Trong nghiên cứu này, tác giả tập trung tìm hiểu và phân tích những yếu tố ảnh hưởng đến khả năng trả nợ của khách hàng doanh nghiệp nhỏ và vừa tại Ngân hàng Thương mại cổ phần Quân đội
TỔNG QUAN NGHIÊN CỨU
LÝ DO CHỌN ĐỀ TÀI
Theo Tổng Cục thống kê, tính đến tháng 10/2023, dư nợ tín dụng có nhịp giảm mạnh ngay thời điểm tháng 1/2023, mặc dù tốc độ tăng ổn định qua từng tháng nhưng vẫn chưa thể hồi phục lại như thời điểm tháng 12/2022 trước đó Việc có quá nhiều biến động trong tình hình chính trị thế giới cũng như việc nhiều nền kinh tế lớn duy trì chính sách tiền tệ thắt chặt đã ảnh hưởng rất nhiều tới tình hình kinh tế trong nước Đặc biệt khi chính phủ đã bổ sung nhiều luật mới đối với bất động sản và trái phiếu sau một số bê bối trong năm vừa qua khiến cho dòng tiền đình trệ
Hình 1.1:Dư nợ tín dụng đối với nền kinh tế
(Nguồn: Theo Ngân hàng Nhà nước Việt Nam.)
Trong quý III và quý IV/2023 Chính phủ và Ngân hàng Nhà Nước đưa ra nhiều giải pháp cùng chính sách hỗ trợ cho việc tháo gỡ những vướng mắc mà các doanh nghiệp gặp phải và phát triển một số thị trường quan trọng Các doanh nghiệp với quy mô nhỏ và vừa có rất nhiều cơ hội để tiếp cận với nguồn vốn khổng lồ đến từ lượng tiền gửi kỷ lục trong năm nay Việc có được nguồn vốn vay sẽ giúp nhiều doanh nghiệp giải quyết nhiều khó khăn trong bối cảnh hiện tại, tạo tiền đề cho sự phát triển bền vững và là bước đà cho sự tăng trưởng mạnh mẽ trong tương lai Đồng thời, cùng với sự tăng trưởng tín dụng, nền kinh tế cũng sẽ dần phục hồi và trở lại với các mục tiêu đã đặt ra trước đó
Nghiệp vụ cho vay đối với khách hàng doanh nghiệp được xem là hoạt động cốt lõi, giúp mang lại lợi nhuận chính đối với các ngân hàng.Tuy nhiên, lợi nhuận cao thường luôn đi kèm với rủi ro mà cụ thể ở trường hợp này, đối tượng chính là các doanh nghiệp.Vậy nên việc nghiên cứu các yếu tố ảnh hưởng đến khả năng trả nợ của các doanh nghiệp là cấp thiết và cần được ưu tiên trong thời điểm hiện tại Trước đó, đã có nhiều nghiên cứu được thực hiện để đánh giá các yếu tốt ảnh hưởng đến khả năng trả nợ của khách hàng SME Có thể kể tới một số yếu tố như Quy mô doanh nghiệp có tác động cùng chiều với khả năng trả nợ của SME (Nguyễn Hồ Phương Thảo & Lê Thị Thanh Lộc, 2021 hay Lâm Thị Mỹ Lan, 2023), yếu tố Tài sản đảm bảo có tác động cùng chiều với khả năng trả nợ của SME (Ebrahim Endris, 2022) hay yếu tố thời gian vay tác động đến khả năng trả nợ trong nghiên cứu Mustafe Abdirisak Mohamed và cộng sự (2019) Việc tìm hiểu được các yếu tố có ảnh hưởng đến khả năng trả nợ của khách hàng doanh nghiệp sẽ giúp cho các ngân hàng thương mại sẽ dễ dàng hơn trong việc tăng cường quản trị rủi ro, cải thiện và giảm thiểu tình trạng nợ xấu còn tồn đọng và hơn hết là phát triển tín dụng trong thời gian sắp tới
Có thể nói, các nghiên nghiên cứu liên quan đến đánh giá khả năng trả nợ của khách hàng đã không còn quá mới mẻ, tuy nhiên việc các bài nghiên cứu tập trung khá nhiều tới các yếu tố ảnh hưởng đến khả năng trả nợ của khách hàng cá nhân thay vì khách hàng doanh nghiệp, đặc biệt là khách hàng doanh nghiệp nhỏ và vừa, chiếm tỷ trọng hơn 90% doanh nghiệp trên cả nước Mỗi đề tài nghiên cứu đều sẽ có sự khác biệt đáng kể về lĩnh vực, nhóm khách hàng, địa bàn khu vực thu thập dữ liệu Trong đề tài nghiên cứu này, tác giả tập trung tìm hiểu “ Các y ế u t ố ảnh hưở ng đế n kh ả năng trả n ợ c ủ a nhóm khách hàng doanh nghi ệ p nh ỏ và v ừ a t ạ i Ngân hàng Thương mạ i C ổ ph ần Quân độ i chi nhánh B ế n Thành ” nhằm đề xuất những hàm ý quản trị để hoàn thiện công tác nhận diện khả năng trả nợ của khách hàng doanh nghiệp cũng như tăng cường khả năng quản trị rủi ro đối với ngân hàng.
MỤC TIÊU CỦA ĐỀ TÀI
Xác định các yếu tố ảnh hưởng đến khả năng trả nợ của khách hàng doanh nghiệp nhỏ và vừa (SME) tại Ngân hàng Thương mại Cổ phần Quân đội chi nhánh Bến Thành (MBBank CN Bến Thành) mục tiêu đưa ra hàm ý quản trị nhằm nâng cao khả năng thanh toán nợ của doanh nghiệp nhỏ và vừa tại Ngân hàng TMCP Quân đội chi nhánh Bến Thành trong thời gian tới
Căn cứ vào mục tiêu nghiên cứu tổng quát, đề tài xác định các mục tiêu nghiên cứu cụ thể như sau:
Thứ nhất, xác định các yếu tố ảnh hưởng đến khả năng trả nợ của các SME tại MBbank Bến Thành
Thứ hai, đo lường mức độ tác động của các yếu tố ảnh hưởng đến khả năng trả nợ của các khách hàng doanh nghiệp nhỏ và vừa tại MBbank Bến Thành
Thứ ba, đề xuất các hàm ý quản trị giúp gia tăng khả năng trả nợ của các khách hàng doanh nghiệp nhỏ và vừa tại MBbank Bến Thành trong thời gian tới.
CÂU HỎI NGHIÊN CỨU
Để đạt được mục tiêu cụ thể khóa luận cần trả lời các câu hỏi nghiên cứu sau:
Thứ nhất, các yếu tố nào ảnh hưởng đến khả năng trả nợ của các khách hàng SME tại MBbank Bến Thành?
Thứ hai, mức độ tác động của các yếu tố đó đến khả năng trả nợ của các khách hàng SME tại MBbank Bến Thành như thế nào ?
Thứ ba, cần những hàm ý quản trị nào để gia tăng khả năng trả nợ của các khách hàng SME tại MBbank Bến Thành trong thời gian tới ?
ĐỐI TƯỢNG VÀ PHẠM VI NGHIÊN CỨU
1.4.1 Đối tượng nghiên cứu Đối tượng nghiên cứu: Các yếu tố tác động đến khả năng trả nợ của các khách hàng doanh nghiệp nhỏ và vừa tại MBbank Bến Thành
Khách thể nghiên cứu: Khách hàng doanh nghiệp nhỏ và vừa đã và đang vay vốn tại MBbank Bến Thành
Về không gian: Đề tài tập trung nghiên cứu về hoạt động tín dụng khách hàng SME, và các yếu tố ảnh hưởng đến khả năng trả nợ của khách hàng SME tại MBbank Bến Thành
Về thời gian: Nội dung phân tích của khóa luận dựa trên cơ sở dữ liệu thức ấp giai đoạn 2018 –2022 trên hệ thống của MBbank của các khách hàng tại MBbank Bến Thành.
PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
Đề tài được tác giả phối hợp sử dụng hai phương pháp định lượng và định tính Với phương pháp nghiên cứu định tính, tác giả sử dụng trong việc lược khảo các nghiên cứu để xác định các yếu tố, xây dựng thang đo Sau đó, để đo lường tác động của các biến tới khả năng trả nợ vay của khách hàng, nghiên cứu sử dụng phương pháp phân tích định lượng, cụ thể là sử dụng phần mềm SPSS dùng mô hình hồi quy Logit nhị phân trên dữ liệu bảng để kiểm tra giả thiết nghiên cứu đặt ra.
ĐÓNG GÓP CỦA ĐỀ TÀI
Bằng các phương pháp nghiên cứu, tác giả cung cấp thêm bằng chứng thực nghiệm về, mức độ ảnh hưởng của các yếu tố đến khả năng trả nợ của các khách hàng SME tại MBbank Bến Thành giai đoạn từ năm 2018 đến năm 2022, từ đó đưa ra những đề xuất hàm ý quản trị nhằm nâng cao khả năng trả nợ của các khách hàng SME tại MBbank Bến Thành trong thời gian tới.
KẾT CẤU CỦA ĐỀ TÀI
Chương 1: Giới thiệu về nghiên cứu
Chương này giải thích lý do chọn đề tài, mục tiêu nghiên cứu, câu hỏi nghiên cứu, phạm vi và đối tượng nghiên cứu, phương pháp nghiên cứu, ý nghĩa thực tiễn và kết cấu của đề tài.
