Các yếu tố ảnh hưởng đến khả năng trả nợ của khách hàng doanh nghiệp tại ngân hàng thương mại cổ phần ngoại thương việt nam chi nhánh TP hồ chí minh

Trong quá trình nghiên cứu các kết quả thực nghiệm đánh giá các nhân tố ảnh hưởng đến khả năng trả nợ của KHDN, học viên nhận thấy ngoài kết quả phân loại nợ của KHDN dựa theo hệ thống X

TRƯỜNG ĐẠI HỌC NGÂN HÀNG TP.HỒ CHÍ MINH

ĐOÀN THỊ THÙY TRANG

CÁC YẾU TỐ ẢNH HƯỞNG ĐẾN KHẢ NĂNG TRẢ NỢ CỦA

KHÁCH HÀNG DOANH NGHIỆP TẠI NGÂN HÀNG TMCP

NGOẠI THƯƠNG VIỆT NAM – CHI NHÁNH TP.HỒ CHÍ MINH

LUẬN VĂN THẠC SĨ KINH TẾ

Chuyên ngành: Tài chính ngân hàng

Mã số: 60.34.02.01

Người hướng dẫn khoa học: TS NGUYỄN TRẦN PHÚC

TP HỒ CHÍ MINH – NĂM 2017

TÓM TẮT

Luận văn nghiên cứu các yếu tố ảnh hưởng đến khả năng trả nợ của KHDN tại Ngân hàng TMCP Ngoại Thương Việt Nam – Chi nhánh TP.HCM Mục tiêu của nghiên cứu là xem xét những yếu tố nảo ảnh hưởng đến khả năng trả nợ của KHDN và mức độ tác động của các yếu tố này đến khả năng trả nợ của KHDN tại VCB.HCM Đồng thời tác giả kỳ vọng kết quả từ mô hình hồi quy xác định được sẽ là cơ sở để VCB.HCM đưa ra quyết định cho vay đối với KHDN Trên thế giới có nhiều nghiên cứu đã thực hiện việc ước lượng xác suất vỡ nợ của khách hàng ở nhiều quốc gia khác nhau tại những thời điểm khác nhau bằng cách vận dụng các mô hình như mô hình chỉ

số Z-score, mô hình hồi quy logit… Tuy nhiên hiện nay các NHTM ở Việt Nam vẫn chủ yếu đo lường rủi ro tín dụng dựa trên các khoản nợ xấu, nợ quá hạn, việc áp dụng các phương pháp hiện đại để định lượng rủi ro tín dụng đang ở giai đoạn đầu Là một cán bộ tín dụng tại Ngân hàng TMCP Ngoại Thương Việt Nam Chi nhánh TP.HCM, tác giả nhận thấy cần phải xây dựng một mô hình có thể đưa cùng lúc biến định lượng

và biến định tính trong việc xác định khả năng trả nợ của KHDN tại VCB.HCM Với

dữ liệu bao gồm 302 khách hàng doanh nghiệp có quan hệ tín dụng tại VCB.HCM trong giai đoạn từ 2014 -2016 Bằng phương pháp hồi quy logit nhị phân, tác giả sử dụng mẫu dữ liệu 202 DN để thực hiện ước lượng mô hình nghiên cứu và 100 DN để thực hiện mô hình đối chứng Kết quả định lượng cho thấy các biến vốn chủ sở hữu/tổng tài sản; quy mô doanh nghiệp; loại hình DNNN và vốn lưu động/tổng tài sản

có tác động cùng chiều đến khả năng trả nợ của KHDN Ngược lại, biến thời gian vay cho thấy tác động ngược chiều đến khả năng trả nợ của KHDN Ngoài ra, tác giả cũng phân tích mức độ tác động của các yếu tố này đến khả năng trả nợ của KHDN tại VCB.HCM Từ đó đề xuất việc ứng dụng mô hình thực nghiệm vào công tác quản lý rủi ro tín dụng tại Vietcombank

LỜI CAM ĐOAN

Tôi tên Đoàn Thị Thùy Trang, học viên cao học lớp CH17A, trường Đại học Ngân hàng TP Hồ Chí Minh, niên khóa 2015 – 2017 Tôi xin cam đoan luận văn tốt nghiệp này là công trình nghiên cứu của tôi, có sự hỗ trợ từ giáo viên hướng dẫn là TS Nguyễn Trần Phúc Luận văn này chưa từng được trình nộp để lấy học vị thạc sĩ tại bất

cứ một trường đại học nào Luận văn này là công trình nghiên cứu riêng của tác giả, kết quả nghiên cứu là trung thực, trong đó không có các nội dung đã được công bố trước đây hoặc các nội dung do người khác thực hiện ngoại trừ các trích dẫn được dẫn nguồn đầy đủ trong luận văn Nếu phát hiện có bất kỳ sự gian lận nào tôi xin hoàn toàn chịu trách nhiệm trước Hội đồng cũng như kết quả luận văn của mình

