng thanh khoản (chỉ tiêu vốn lưu động/tổng tài sản), tất cả đều có tác động tích cực Ngược lại, thời gian vay lại lại ảnh hưởng tiêu cực đến khả năng trả nợ Kết quả từ phương trình hồi quy cùng với lý thuyết và các nghiên cứu trước đây đã giúp tác giả giải thích mức độ tác động của các yếu tố này, làm nền tảng cho các kết luận và kiến nghị ở chương tiếp theo.