CƠ SỞ LÝ THUYẾT VÀ TỔNG QUAN NGHIÊN CỨU
TỔNG QUAN VỀ DOANH NGHIỆP NHỎ VÀ VỪA
2.1.1 Khái niệm về doanh nghiệp nhỏ và vừa
Khái niệm SME tùy thuộc vào điều kiện mỗi quốc gia cụ thể là trình độ phát triển trong từng giai đoạn và tùy thuộc vào đặc điểm của mỗi ngành, nghề kinh doanh Thông thường khi xác định tiêu chuẩn thế nào là SME, chính phủ mỗi quốc gia sẽ đề ra các tiêu chí như: tổng số lao động làm việc trong doanh nghiệp, doanh thu hay tổng vốn hoặc giá trị tài sản
Theo Nguyễn Hoàng Vĩnh Lộc, Trần Nguyên Bình (2019): “Các SMEs được định nghĩa là những doanh nghiệp có vốn mỏng, sử dụng ít lao động và có quy mô hoạt động nhỏ bé (thường được đo lường qua chỉ số doanh thu hàng năm) Các SMEs cũng có thể được chia thành các doanh nghiệp siêu nhỏ, doanh nghiệp nhỏ và doanh nghiệp vừa)” Các SME có thể được chia thành doanh nghiệp siêu nhỏ, doanh nghiệp nhỏ và doanh nghiệp vừa Để nhận dạng một doanh nghiệp có phải là một SME hay không, phải căn cứ vào các tiêu chí do các tổ chức hoặc các chính phủ của các nước quy định
Theo Khuyến nghị số 2003/361/EC ngày 06/5/2003 của Ủy ban châu Âu, Ủy ban này đã đưa ra các định nghĩa về những tiêu chí tạo nên một công ty quy mô nhỏ Doanh nghiệp nhỏ là doanh nghiệp có dưới 50 lao động, doanh nghiệp vừa là doanh nghiệp có dưới 250 lao động
Tại Hoa Kỳ, theo Small Business Administration (SBA) đã xác định, Hầu hết các công ty có ít hơn 500 nhân viên có doanh thu hàng năm dưới 7 triệu đô la đối với đa số các ngành không liên quan tới sản xuất được coi là doanh nghiệp nhỏ và vừa Tuy nhiên, một số ngành được phép lên đến 1.250 lao động và có doanh thu hàng năm tăng lên 35,5 triệu đô la đối với ngành sản xuất
Theo Key Small Business Statistics (January 2019), Ở Canada, chính phủ nước này đã xác định từng loại hình doanh nghiệp dựa trên số lượng nhân viên mà doanh nghiệp đó có Cụ thể doanh nghiệp nhỏ sẽ có 5 đến 99 nhân viên, doanh nghiệp vừa có 100 đến 499 nhân viên và các doanh nghiệp lớn có hơn 500 nhân viên Ở Trung Quốc, Theo thông tin mà Chính phủ của họ ban hành, hệ thống phân loại quy mô của các công ty khá phức tạp Đối với mỗi lĩnh vực hay nhóm ngành sẽ có một bộ tiêu chuẩn riêng Cụ thể, trong số lĩnh vực & nhóm ngành trọng điểm, một số ví dụ có thể kể tới như: Đối với Nông nghiệp, lâm nghiệp, chăn nuôi và thủy sản, những doanh nghiệp có doanh thu dưới 200 triệu nhân dân tệ là doanh nghiệp siêu nhỏ, nhỏ và vừa; Đối với ngành sản xuất những doanh nghiệp có chưa đến 1.000 nhân viên hoặc doanh thu dưới 400 triệu nhân dân tệ được xem là doanh nghiệp nhỏ, vừa và siêu nhỏ;… Đối với các ngành không được kể tới, khác những doanh nghiệp có từ dưới 300 lao động là doanh nghiệp siêu nhỏ, nhỏ và vừa Trong đó, doanh nghiệp có từ 100 lao động trở lên là doanh nghiệp vừa; doanh nghiệp có từ 10 lao động trở lên là doanh nghiệp nhỏ Ở Việt Nam, căn cứ theo quy định tại Điều 5 Nghị định 80/2021/NĐ–CP do chính phủ ban hành ngày 26 tháng 8 năm 2021.Trong điều luật đã đề ra các tiêu chí xác định doanh nghiệp nhỏ và vừa như sau:
Doanh nghiệp siêu nhỏ trong lĩnh vực nông nghiệp, lâm nghiệp, thủy sản; lĩnh vực công nghiệp và xây dựng sử dụng lao động có tham gia bảo hiểm xã hội bình quân năm không quá 10 người và tổng doanh thu của năm không quá 3 tỷ đồng hoặc tổng nguồn vốn của năm không quá 3 tỷ đồng
Doanh nghiệp siêu nhỏ trong lĩnh vực thương mại và dịch vụ sử dụng lao động có tham gia bảo hiểm xã hội bình quân năm không quá 10 người và tổng doanh thu của năm không quá 10 tỷ đồng hoặc tổng nguồn vốn của năm không quá 3 tỷ đồng Doanh nghiệp nhỏ trong lĩnh vực nông nghiệp, lâm nghiệp, thủy sản; lĩnh vực công nghiệp và xây dựng sử dụng lao động có tham gia bảo hiểm xã hội bình quân năm không quá 100 người và tổng doanh thu của năm không quá 50 tỷ đồng hoặc tổng nguồn vốn của năm không quá 20 tỷ đồng, nhưng không phải là doanh nghiệp siêu nhỏ theo quy định tại khoản 1 Điều này
Doanh nghiệp nhỏ trong lĩnh vực thương mại và dịch vụ sử dụng lao động có tham gia bảo hiểm xã hội bình quân năm không quá 50 người và tổng doanh thu của năm không quá 100 tỷ đồng hoặc tổng nguồn vốn của năm không quá 50 tỷ đồng, nhưng không phải là doanh nghiệp siêu nhỏ theo quy định tại khoản 1 Điều này Doanh nghiệp vừa trong lĩnh vực nông nghiệp, lâm nghiệp, thủy sản; lĩnh vực công nghiệp và xây dựng sử dụng lao động có tham gia bảo hiểm xã hội bình quân năm không quá 200 người và tổng doanh thu của năm không quá 200 tỷ đồng hoặc tổng nguồn vốn của năm không quá 100 tỷ đồng, nhưng không phải là doanh nghiệp siêu nhỏ, doanh nghiệp nhỏ theo quy định tại khoản 1, khoản 2 Điều này
Doanh nghiệp vừa trong lĩnh vực thương mại và dịch vụ sử dụng lao động có tham gia bảo hiểm xã hội bình quân năm không quá 100 người và tổng doanh thu của năm không quá 300 tỷ đồng hoặc tổng nguồn vốn của năm không quá 100 tỷ đồng, nhưng không phải là doanh nghiệp siêu nhỏ, doanh nghiệp nhỏ theo quy định tại khoản 1, khoản 2 Điều này
Tóm lược theo cách tiếp cận của đề tài thì SME là những cơ sở kinh doanh đã hoàn thành các thủ tục đăng kí theo quy định của pháp luật và được cấp phép kinh doanh với việc duy trì mức doanh thu, tài sản hoặc số lượng nhân viên ở một giới hạn nhất định Về cơ bản, nếu xác định được quy mô tổng nguồn vốn hoặc số lao động bình quân trong năm, doanh nghiệpđó sẽ được phân loại thành các cấp: doanh nghiệp siêu nhỏ, doanh nghiệp nhỏ và doanh nghiệp vừa
2.1.2 Đặc điểm của doanh nghiệp nhỏ và vừa đối với nền kinh tế
Các doanh nghiệp nhỏ và vừa đóng vai trò quan trọng trong nền kinh tế của mỗi một quốc gia, mỗi một khu vực và trên toàn thế giới, là doanh nghiệp chiếm tỉ trọng lớn nhất trong tổng số tất cả quy mô doanh nghiệp Những SME này có nhu cầu sử dụng hơn một nửa tổng số lao động xã hội và đóng góp giá trị khổng lồ cho nền kinh khi cung cấp và giải quyết việc làm cho 65% người lao động trên toàn cầu Giúp đồng thời giảm tỷ lệ thất nghiệp và góp phần thúc đẩy phát triển nền kinh tế Việc các doanh nghiệp SME có xu hướng thu hút và sử dụng lao động tại địa phương gián tiếp giúp quốc gia giải quyết nhiều khó khăn đối với bài toán nhân lực trong nước
Phần lớn các doanh nghiệp SME có quy mô vốn hạn chế và thường gặp nhiều khó khăn khi tiếp cận nguồn vốn lớn từ các ngân hàng, tổ chức đầu tư hay các nhà đầu tư cá nhân Điều này tạo ra rào cản trong việc nâng cấp, cập nhật các thay đổi về máy móc thiết bị, dây chuyền hay phương tiện vận chuyển cần thiết để hỗ trợ cho hoạt động sản xuất kinh doanh Việc này làm chậm lại sự phát triển của các doanh nghiệp này.Hơn nữa, các doanh nghiệp SME thường có ít lợi thế hơn khi phải đối mặt với thị trường mà đặc biệt là môi trường cạnh tranh gay gắt từ các tập đoàn lớn trong ngành dịch vụ Vì vậy, SME thường gặp nhiều khó khăn khi phát triển và xây dựng thị phần trong quá trình chiếm lĩnh thị trường, đặc biệt là ở đối với môi trường ngoài nước Bên cạnh đó, doanh nghiệp SME thường chủ yếu tập trung hoạt động trong lĩnh vực thương mại, thay vì lĩnh vực liên quan đến sản xuất và chế biến Do chủ yếu tham gia vào các ngành nghề liên quan đến mua bán sản phẩm, cung cấp dịch vụ và phân phối hàng tiêu dùng nên doanh nghiệp sẽ phải phụ thuộc vào nguồn khách hàng còn hạn chế của mình cùng với nguồn thu nhập hạn chế, các doanh nghiệp này có nhiều khả năng gặp rủi ro tài chính khi phải đối mặt với sự biến động của thị trường hoặc vấn đề về khách hàng.