TP Hồ Chí Minh, ngày 01 tháng 11 năm 2017 Tác giả

LỜI CẢM ƠN

Trước hết, tôi xin gửi lời cảm ơn chân thành đến tất cả thầy cô trường Đại học Ngân hàng TP Hồ Chí Minh đã truyền đạt cho tôi nhiều kiến thức bổ ích giúp tôi có được nền tảng lý thuyết tốt để vận dụng tìm hiểu thực tế Đặc biệt, tôi xin gửi lời cảm

ơn sâu sắc đến giảng viên hướng dẫn TS Nguyễn Trần Phúc, người trực tiếp giúp đỡ, chỉ dẫn tôi tận tình, hỗ trợ tôi tháo gỡ những khó khăn trong quá trình thực hiện luận văn Và cuối cùng, tôi xin gửi lời cảm ơn đến gia đình, bạn bè đã ở bên cạnh và động viên tôi trong suốt thời gian qua để tôi có thể hoàn thành luận văn của mình

TP Hồ Chí Minh, ngày 01 tháng 11 năm 2017

Tác giả

MỤC LỤC

TÓM TẮT i

LỜI CAM ĐOAN ii

LỜI CẢM ƠN iii

MỤC LỤC iv

DANH MỤC CÁC TỪ VIẾT TẮT vii

DANH MỤC BẢNG viii

DANH MỤC BIỂU ĐỒ ix

CHƯƠNG 1 TỔNG QUAN ĐỀ TÀI 1

1.1 Tính cấp thiết của đề tài 1

1.2 Mục tiêu và câu hỏi nghiên cứu 4

1.3 Đối tượng và phạm vi nghiên cứu 4

1.4 Dữ liệu và phương pháp nghiên cứu 5

1.5 Đóng góp của đề tài 6

1.6 Kết cấu của luận văn 6

CHƯƠNG 2 CƠ SỞ LÝ THUYẾT, CÁC NGHIÊN CỨU TRƯỚC 8

2.1 Khái quát về khả năng trả nợ của khách hàng 8

2.2 Những yếu tố ảnh hưởng đến khả năng trả nợ của khách hàng doanh nghiệp 11 2.2.1 Năng lực tài chính 11

2.2.2 Quy mô doanh nghiệp 11

2.2.3 Thời gian vay 12

2.2.4 Kinh nghiệm hoạt động của các công ty khách hàng 13

2.2.5 Loại hình Doanh nghiệp nhà nước 13

2.2.6 Tài sản bảo đảm 14

2.3 Các mô hình thường được sử dụng để đánh giá khả năng trả nợ của khách hàng doanh nghiệp 15

2.3.1 Mô hình chuẩn đoán (Mô hình Heuristic) 15

2.3.2 Mô hình thống kê (Statistical models) 16

2.3.3 Phương pháp quan hệ nhân quả (Causal models) 19

2.3.4 Mô hình kết hợp 20

2.4 Tổng quan các nghiên cứu trước 20

Kết luận chương 2 30

CHƯƠNG 3 PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU 31

3.1 Trình tự nghiên cứu 31

3.2 Thiết kế mô hình nghiên cứu 32

3.2.1 Đối tượng và mẫu nghiên cứu 32

3.2.2 Lựa chọn các nhân tố và biến số đại diện 33

3.2.3 Thu thập và xử lý dữ liệu 39

3.2.4 Lựa chọn phương pháp ước lượng 40

Kết luận chương 3 43

CHƯƠNG 4 KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU ĐỊNH LƯỢNG 44

4.1 Thống kê mô tả các biến 44

4.2 Phân tích tương quan giữa các biến 46

4.3 Kiểm tra hiện tượng đa cộng tuyến 48

4.4 Phân tích dữ liệu: 49

4.4.1 Xây dựng mô hình tính toán xác suất trả nợ 49

4.4.2 Tính xác suất vỡ nợ 52

4.4.3 Kiểm tra tính phù hợp của mô hình với mẫu dữ liệu đối chứng 52

4.5 Thảo luận kết quả nghiên cứu 53

Kết luận chương 4 56

CHƯƠNG 5 KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ 57

5.1 Kết luận 57

5.2 Kiến nghị 58

TÀI LIỆU THAM KHẢO i

PHỤ LỤC v