KHẢ NĂNG TRẢ NỢ CỦA DOANH NGHIỆP NHỎ VÀ VỪA
Việc đánh giá được khả năng trả nợ của doanh nghiệp chính là đánh giá việc doanh nghiệp đó có thể thực hiện đúng hạn nghĩa vụ thanh toán khoản nợ cho bên phát sinh quan hệ tín dụng trong suốt quá trình thực hiện khoản vay
Theo Ủy ban Basel (2016), “default–không có khả năng trả nợ” là những doanh nghiệp thuộc một hoặc tất cả các trường hợp sau: (i) Doanh nghiệp không có khả năng thực hiện nghĩa vụ thanh toán đầy đủ khi đến hạn mà chưa tính đến việc ngân hàng bán tài sản (nếu có) để hoàn trả (ii) Doanh nghiệp có các khoản nợ xấu có thời gian quá hạn trên 90 ngày Trong đó, những khoản thấu chi được xem là quá hạn khi khách hàng vượt hạn mức hoặc được thông báo một hạn mức nhỏ hơn dư nợ hiện tại
Khả năng trả nợ của doanh nghiệp có thể xem là năng lực tài chính mà doanh nghiệp đó đang sở hữu để chuẩn bị cho việc xử lý tất toán tất cả các khoản vay ngắn
& dài hạn cho các ngân hàng hay tổ chức tín dụng có quan hệ tín dụng đối với doanh nghiệp Năng lực tài chính của doanh nghiệp tồn tại dưới các dạng: tiền tệ (tiền mặt, tiền gửi.v ), các khoản phải thu từ các đối tác/ cá nhân/ tổ chức chưa hoàn thành nghĩa vụ thanh toán đối với doanh nghiệp; các tài sản có tính thanh khoản cao như: hàng hóa, thành phẩm,v.v Các khoản nợ của doanh nghiệp có thể là các khoản vay ngắn hạn ngân hàng, khoản nợ tiền hàng do xuất phát từ quan hệ mua bán các yếu tố đầu vào hoặc sản phẩm hàng hóa doanh nghiệp phải trả cho người bán hoặc người mua đặt trước, các khoản thuế chưa nộp ngân hàng nhà nước, các khoản chưa trả lương
2.2.2 Đo lường khả năng trả nợ của khách hàng
Theo Ngân hàng nhà nước Việt Nam (SBV), Quyết định số 22/VBHN-NHNN ngày 04/06/2014 ban hành quy định về phân loại nợ, trích lập và sử dụng dự phòng để xử lý rủi ro tín dụng trong hoạt động ngân hàng của tổ chức tín dụng quy định:
“Nợ xấu (NPL) là nợ thuộc các nhóm 3 (nợ dưới tiêu chuẩn), nhóm 4 (nợ nghi ngờ) và nhóm 5 (nợ có khả năng mất vốn)” Từ quy định trên, có thể thấy tiêu chí để đánh giá nợ xấu hay còn hiểu là khách hàng mất khả năng trả nợ, được quy định trong văn bản trên được tính thời gian quá hạn trên 90 ngày và người vay không đủ khả năng trả đầy đủ gốc, lãi theo quy định Điều này đồng thời nằm trong quy định của nhiều tổ chức tín dụng và ngân hàng thương mại tại Việt Nam
Bảng 2.1 Phân loại nợ của Việt Nam STT Nhóm nợ Phương pháp định lượng Phương pháp định tính
Nợ trong hạn, hoặc quá hạn dưới 10 ngày
Có đủ khả năng thu hồi đầy đủ cả nợ gốc và lãi đúng hạn
2 Nợ cần chú ý Quá hạn 10-90 ngày; nợ điều chỉnh hạn trả nợ lần đầu
Có khả năng thu hồi đầy đủ cả nợ gốc và lãi nhưng có dấu hiệu suy giảm khả năng trả nợ
Quá hạn 91-180 ngày; nợ gia hạn lần đầu; miễn hoặc giảm lãi
Không có khả năng thu hồi nợ gốc và lãi khi đến hạn; có khả năng tổn thất một phần nợ gốc và lãi
4 Nợ nghi ngờ Quá hạn từ 181-360 ngày; nợ cơ cấu lại thời hạn trả nợ lần thứ hai
Có khả năng tổn thất cao
5 Nợ có khả năng mất vốn
Nợ quá hạn trên 360 ngày; nợ có cơ cấu lại thời hạn trả nợ lần thứ hai nhưng lại quá hạn; nợ cơ cấu lại thời hạn lần thứ ba trở lên
Không còn khả năng thu hồi, mất vốn
(Nguồn: Thông tư 11/2021/TT-NHNN ngày 30/07/2021.)
Như vậy, trong đề tài nghiên cứu này, để đo lường khả năng trả nợ của khách hàng, cần xác định: Khách hàng có khả năng trả nợ với điều kiện khách hàng là khách hàng không phát sinh nợ quá hạn hoặc có nợ quá hạn tối đa trong vòng 90 ngày Khách hàng được xem là không có khả năng trả nợ nếu khách hàng có nợ cơ cấu thời hạn trả nợ (gia hạn) hoặc khách hàng phát sinh nợ quá hạn trên 90 ngày.
CÁC YẾU TỐ ẢNH HƯỞNG ĐẾN KHẢ NĂNG TRẢ NỢ CỦA DOANH NGHIỆP 12 1 Các yếu tố thuộc về doanh nghiệp
2.3.1 Các yếu tố thuộc về doanh nghiệp
Các doanh nghiệp quy mô nhỏ và vừa đa phần là các doanh nghiệp mới thành lập sẽ luôn tồn tại rủi ro lớn hơn so với các doanh nghiệp đã có quy mô lớn và nhiều năm kinh nghiệm trên thị trường Nguyên nhân của việc này xuất phát từ việc doanh nghiệp lớn sở hữu dòng tiền ổn định từ hoạt động sản xuất kinh doanh, ngược lại những doanh nghiệp nhỏ và vừa với sự non trẻ trong khả năng quản lý và nguồn lực còn yếu kém rất dễ bị tác động bởi nhiều yếu tố khác trên thị trường Một nguyên do khác đó là các doanh nghiệp lớn đã xây dựng được thị phần nhất định trên thị trường và khẳng định sức khỏe tài chính của họ từ việc công bố các thông tin tài chính rộng rãi, họ dễ dàng có được khả năng tiếp cận được những khoản vay lớn với thời hạn dài Bên cạnh đó, doanh nghiệp nhỏ và vừa thường nhạy cảm với biến động của thị trường nên tỷ lệ rủi ro gặp phải sẽ lớn hơn Theo nghiên cứu của Lâm Thị Mỹ Lan & Nguyễn Hoàng Long (2023) thì quy mô doanh nghiệp tỷ lệ nghịch với tỷ lệ xảy ra rủi ro tín dụng, điều này có nghĩa là rủi ro tín dụng giảm đồng nghĩa với khả năng trả nợ của doanh nghiệp tăng lên Trong nghiên cứu của Nguyễn Hồ Phương Thảo & Lê Thị Thanh Lộc (2021), Ojiako & Ogbukwa (2012), Lê Khương Ninh và Lê Thị Thu Diềm (2012) cũng cho thấy rằng quy mô doanh nghiệp ảnh hưởng tích cực tới khả năng trả nợ của doanh nghiệp
2.3.1.2 Kinh nghi ệ m ho ạt độ ng
Trên thực tế, Những doanh nghiệp hoạt động sản xuất kinh doanh một thời gian dài trong lĩnh vực của mình thì họ thường tích lũy được lượng lớn kinh nghiệm, có nhiều chính sách và giải pháp để phù hợp với từng thời kì và thích nghi tốt với những biến đổi của thị trường Mặt khác, trong thời gian hoạt động họ cũng đã có thể tạo dựng cho mình một mạng lưới các đối tác tin cậy và những khách hàng trung thành giúp đảm bảo nguồn doanh thu & lợi nhuận liên tục và ổn định Trước đó Trước đó, Mohammad và cộng sự (2019) đã chỉ ra rằng thời hạn cho vay có mối quan hệ cùng chiều với việc hoàn trả khoản vay của các SME Trong đề tài nghiên cứu này, kinh nghiệm của doanh nghiệp vừa và nhỏ sẽ được tính dựa trên số năm hoạt động trong lĩnh vực hiện tại của doanh nghiệp
Trong nghiên cứu của Lê Khương Ninh và Lê Thị Thu Diềm (2012); Lê Vũ Lộc (2016) đều chỉ ra rằng dòng tiền của doanh nghiệp có ảnh hưởng tích cực đến khả năng trả nợ Dòng tiền của Khách hàng SME có thể xem là một trong những yếu tố quan trọng nhất bởi vì yếu tố này giúp Ngân hàng có thể tiếp cận lượng lớn thông tin và theo dõi được hoạt động của khách hàng đồng thời kiểm soát được khả năng trả lãi và vốn nợ của khách hàng Có thế thấy, trong thực tế, việc kiểm tra hoạt động kinh doanh của khách hàng thường xuyên sẽ mất rất nhiều nguồn lực và cả thời gian Mặt khác việc nắm bắt thông tin hoạt động kinh doanh của khách hàng thông qua các nguồn tiền có thể giúp ngân hàng xác định độ tình hình luân chuyển vốn như thế nào, tỷ trọng doanh thu mang lại so với nguồn vốn vay của ngân hàng có phù hợp không, từ đó có thể xác định được vốn của khách hàng sử dụng cho mục đích gì Nhìn chung, dòng tiền của doanh nghiệp có thể xem là một dấu hiệu để góp phần giúp ngân hàng đánh giá được khả năng trả nợ của doanh nghiệp
Có rất nhiều quan điểm cho rằng quyết định quy mô khoản vay lớn hay nhỏ của doanh nghiệp có tương quan nhất định đến lợi nhuận Đa phần các quan điểm đều chỉ ra rằng tỷ lệ lợi nhuận trên vốn chủ sở hữu (ROE) có mối quan hệ dương (+) cùng chiều với khả năng trả nợ Có thể kể đến nghiên cứu của các tác giả: Phan Đình Anh & Nguyễn Hòa Nhân (2013) và Lê Khương Ninh & Lê Thị Thu Diềm (2012) đều cho thấy tác động tích cực của lợi nhuận trên vốn chủ sở hữu tới khả năng trả nợ của doanh nghiệp Có thể nhận định ROE càng cao chứng minh cho việc năng lực tài chính của doanh nghiệp đó càng tốt, khả năng trả được nợ cao và có nhu cầu tiếp tục vay để ổn định sự phát triển của chính họ Bên cạnh đó, Nếu ROE thấp hơn mặt bằng chung lãi suất tiền gửi cho thấy doanh nghiệp hoạt động kinh doanh chưa thực sự hiệu quả thậm chí nếu ROE âm cho thấy doanh nghiệp đang lỗ vốn và gặp nhiều khó khăn trong hoạt động kinh doanh và chưa thể có các giải pháp khắc phục hiệu quả Việc đó cho thấy ROE thực sự có mức ảnh hưởng nhất định đến khả năng trả nợ ngân hàng
2.3.2 Các yếu tố thuộc về đặc điểm khoản vay
Trong các hoạt động cho vay, tài sản đảm bảo là yếu tố giúp ngân hàng kiểm soát khoản vay và giảm thiểu các rủi ro khi doanh nghiệp mất đi khả năng trả nợ Nghiên cứu của các tác giả: Nguyễn Hồ Phương Thảo & Lê Thị Thanh Lộc (2021) cho thấy yếu tố tài sản đảm bảo có tác động ngược chiều với khả năng trả nợ của doanh nghiệp Thực tế cho thấy, đối với khách hàng SME được đánh giá là có khả năng trả nợ kém, các ngân hàng sẽ yêu cầu doanh nghiệp để vào lượng tài sản đảm bảo nhiều hơn để đảm bảo khả năng thu hồi vốn khi doanh nghiệp không trả được nợ Ngược lại, đối với các khách hàng SME là những công ty, tập đoàn lớn có uy tín lĩnh vực của họ, những khách hàng này sẽ được các ngân hàng xếp hạng tín dụng cao với cho vay với mức tín chấp cao, các yêu cầu về tỷ lệ tài sản đảm bảo sẽ luôn thấp hơn bởi vì các họ được đánh giá là có hoạt động kinh doanh hiệu quả, thị phần lớn và bản thân uy tín đến từ thương hiệu của doanh nghiệp cũng chính là một loại tài sản đảm bảo vô hình Trên cơ sở đó, có thể nhận định các KHDN thế chấp càng ít tài sản đảm bảo nghĩa là họ được ngân hàng đánh giá càng cao về khả năng trả nợ
Trong thông tư 39/2016/TT–NHNN có hiệu lực từ ngày 15/03/2017 được Ngân hàng Nhà Nước Việt Nam ban hành, có quy định: thời hạn cho vay là khoảng thời gian được tính từ ngày tiếp theo của ngày tổ chức tín dụng giải ngân vốn vay cho khách hàng cho đến thời điểm khách hàng phải trả hết nợ gốc và lãi tiền vay theo thỏa thuận của TCTD và khách hàng Thời gian vay vốn càng dài sẽ dẫn tới việc kiểm soát rủi ro đối với ngân hàng trở nên càng khó khăn trong việc cho vay KHDN, dẫn đến phát sinh rủi ro đạo đức do việc tái thẩm định định kỳ khoản vay dài hạn của các ngân hàng là hạn chế so với khoản vay ngắn hạn Hiện tại, đa phần các quan điểm đều chỉ ra rằng thời gian cho vay tỷ lệ nghịch với khả năng trả nợ của khách hàng, tỷ như Mustafe Abdirisak Mohamed và cộng sự (2019), Nguyễn
Hồ Phương Thảo, Lê Thị Thanh Lộc (2021)
Thực tế cho thấy, khi quy mô khoản vay hay hạn mức của một doanh nghiệp được tăng lên, Ngân hàng đó thắt chặt hơn các quy định về quy trình thẩm định, sẽ cần có sự hợp tác của nhiều bộ phận hơn, đặc biệt là chuyên về phân tích và kiểm soát đối với việc phê duyệt khoản vay Để doanh nghiệp có thể vay được khoản vay lớn, năng lực tài chính của doanh nghiệp cần phải thông qua nhiều bước thẩm định Những doanh nghiệp có khả năng vay những khoản vay lớn đa phần là những doanh nghiệp lớn, chiếm đáng kể thị phần trên thị trường và có một mức doanh thu ổn định Điều đó chứng mình rằng, khoản vay lớn hơn sẽ có ảnh hưởng nhất đến rủi ro mất khả năng trả nợ của khách hàng Có thể thấy,quy mô khoản vay có tác động nhất định đến khả năng trả nợ của khách hàng Điều này đã được kiểm chứng thông qua các nghiên cứu của Nguyễn Hồ Phương Thảo, Lê Thị Thanh Lộc (2021), Mustafe Abdirisak Mohamed và cộng sự (2019), Yitbarek Kiros (2021)
2.3.3 Các yếu tố thuộc về môi trường vĩ mô
2.3.3.1 T ốc độ tăng trưở ng GDP c ủ a n ề n kinh t ế
Trong nghiên cứu thực nghiệm của các tác giả: Salas và Saurina (2006), Jimenez và Saurian (2006) cho thấy tốc độ tăng trưởng GDP có tác động tích cực đến khả năng trả nợ Việc hoạt động kinh doanh của mỗi doanh nghiệp một quốc gia đều sẽ ảnh hưởng đến toàn bộ nền kinh tế Việc hoạt động kinh doanh được vận hành đó được phản ánh qua chỉ số GDP, chỉ số này thể hiện sự biến động giá cả thị trường của sản phẩm, dịch vụ theo thời gian và rộng hơn là đánh giá được tốc độ tăng trưởng của một quốc gia Toàn bộ quá trình sản xuất kinh doanh dịch chuyển lên xuống, tỷ lệ lạm phát, tỷ lệ thất nghiệp, hiện tượng mất giá,.v.v tất cả đều sẽ ảnh hưởng đến nền kinh tế và đồng bộ với chỉ số GDP Chẳng hạn, GDP tăng chứng tỏ nền kinh tế đang hoạt động tốt, các doanh nghiệp tự tin đầu tư, thực hiện các khoản vay nhiều hơn, khả năng trả nợ tốt hơn, có thể xem như là nền tảng cho sự tăng trưởng kinh tế Ngược lại, chỉ số GDP giảm là minh chứng cho việc quá trình sản xuất kinh doanh đang lao dốc, tỷ lệ lạm phát tăng, tỷ lệ thất nghiệp tăng, hàng hóa& đồng tiền mất giá,.v.v nền kinh tế sẽ chịu ảnh hưởng, tốc độ tăng trưởng chậm lại, các doanh nghiệp sẽ đắn đo nhiều hơn trong các quyết định bổ sung nguồn vốn để duy trình hoạt động kinh doanh, điều này đồng nghĩa với việc khả năng trả nợ của doanh nghiệp bị ảnh hưởng ở mức nhất định
Trong nghiên cứu của Filip, B F (2015) và Nguyễn Thị Như Quỳnh và cộng sự (2018), yếu tố tỷ lệ lạm ảnh có tác động thuận chiều với nợ xấu, đổi một góc độ khác, có thể hiểu là tỷ lệ lạm phát có tác động ngược chiều với khả năng trả nợ của doanh nghiệp Điều này xuất phát từ việc khi tỷ lệ lạm phát tăng, nhu cầu của người tiêu dùng giảm xuống, dẫn đến việc tiêu thụ bị trì trệ, làm cho các doanh nghiệp gặp khó khăn vì hoạt động kinh doanh trở nên chậm lại, dẫn đến doanh thu thấp hơn dự kiến, thậm chí có thể gây thua lỗ, ảnh hưởng đến khả năng trả nợ của họ, có thể dẫn tới tình trạng mất khả năng trả nợ của doanh nghiệp Đồng thời, việc Ngân hàng Nhà nước áp dụng chính sách tiền tệ thắt chặt mới để kiềm chế lạm phát cũng ảnh hưởng đến hoạt động cho vay của các ngân hàng Cụ thể, việc thắt chặt chính sách tiền tệ sẽ làm tăng lãi suất cho vay, đẩy chi phí vốn của doanh nghiệp lên cao, giảm hiệu quả kinh doanh ảnh hưởng và trực tiếp đến khả năng trả nợ của của các doanh nghiệp đặc biệt là doanh nghiệp thuộc nhóm SME.
TỔNG QUAN VỀ LĨNH VỰC NGHIÊN CỨU
2.4.1 Các nghiên cứu nước ngoài
Memić (2015) tác giả đã thực nghiên cứu này nhằm mục đích đánh giá dự báo rủi ro vỡ nợ trên thị trường ngân hàng ở Bosnia và Herzegovina Nghiên cứu này đã khảo sát tỷ lệ và độ chính xác của việc dự đoán khả năng vỡ nợ bằng cách áp dụng các phương pháp thống kê truyền thống như hồi quy nhị thức logistic regression và phân tích biệt số bội multiple discriminant analysis Kết quả cho thấy, các mô hình được tạo ra đều có khả năng dự đoán rất tốt Trong đó, mô hình logit đã chỉ ra rằng một số biến có ảnh hưởng lớn đến khả năng vỡ nợ hơn so với các biến khác Quan sát các mô hình hồi quy logistic, lợi nhuận trên tài sản có ý nghĩa thống kê trong cả
4 giai đoạn trước khi vỡ nợ, có hệ số hồi quy rất cao hoặc tác động lớn đến khả năng dự đoán vỡ nợ của mô hình
Mustafe Abdirisak Mohamed, Willy Muturi, Mohamed Said Samantar (2019) Nghiên cứu được thực hiện nhằm điều tra một số yếu tố ảnh hưởng đến hiệu quả trả nợ vay của các ngân hàng ở Garowe, Puntland, Somalia Trong quá trình thực hiện nghiên cứu, hai ngân hàng (Amal và Salaam) đã tham gia vào việc thu thập dữ liệu với 165 khách hàng tham gia, trong đó 38 người không có khả năng trả nợ và 127 người có khả năng trả nợ Mô hình phân tích hồi quy logistic đã được tác giả sử dụng để xác định các yếu tố ảnh hưởng đến khả năng trả nợ của tất cả người vay Từ kết quả nghiên cứu cho thấy Thời gian vay, Mục đích kinh doanh, Trình độ học vấn, Mục đích nội tại, Nguồn thu nhập khác có tác động tích cực đến việc trả nợ của người vay Kinh nghiệm kinh doanh có tác động tiêu cực tới khả năng trả nợ, còn những biến còn lại không có ý nghĩa thống kê trong mô hình
Yitbarek Kiros (2021) Nghiên cứu này được tác giả thực hiện để điều tra các yếu tố ảnh hưởng đến hiệu quả trả nợ và các yếu tố ảnh hưởng đến nó ở các Doanh nghiệp siêu nhỏ và nhỏ (MSE) ở Dire–Dawa, Ethiopia Dữ liệu sơ cấp được thu thập bằng bảng câu hỏi và phỏng vấn Tổng cộng có 175 Doanh nghiệp siêu nhỏ và nhỏ đã được chọn bằng phương pháp lấy mẫu mục tiêu Dữ liệu thứ cấp được thu thập từ các báo cáo thường niên và báo cáo tài chính của các tổ chức tài chính địa phương Phân tích mô tả cũng như phân tích hồi quy logistic nhị phân được sử dụng để phân tích tác động của các biến số dựa trên tài liệu đến hiệu suất trả nợ của người đi vay Kết quả cho thấy Thời gian trả nợ, Thời gian ân hạn và Tính kịp thời của việc giải phóng khoản vay có tác động đáng kể về mặt thống kê đến hiệu quả trả nợ của người đi vay Quy mô khoản vay có ảnh hưởng không đáng kể đến khả năng trả nợ của người đi vay
Ebrahim Endris (2022) Tác giả thực hiện nghiên cứu này nhằm phân tích hiệu quả trả nợ của các Doanh nghiệp quy mô nhỏ và siêu nhỏ (MSE) ở Khu vực Bắc Wollo, Vùng Amhara, Ethiopia Nghiên cứu đã sử dụng kỹ thuật lấy mẫu nhiều giai đoạn để chọn ra 336 doanh nghiệp mẫu (181 doanh nghiệp không vi phạm và
155 doanh nghiệp vi phạm) Cả dữ liệu định tính và định lượng đều được thu thập từ các nguồn dữ liệu sơ cấp và thứ cấp Kết quả hồi quy logit đã cho thấy Trình độ học vấn của người quản lý doanh nghiệp, Tài sản thế chấp và Kiến thức tài chính ảnh hưởng tích cực và đáng kể đến khả năng trả nợ trong khi Khoảng cách tới các tổ chức cho vay, Thời gian trả nợ và chuyển khoản vay lại ảnh hưởng tiêu cực đến khả năng trả nợ của doanh nghiệp
2.4.2 Các nghiên cứu trong nước
Phan Đình Khôi và Nguyễn Việt Thành (2017) Nghiên cứu này được thực hiện nhằm mục đích phân tích các yếu tố nhỏ hơn ảnh hưởng đến rủi ro tín dụng tại các ngân hàng thương mại nhà nước tỉnh Hậu Giang bằng cách sử dụng dữ liệu thu thập được từ 316 quan sát tại 5 ngân hàng Tác giả sử dụng hai mô hình logit nhị phân và logit đa thức để đánh giá các yếu tố ảnh hưởng đến rủi ro tín dụng Kết quả cho thấy, có năm yếu tố ảnh hưởng đến rủi ro tín dụng của ngân hàng thương mại, bao gồm tài sản đảm bảo, mục đích vay vốn, lịch sử vay vốn của khách hàng, nguồn thu nhập chính để trả nợ và việc kiểm tra, giám sát khoản vay
Bùi Hữu Phước, Ngô Thành Danh, Ngô Văn Toàn (2018) Nghiên cứu này tập trung vào việc phân tích những yếu tố ảnh hưởng đến rủi ro tín dụng của Ngân hàng TMCP Ngoại thương Việt Nam chi nhánh Kiên Giang Để làm điều này, tác giả đã sử dụng dữ liệu từ 120 hồ sơ tín dụng trong khoảng thời gian từ ngày 01/01/2016 đến ngày 31/12/2016 Hai mô hình được áp dụng là mô hình logic nhị phân và mô hình logic đa thức để đánh giá các yếu tố ảnh hưởng đến rủi ro tín dụng Kết quả cho thấy rằng có nhiều yếu tố có tác động lớn đến rủi ro tín dụng, bao gồm Tài sản đảm bảo, năng lực tài chính của khách hàng, hoạt động kinh doanh đa dạng, kinh nghiệm của nhân viên ngân hàng và kiểm tra, giám sát khoản vay
Nguyễn Trung Hiếu (2019) Bằng phương pháp phân tích phân biệt
Discriminant Analysis DA và phân tích hồi quy nhị phân Binary Logistic Logit, tác giả đã thực hiện nghiên cứu để kiểm chứng ảnh hưởng của các yếu tố tài chính đến rủi ro vỡ nợ của 178 doanh nghiệp trong lĩnh vực xây dựng và bất động sản tại Việt Nam Dữ liệu được thu thập từ các doanh nghiệp niêm yết trên sàn giao dịch chứng khoán HOSE và HSX trong giai đoạn từ năm 2015 đến năm 2018 Kết quả của nghiên cứu đã giúp tác giả xác định các yếu tố ảnh hưởng đến rủi ro vỡ nợ và dự báo khả năng xảy ra rủi ro của các doanh nghiệp này Trong đó, yếu tố thanh khoản (vốn lưu động/doanh thu thuần) và yếu tố lợi nhuận (lợi nhuận sau thuế/doanh thu thuần) có tác động tích cực đến khả năng trả nợ của doanh nghiệp, trong khi đó yếu tố hiệu quả hoạt động (các khoản phải thu/doanh thu thuần) ngược lại có tác động tiêu cực
Nguyễn Hồ Phương Thảo, Lê Thị Thanh Lộc ( 2021) Nghiên cứu đã sử dụng mô hình hồi quy Binary Logistic để đo lường khả năng xảy ra nợ quá hạn của Doanh nghiệp nhỏ và vừa tại Ngân hàng TMCP Công Thương Việt Nam – Chi nhánh Thừa Thiên Huế Nghiên cứu của hai tác giả tập trung làm rõ các nhân tố ảnh hưởng đến khả năng trả nợ của khách hàng thông qua các yếu tố đến từ chính đặc điểm của khoản vay và đặc điểm của doanh nghiệp nhỏ và vừa Nghiên cứu đã chỉ ra được 04 yếu tố có tác động tích cực tới xác suất xảy ra nợ quá hạn bao gồm: Lãi suất vay, Quy mô doanh nghiệp, Tỷ lệ Nợ/Tài sản đảm bảo, Số món vay; 04 yếu tố có tác động tiêu cực tới xác suất xảy ra nợ quá hạn là: Thời gian vay, Quan hệ với ngân hàng, Số tiền vay, và Tài sản đảm bảo Hai yếu tố còn lại là Loại hình doanh nghiệp và Lĩnh vực kinh doanh không có ý nghĩa thống kê trong mô hình
Lâm Thị Mỹ Lan & Nguyễn Hoàng Long (2023) Nghiên cứu của hai tác giả đã tập trung vào việc nhận biết và đánh giá mức độ ảnh hưởng của các yếu tố đối với rủi ro tín dụng của các doanh nghiệp nhỏ và vừa tại Ngân hàng Đầu tư và Phát triển Việt Nam Chi nhánh Trà Vinh Kết quả từ mô hình hồi quy Binary logistic đã chỉ ra rằng, rủi ro tín dụng của các doanh nghiệp khi vay vốn tại MBBANK Trà Vinh bị ảnh hưởng bởi các yếu tố theo thứ tự từ cao đến thấp là lịch sử vay vốn, kiểm tra giám sát khoản vay, xếp hạng doanh nghiệp, kinh nghiệm của nhân viên tín dụng, ROA, nợ phải trả vốn chủ sở hữu và loại hình doanh nghiệp Các yếu tố còn lại không có ý nghĩa thống kê trong mô hình này
2.4.3 Thảo luận các nghiên cứu trước
Từ trước đến nay, nghiên cứu về những yếu tố tác động đến khả năng trả nợ của doanh nghiệp không còn là vấn đề mới Tuy nhiên, cá nhân tác giả nhận thấy vẫn còn một số khoảng trống như sau:
Thứ nhất, tính tới thời điểm hiện tại, Việt Nam đang đang gặp nhiều thách thức trong quá trình phát triển kinh tế Hơn hết, với việc tiền gửi tăng cao kỉ lục, vấn đề phân bổ nguồn vốn và phát triển tín dụng gần như trở thành một vấn đề nên được quan tâm hàng đầu Từ các đóng góp của các nghiên cứu trước, đã có kiến nghị cùng giải pháp được đưa ra để nâng cao khả năng quản lý rủi ro tín dụng đối với ngân hàng và cải thiện khả năng trả nợ của doanh nghiệp SME Có thể thấy, việc tìm hiểu các yếu tố ảnh hưởng đến khả năng trả nợ có đóng góp nhiều ý nghĩa cho sự phát triển của nền kinh tế trong thời gian sắp tới
Thứ hai, mặc dù vai trò và đóng góp của SME là rất lớn, nhưng hiện nay tại vẫn chưa có nhiều nghiên cứu chuyên sâu về khả năng trả nợ của SME, đặc biệt là SME tại MBBank Bến Thành và SME trong khu vực xung quanh Hầu hết các nghiên cứu liên quan đến SME ở Việt Nam hiện nay tập trung vào một số khía cạnh như: Tình hình chung về hoạt động của SME (quy mô hoạt động, doanh thu, lợi nhuận, lao động, đóng góp cho nền kinh tế, nguy cơ phá sản, giải quyết việc làm, ảnh hưởng của chính sách nhà nước,.v.v.); Khả năng cạnh tranh (hành vi quản trị doanh nghiệp, hành vi đổi mới sáng tạo, hành vi quốc tế hóa hoạt động kinh doanh, hành vi tham gia chuỗi giá trị toàn cầu,.v.v.); Vai trò của SME trong quá trình phát triển kinh tế (bao gồm xóa đói giảm nghèo, tạo thêm việc làm, tăng trưởng kinh tế, v.v.)
Nhìn chung, hiện nay vẫn còn nhiều khoảng trống trong nghiên cứu về SME Trong đó, vấn đề về khả năng trả nợ của SME chưa nhận được nhiều sự quan tâm từ các chuyên gia, doanh nghiệp, tổ chức ngân hàng hay các nhà đầu tư trong nước Những khoảng trống này cũng chính là lý do tác giả quyết định chọn nghiên cứu đề tài này để làm khóa luận của mình
Trong chương 2, nghiên cứu trình bày cơ sở lý thuyết bao gồm các khía cạnh sau: khái niệm và đặc điểm của SME; các yếu tố khả năng trả nợ của SME Bên cạnh đó, trong chương này tác giả cũng trình bày các nghiên cứu và công bố khoa học trong nước và quốc tế có liên quan đến lĩnh vực nghiên cứu Dựa trên việc tổng hợp các thông tin này, tác giả lấy cơ sở đó để xây dựng và phát triển mô hình nghiên cứu và các giả thuyết nghiên cứu.
MÔ HÌNH VÀ PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
MÔ HÌNH NGHIÊN CỨU
3.1.1 Khái quát mô hình nghiên cứu
Mô hình Binary Logistic hay (hồi quy nhị phân) là mô hình được sử dụng rộng rãi trong các nghiên cứu dùng để ước lượng xác suất xảy ra của một biến, với đặc điểm các yêu cầu về mẫu không quá cao và ít ràng buộc về mặt giả thiết, sau khi tác giả đánh giá các lý thuyết cũng như nghiên cứu thực nghiệm kết hợp với dữ liệu thu thập được, nghiên cứu đề xuất mô hình Logistic nhị phân để nghiên cứu các yếu tố ảnh hưởng đến khả năng trả nợ vay của SME tại MBBank Bến Thành
Trên cơ sở tham khảo và kế thừa các nghiên cứu có sự tương đồng của các tác giả Phan Đình Khôi và Nguyễn Việt Thành (2017), Bùi Hữu Phước, Ngô Thành Danh, Ngô Văn Toàn (2018), (Nguyễn Trung Hiếu (2019), Nguyễn Hồ Phương Thảo, Lê Thị Thanh Lộc (2021), Lâm Thị Mỹ Lan & Nguyễn Hoàng Long (2023), Ebrahim Endris (2022), Mustafe Abdirisak Mohamed và cộng sự (2019), tác giả cho rằng các yếu tố có khả năng tác động đến khả năng trả nợ của SME bao gồm: Quy mô doanh nghiệp, Kinh nghiệm hoạt động, Dòng tiền của doanh nghiệp, Lợi nhuận trên vốn chủ sở hữu, Tài sản đảm bảo, Thời gian vay, Quy mô vay nợ, và tốc độ tăng trưởng gdp của nền kinh tế Từ đó tác giả đề xuất mô hình nghiên cứu như sau:
KNTN t = β 0 + β 1 GDP t + β 2 QUYMODNi it + β 3 KNHD it + β 4 DONGTIEN it
+ β 5 ROE it + β 6 TSĐB it + β 7 THOIGIANVAY it + β 8 QUYMOVN it
+ t = 1,….,T: với T là giai đoạn nghiên cứu từ 2018 – 2022
+ β1,… β8 : các hệ số góc của các biến độc lập được nghiên cứu
Khả năng trả nợ của SME(KNTNt): trong mô hình này, biến phụ thuộc được đo lường dựa trên cơ sở xác định khả năng trả nợ đối với khoản vay của khách hàng Theo đó:
- Khách hàng có khả năng trả nợ sẽ nhận giá trị = 1
- Khách hàng không có khả năng trả nợ sẽ nhận giá trị = 0
Khách hàng SME có khả năng trả nợ là khách hàng có khoản vay thuộc nhóm nợ từ nhóm 1 đến 2 (doanh nghiệp không có nợ quá hạn hoặc nợ quá hạn < 90 ngày), các khách hàng không có khả năng trả nợ là khách hàng thuộc nhóm 3 đến 5 (doanh nghiệp có phát sinh nợ quá hạn > 90 ngày hoặc nợ gia hạn) dựa trên quy định tổ chức tín dụng phân loại nợ theo phương pháp định tính thành 05 nhóm theo Thông tư số 11/2021/TT–NHNN ngày 30/07/2021 mà tác giả có đề cập ở trước đó trong chương 2
Dựa trên các yếu tố có khả năng tác động đến khả năng trả nợ của SME mà tác giả có đề cập ở trên, tác giả sẽ hệ thống lại các biến độc lập như sau
❖ Tốc độ tăng trưởng GDP của nền kinh tế (GDPt)
Chỉ số GDP phản ánh môt phần việc hoạt động kinh doanh xuyên suốt qua sự biến động giá cả thị trường, dịch vụ theo thời gian từ đó tác động đến năng lực tài chính và khả năng trả nợ của doanh nghiệp Toàn bộ quá trình SXKD dịch chuyển lên xuống, tỷ lệ lạm phát, thất nghiệp, mất giá,.v.v tất cả đều cùng đồng bộ với chỉ số GDP và ảnh hưởng đến nền kinh tế nói chung và doanh nghiệp nói riêng
GDP = Quy mô nền kinh tế (GDP)kỳ này – Quy mô nền kinh tế (GDP) kỳ trước
Quy mô nền kinh tế (GDP) kỳ trước (3.1)
❖ Quy mô doanh nghiệp (QUYMODNit)
QUYMODNt = Tổng tài sản doanh nghiệp
❖ Kinh nghiệm hoạt động của doanh nghiệp (KNHDit)
Biến này được đo lường bằng số năm hoạt động của doanh nghiệp tính từ khi doanh nghiệp bắt đầu có doanh thu đến hết năm 2022
❖ Dòng tiền của doanh nghiệp (DONGTIENit) Để đo lường biến dòng tiền của doanh nghiệp, nghiên cứu này tính dòng tiền bằng tỷ số giữa doanh số chuyển tiền trong năm về tài khoản của doanh nghiệp và dư nợ vay bình quân của doanh nghiệp trong năm tại Ngân hàng
DONGTIEN = Doanh số chuyển tiền trong năm
Dư nợ vay bình quân trong năm (3.2)
❖ Tỷ suất sinh lợi trên vốn chủ sở hữu (ROEit) Để đo lường biến, nghiên cứu này sẽ lấy chỉ số ROE hàng năm của doanh nghiệp, trong đó: ROE được tính bằng công thức:
ROE = Lợi nhuận sau thuế
Vốn chủ sở hữu bình quân (3.3)
❖ Tài sản bảo đảm: (TSĐBit)
Biến TSĐB này được đo lường bằng tỷ số giữa giá trị TSBĐ của doanh nghiệp và dư nợ vay bình quân trong năm của doanh nghiệp tại Ngân hàng
Dư nợ vay bình quân trong năm (3.4)
❖ Thời gian vay nợ (THOIGIANVAYit)
Biến thời gian vay nợ được tính bởi thời hạn trả nợ là số tháng mà các khoản vay doanh nghiệp phát sinh trong năm
❖ Quy mô vay nợ (QUYMOVNit)
QMYMOVN t = nợ vay bình quân trong năm của doanh nghiệp
3.1.3 Giả thuyết của nghiên cứu
❖ Quy mô doanh nghiệp (QUYMODN it )
Theo Lâm Thị Mỹ Lan & Nguyễn Hoàng Long (2023) Quy mô doanh nghiệp có sự tương quan nghịch chiều với rủi ro tín dụng, có thể hiểu là quy mô doanh nghiệp càng lớn thì khả năng xảy ra rủi ro tín dụng càng thấp, đồng nghĩa với doanh nghiệp có khả năng trả nợ càng cao suy ra được mối quan hệ cùng chiều với khả năng trả nợ vay Điều đó cũng được thể hiện trong nghiên cứu của Nguyễn Hồ Phương Thảo & Lê Thị Thanh Lộc (2021) Xuất phát từ một số quan điểm cho rằng, quy mô doanh nghiệp càng lớn, năng lực tài chính theo đó cũng sẽ rất tốt; bên cạnh đó, các doanh nghiệp có quy mô lớn thì khả năng cạnh tranh trên thị trường và khả năng chống lại các biến động sẽ tốt hơn các doanh nghiệp nhỏ hơn
Giả thuyết H 1 : Quy mô doanh nghiệp có tác động cùng chiều đến khả năng trả nợ của SME
❖ Kinh nghiệm hoạt động (KNHĐ it )
Theo Lâm Thị Mỹ Lan & Nguyễn Hoàng Long (2023) và Mustafe Abdirisak Mohamed, Willy Muturi, Mohamed Said Samantar (2019) kinh nghiệm của người đứng đầu doanh nghiệp hay kinh nghiệm của doanh nghiệp (tính theo số năm) sẽ có ảnh hưởng ngược chiều với khả năng xảy ra tín dụng, ở phương diện là cùng chiều với khả năng trả nợ của khách hàng Bên cạnh đó trong nghiên cứu của Lê Khương Ninh và Lê Thị Thu Diềm (2012) kết quả nghiên cứu cũng chứng minh một lần nữa tính chính xác của giả định này.Quan điểm trên dựa vào cơ sở những doanh nghiệp có kinh nghiệm lâu năm đã trải qua nhiều biến động của thị trường sẽ có nhiều kiến thức và kinh nghiệm trong việc phát triển và ổn định năng lực tài chính của họ Từ đó nâng cao khả năng trả nợ của doanh nghiệp
Giả thuyết H 2 : Kinh nghiệm hoạt động có tác động cùng chiều đến khả năng trả nợ của SME
❖ Dòng tiền chuyển về tài khoản ngân hàng của doanh nghiệp (DONGTIEN it )
Theo các nghiên cứu của Lê Khương Ninh và Lê Thị Thu Diềm và Vũ Lộc (2016) thì dòng tiền của doanh nghiệp có ảnh hưởng thuận chiều đến khả năng trả nợ Có thể lý giải quan điểm trên theo cách hiểu việc doanh nghiệp phát sinh cái giao dịch chuyển tiền về tài khoản tại ngân hàng càng nhiều thì khả năng trả nợ càng tốt, ngược lại khả năng không trả được nợ sẽ tăng lên nếu khách hàng ít phát sinh giao dịch Việc doanh nghiệp phát sinh doanh số thường xuyên là minh chứng rõ ràng và dễ nhận thấy nhất rằng tình hình hoạt động của doanh nghiệp đang ổn định Đặc biệt là trong quá trình chuyển đổi số, các giao dịch bằng tiền mặt dần được thay thế bằng các hình thức khác như chuyển tiền qua hệ thống E–banking của ngân hàng với ưu điểm nhanh chóng tiện lợi và độ bảo mật cao
Giả thuyết H 3 : Dòng tiền chuyển về tài khoản ngân hàng có tác động cùng chiều đến khả năng trả nợ của SME
❖ Tỷ lệ lợi nhuận trên vốn chủ sở hữu (ROE it )
Theo Lê Khương Ninh và Lê Thị Thu Diềm (2012) và Lê Vũ Lộc (2016) đã đưa ra giả thuyết rằng ROE có mối quan hệ cùng chiều với khả năng trả nợ của doanh nghiệp Lý do là chỉ số ROE cao có nghĩa là hoạt động sản xuất kinh doanh của doanh nghiệp đang mang lại hiệu quả, tạo ra lợi nhuận; bên cạnh đó một doanh nghiệp có chỉ số ROE tốt sẽ dự báo cho sự ổn định và phát triển của doanh nghiệp từ đó khả năng trả nợ của doanh nghiệp được cho là có nhiều tín hiệu tích cực
Giả thuyết H 4 : ROE của doanh nghiệp có tác động cùng chiều đến khả năng trả nợ của SME
❖ Tài sản đảm bảo của doanh nghiệp (TSĐB it )
Trong các nghiên cứu của Phan Đình Khôi và Nguyễn Việt Thành (2017), Bùi Hữu Phước và cộng sự (2018) , yếu tố tài sản đảm bảo được cho là có tác động cùng chiều với khả năng trả nợ của doanh nghiệp Thực tế cho thấy, hầu hết ngân hàng cho doanh nghiệp vay đều yêu cầu một tỷ lệ tài sản đảm bảo lớn và chỉ một tỷ lệ nhỏ trong khoản vay đó là cho vay tín chấp, để tạo điều kiện cho ngân hàng khắc phục tình hình nếu doanh nghiệp không có khả năng trả nợ Điều này cho thấy lượng tài sản đảm bảo càng lớn thì năng lực tài chính của doanh nghiệp càng được đảm bảo Nghiên cứu của Nguyễn Hồ Phương Thảo, Lê Thị Thanh Lộc (2021) cũng cho thấy yếu tố tài sản đảm bảo có tác động ngược chiều với tỷ lệ nợ xấu, tức là có tác động cùng chiều với khả năng trả nợ của doanh nghiệp
Giả thuyết H 5 : Tài sản đảm bảo có tác động cùng chiều đến khả năng trả nợ của SME
❖ Thời gian vay của doanh nghiệp (THOIGIANVAY it )
Theo Nguyễn Hồ Phương Thảo, Lê Thị Thanh Lộc (2021), Mustafe Abdirisak Mohamed, Willy Muturi, Mohamed Said Samantar (2019) cho rằng thời hạn cho vay có tác động nghịch chiều với khả năng trả nợ của doanh nghiệp Quan điểm đó xuất phát từ việc thời gian cho vay càng dài, các biến động của môi trường vĩ mô và thị trường có thể xảy ra bất kì lúc nào dẫn đến xảy ra rủi ro tín, có thể hiểu là doanh nghiệp không có khả năng trả nợ Trước đó, Pasha và Tolosa (2014) cũng có sự đánh giá cao mối quan hệ quan trọng đối giữa thời hạn vay và khả năng trả nợ của doanh nghiệp
Giả thuyết H 6 : Thời gian vay của doanh nghiệp có tác động ngược chiều đến khả năng trả nợ của SME
❖ Quy mô vay nợ của doanh nghiệp (QUYMOVN it )
PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
Nghiên cứu định tính được thực hiện thông qua việc thu thập, tổ chức, trình bày và xử lý số liệu để xác định và mô tả các biến được sử dụng trong mô hình nghiên cứu từ đó xây dựng mô hình nghiên cứu phù hợp.Các số liệu là số liệu thứ cấp giai đoạn 2018 –2022 trên hệ thống Smart banking của MBBank và hồ sơ bản cứng của các khách hàng cùng các báo cáo liên quan đến đề tài nghiên cứu tại MBBank Bến Thành
Dữ liệu thu thập thành dạng bảng và được nhập vào phần mềm SPSS 20.0 để xử lý Đề tài nghiên cứu thực hiện phân tích thống kê mô tả, kiểm định hệ số hồi quy (kiểm định Wald) Sau khi phần mềm cho ra kết quả, tác giả sẽ căn cứ vào giá trị “Sig.”để xác định các yếu tố nào của mô hình có ý nghĩa thống kê ở mức 5% Yếu tố nào của mô hình không có ý nghĩa thống kê tác giả sẽ loại ra khỏi mô hình và tiến hành chạy lại mô hình với các yếu tố còn lại Sau khi chạy lại mô hình đã loại bỏ các yếu tố không có ý nghĩa thống kê, tác giả sẽ tiến hành thực hiện các kiểm định bao gồm: Kiểm định Omnibus để xác định tác động của biến độc lập đến biến phụ thuộc; Kiểm định độ phù hợp của mô hình bằng giá trị“–2 Log likehood”; Kiểm định độ chính xác của mô hình để xác định tỷ lệ dự đoán đúng của toàn bộ mô hình; Kiểm định đa cộng tuyến thông qua hệ số VIF Từ đó, rút ra kết luận về các giả thuyết đã đề cập trước đó và đưa ra phương trình hồi quy chuẩn hóa cho mô hình.
PHƯƠNG PHÁP CHỌN MẪU
- 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 ngân hàng
- Các KHDN được chọn cung cấp đầy đủ BCTC 05 năm trong giai đoạn 2018 –2022, có đầy đủ biến quan sát và có kết quả XHTD tại MBBank Bến Thành
- Các KHDN được chọn có dư nợ tín dụng trong giai đoạn 2018 – 2022
Mẫu dữ liệu được chọn phi xác suất nhằm phù hợp với các yêu cầu trên
Phương pháp chọn mẫu: Nghiên cứu này chọn mẫu theo phương pháp thuận tiện và phi xác suất Lý do chọn phương pháp chọn mẫu này, sẽ tạo thuận tiện cho việc thống kê, phân tích, tiết kiệm thời gian và chi phí cho người nghiên cứu
Kích thước mẫu: Theo Tabachnick và Fidell (2007) để tiến hành phân tích hồi quy một cách tốt nhất thì cỡ mẫu tối thiểu N ≥ 8*n + 150 (n: tổng số biến độc lập của mô hình) Vậy số mẫu theo phương pháp này là N ≥ 222 Đề tài nghiên cứu này sử dụng dữ liệu của 60 công ty trong vòng 05 năm, bộ số liệu bao gồm tất cả 300 quan sát Như vậy với những yêu cầu đặt ra đối với cỡ mẫu thì số quan sát là 300 đã đủ lớn để tiến hành nghiên cứu.
PHƯƠNG PHÁP THU THẬP VÀ XỬ LÝ DỮ LIỆU
Dữ liệu về tốc độ tăng trưởng GDP của nền kinh tế được tác giả thu thập từ các báo cáo thường niên của Tổng cục thống kê, thông tin được công bố rộng rãi và dễ dàng tiếp cận
Dữ liệu về Tài sản đảm bảo, Quy mô vay nợ, Thời gian vay nợ, Dòng tiền chuyển về tài khoản Ngân hàng được thu thập từ cơ sở dữ liệu quản lý khách hàng của MBBank
Dữ liệu của các yếu tố: Quy mô doanh nghiệp, Kinh nghiệm hoạt động và Tỷ suất sinh lời trên vốn chủ sở hữu được thu thập từ các báo cáo tài chính từ hồ sơ được khách hàng cung cấp cho MBBank trong toàn bộ quá trình được hoạt động tín dụng Trên cơ sở đó, số liệu sẽ được tính toán theo công thức đã đề cập phía trên và đưa vào phần mềm xử lý Để xử lý số liệu, đề tài nghiên cứu được tác giả lựa chọn sử dụng phần mềm SPSS 20.0 để thực hiện tổng hợp và phân tích Trong đề tài nghiên cứu của mình, tác giả sử dụng phương pháp đưa biến độc lập vào mô hình hồi quy bằng phương pháp “Enter”, bắt buộc đưa các biến trong khối biến độc lập được đưa vào trong một lần Sau khi có được kết quả từ phần mềm, các dữ liệu đầu ra sẽ được tác giả tiến hành phân tích để kiểm định mô hình và các giả thuyết của mô hình Nội dung phân tích dữ liệu được thực hiện theo các bước: (1) Kiểm định hệ số hồi quy, (2) Kiểm định mức độ phù hợp của mô hình, (3) Kiểm định mức độ dự báo chính xác của mô hình và (4) Kiểm định các khuyết tật của mô hình.
KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU VÀ THẢO LUẬN
THỐNG KÊ MÔ TẢ MẪU NGHIÊN CỨU
4.1.1 Mô tả thống kê các biến Đề tài nghiên cứu sử dụng 300 mẫu quan sát được thu thập từ 60 doanh nghiệp SME phát sinh dư nợ tại MBbank Bến Thành trong thời gian 5 năm từ 2018 đến hết
2022 Dữ liệu sau khi được tổng hợp từ nguồn dữ liệu nội bộ của ngân hàng, tác giả thực hiện mã hóa và bắt đầu phân tích trên phần mềm SPSS 20.0 Kết quả phân tích được thống kê như sau:
Bảng 4.1: Bảng thống kê mẫu nghiên cứu tại MBBank Bến Thành Đối tượng Số quan sát Tỷ lệ
SME có khả năng trả nợ 253 84.3%
SME không có khả năng trả nợ 47 15.7%
(Nguồn: Số liệu phân tích bằng Excel.)
Trong số 300 quan sát các SME có dư nợ tại MBBank Bến Thành, từ kết quả thống kê, có thể thấy số SME có khả năng trả nợ bao gồm 253 mẫu (bằng với 84.3% tổng số quan sát), số SME không có khả năng trả nợ là 47 doanh nghiệp, chiếm tỷ lệ 15.7% còn lại trên tổng số quan sát
Bảng 4.2: Bảng thống kê mô tả các biến định lượng
Giá trị nhỏ nhất Giá trị lớn nhất
Giá trị trung bình Độ lệch chuẩn
(Nguồn: Số liệu phân tích bằng SPSS 20.0.)
Từ bảng thống kê, ta có thể thấy yếu tố tốc độ tăng trưởng GDP của nền kinh tế (GDP) trong giai đoạn từ 2018 đến 2022 có sự nhiều chuyển biến, trong đó tốc độ tăng trưởng GDP thấp nhất ở mức 0.0258 (2.58%) và cao nhất ở mức 0.0802 tức 8.02%, tốc độ tăng trưởng trung bình trong qua 5 năm là 0.05522 (5.522%) Theo Tổng Cục thống kê, tốc độ tăng trưởng GDP trong năm 2022 (8.02%) được xem là tốc độ tăng trưởng cao nhất trong toàn bộ giai đoạn 2011 – 2022 Bên cạnh đó, giá trị trung bình của tốc động tăng trưởng GDP (5.522%) có thể xem là mức tăng trưởng phù hợp, đặc biệt là đối với một nền kinh tế đang phát triển và đang trong quá trình hồi phục sau dịch covid–19 kéo dài trong thời gian trước đó
Yếu tố quy mô doanh nghiệp (QUYMODN) trong nghiên cứu được tính theo logarit cơ số e của tổng tài sản trên báo cáo tài chính của doanh nghiệp cùng năm Theo đó, doanh nghiệp có quy mô nhỏ nhất có tổng tài sản bằng 2.1 tỷ và doanh nghiệp có tổng tài sản lớn nhất 544.2 tỷ, quy đổi theo logarit cơ số e thì giá trị nhỏ nhất là 7.66 và giá trị lớn nhất là 13.20 Trong giai đoạn 2018 – 2020 này, tổng tài sản trung bình của các SME được quan sát này là khoảng 66 tỷ đồng Giá trị trung bình của quy mô doanh nghiệp được quan sát phù hợp với đặc điểm của các SME, là những doanh nghiệp chưa có nhiều kinh nghiệm hoạt động, thời gian phát triển ngắn, số lượng nhân viên giới hạn, theo đó giá trị tài sản tích lũy còn khá hạn chế
Trong bộ dữ liệu, kinh nghiệm hoạt động của các SME (KNHD), được xác định theo cách năm đầu tiên doanh nghiệp ghi nhận sẽ ghi nhận giá trị 1, các năm sau đó tăng dần cho tới cuối cùng và dừng lại tại năm quan sát, SME có kinh nghiệm hoạt động tối thiểu là 1 năm và tối đa là 20 năm, giá trị trung bình của biến KNHD là 7.38 năm Từ dữ liệu có thể thấy được các SME được quan sát có thời gian hoạt động còn khá thấp
Dòng tiền của doanh nghiệp (DONGTIEN), được đo lường bằng tỷ số giữa doanh số dòng tiền chuyển đến trong năm BCTC về tài khoản của doanh nghiệp và dư nợ vay của doanh nghiệp cùng thời điểm tại MBBank Bến Thành; Theo bảng thống kê, biến DONGTIEN có giá trị quan sát thấp nhất là 0.8887 và lớn nhất là 11.80649 Trong đó mức trung bình của giá trị này là 92.92, điều này chỉ phản ánh dòng tiền chuyển đến nói chung và chưa bao gồm dòng tiền chuyển đi của doanh nghiệp khiến cho tỷ số tăng lên rất cao Đây cũng là một phần lý do giải thích cho việc độ lệch chuẩn của biến này tương đối cao, đạt tới giá trị 777.2048, Bên cạnh đó, sự khác biệt về quy mô doanh nghiệp đồng thời cho thấy dòng tiền của những doanh nghiệp lớn hơn thường có sự vượt trội hoàn toàn, điều này có thể xem xét từ góc cạnh các doanh nghiệp nhỏ thường sẽ thanh toán các hợp đồng bằng tiền mặt một cách dễ dàng trong khi đó doanh nghiệp càng lớn thì các khoản tiền giá trị lớn càng được ưu tiên dùng phương thức chuyển khoản để nâng cao độ bảo mật
Biến quy mô vay nợ (QUYMOVN) trong đề tài nghiên cứu này cũng được tính dựa trên logarit Napier của dư nợ vay trung bình mà doanh nghiệp phát sinh tại MBBank Bến Thành Trong đó, giá trị nhỏ nhất của biến này là 2.18, giá trị lớn nhất của biến này là 12.53 và bình quân dư nợ vay của các SME trong giai đoạn quan sát
2018 – 2022 là 15.89 tỷ đồng Giá trị này được xem là tương đối hợp lý với chính sách về quản trị rủi ro của MBbank thời điểm hiện tại với tỷ trọng dư nợ dành riêng cho nhóm khách hàng SME là 30% Hơn nữa còn phù hợp với đặc điểm của SME là dư nợ ít, chia thành nhiều lượt giải ngân khác nhau
Biến thời gian vay của các doanh nghiệp SME (THOIGIANVAY) qua bảng thống kê mô tả cho thấy thời gian vay trung bình của các khoản vay là 10,8 tháng Trong đó thời gian ngắn nhất với một khoản vay được thực hiện là 3 tháng và dài nhất lên tới 30 tháng (2,5 năm) Từ số liệu ta có thể thấy các doanh nghiệp thường ưu tiên những khoản vay ngắn hạn (dưới 12 tháng) để thay thế như một loại tài sản ngắn hạn trong quá trình hoạt động kinh doanh
Biến tài sản đảm bảo (TSBĐ) được đo lường dựa trên cách tính tỷ số giữa giá trị tài sản đảm bảo mà doanh nghiệp lưu trữ tại ngân hàng trên cho dư nợ vay bình quân của doanh nghiệp Dựa theo bảng thống kê, giá trị TSBĐ nhỏ nhất được ghi nhận là 0.74 và lớn nhất là 11.24 Giá trị trung bình của biến TSBĐ là 4.03 và độ lệch chuẩn được ghi nhận là 2.6 Với việc triển khai các chính sách về tỷ lệ tài sản đảm bảo theo từng ngành nghề và từng thời kỳ, MBbank Bến Thành cho thấy tỷ lệ này được duy trì ở mức phù hợp Tuy nhiên vẫn còn một số doanh nghiệp SME đưa vào ngân hàng lượng lớn tài sản đảm bảo nhưng chưa phát sinh dư nợ nên tỷ lệ TSBĐ trong trường hợp này cao hơn mức bình quân
Biến lợi nhuận trên vốn chủ sở hữu (ROE) của các doanh nghiệp SME thay đổi trong khoảng – 0.14 đến 1.15 Với giá trị trung bình bằng 0.23 thì biến ROE được đánh giá cao hơn đáng kể so với trung bình trong giai đoạn được nghiên cứu Một số mẫu quan sát là doanh nghiệp có thời gian phát triển chưa lâu nhưng nhờ có chiến lược kinh doanh hiệu quả giúp doanh thu tăng mạnh và tạo nên tỷ suất lợi nhuận rất khả quan.
KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
Tiến hành phân tích định lượng bằng mô hình hồi quy Binary Logistic với 8 biến độc lập trên phần mềm SPSS 20.0 , Tác giả thu được kết quả sau lần hồi quy đầu tiên như sau:
Bảng 4.3 Kết quả xử lý mô hình Binary Logistic lần thứ nhất với 8 biến độc lập
Constant -5.695 2.596 4.813 1 028 003 a Variable(s) entered on step 1: GDP, QUYMODN, KNHD, DONGTIEN, ROE, TSBD, THOIGIANVAY, QUYMOVN
(Nguồn: Số liệu phân tích bằng SPSS 20.0.)
Từ kết quả xử lý mô hình với các biến độc lập trên bảng 4.3, lần lượt xét giá trị Sig của 8 biến ta thấy được, biến TSBĐ có giá trị Sig = 0.435 và biến QUYMODN có Sig = 0.419, điều này cho thấy rằng ở mức ý nghĩa 5% cả hai biến trên đều không mang lại ý nghĩa thống kê Theo đó, các biến còn lại lần lượt là GDP, KNHĐ, DONGTIEN, ROE, THOIGIANVAY VÀ QUYMOVN có giá trị Sig