Phụ lục A: Các bước thực hiện và kết quả mô hình hồi quy Logit v

Phụ lục B: Bảng tính toán xác suất vỡ nợ của 202 KHDN trong mẫu nghiên cứu x

Phụ lục C: Cách xác định lãi suất cho vay đối với KHDN xxi

Phụ lục D: Quy trình xếp hạng tín dụng tại Vietcombank xxiii

DANH MỤC CÁC TỪ VIẾT TẮT

VCB/ Vietcombank Ngân hàng Thương mại Cổ phần Ngoại

Thương Việt Nam

DANH MỤC BẢNG

Bảng 2.1 Phân loại khách hàng và khả năng thanh toán 10

Bảng 2.2 Tổng quan các nghiên cứu định lượng về xác suất trả nợ vay của

Bảng 3.1 Biến phụ thuộc trong mô hình nghiên cứu 34

Bảng 3.2 Biến độc lập trong mô hình nghiên cứu 34

Bảng 4.1 Tỷ lệ khả năng trả nợ của KHDN theo mẫu dữ liệu 599 quan sát 44

Bảng 4.5 Kết quả kiểm tra hiện tượng đa cộng tuyến 48

Bảng 4.8 Tỷ lệ chính xác của mô hình nghiên cứu 51 Bảng 4.9 Kết quả kiểm định Hosmer and Lemeshow 52 Bảng 4.10 Tỷ lệ chính xác của mô hình đối chứng 53

Bảng 5.1 Định hướng cấp tín dụng dựa trên xác suất trả nợ của DN 59

DANH MỤC BIỂU ĐỒ

Hình 3.1 Mô hình xác suất tuyến tính và mô hình hồi quy tuyến tính 42

CHƯƠNG 1 TỔNG QUAN ĐỀ TÀI

1.1 Tính cấp thiết của đề tài

Trong xu thế toàn cầu hóa và hội nhập kinh tế quốc tế hiện nay, sự cạnh tranh trong thị trường tài chính và tiền tệ trở nên khốc liệt hơn bao giờ hết Với nỗ lực để duy trì thị phần và tăng trưởng lợi nhuận của hệ thống các ngân hàng thương mại tại Việt Nam thì đa dạng hóa sản phẩm, dịch vụ chính là hướng đi tất yếu giúp các Ngân hàng thương mại nâng cao năng lực cạnh tranh trong bối cảnh này Tuy nhiên đối với hệ thống Ngân hàng thương mại Việt Nam thì nguồn thu chủ yếu là thu từ hoạt động tín dụng – một hoạt động chứa đựng và tiềm ẩn rất nhiều rủi ro.Vì vậy, công tác quản lý rủi ro tín dụng danh mục cho vay được coi là một biện pháp quan trọng để đạt được mục tiêu kinh doanh của các ngân hàng thương mại

Từ năm 2012, nợ xấu và rủi ro tín dụng vẫn là một rào cản chính cho sự phát triển toàn diện của hệ thống ngân hàng thương mại Theo báo cáo hàng năm của Ngân hàng Nhà nước Việt Nam thì tỷ lệ nợ xấu của hệ thống Ngân hàng trong nước đã tăng

từ 3,25% vào cuối năm 2014 lên 3,59% tại thời điểm cuối tháng hai năm 2015 Cập nhật đến hết quý 3 năm 2016, tỷ lệ nợ xấu của toàn hệ thống NHTM vẫn ở mức khá cao với 2,53% Do đó để đảm bảo rằng hệ thống ngân hàng của Việt Nam hoạt động chiến lược phát triển ổn định và bền vững, Ngân hàng Nhà nước Việt Nam đã định hướng quản lý ngành ngân hàng đến năm 2020 bằng cách tập trung vào quản trị rủi ro nói chung và quản trị rủi ro tín dụng nói riêng Vì vậy, các nhà lãnh đạo ngân hàng Việt Nam cần phải áp dụng các kinh nghiệm quốc tế để xây dựng mô hình đo lường rủi ro tín dụng theo Hiệp ước Basel của Ủy ban Basel Trong đó nhiệm vụ hàng đầu là phải ước lượng xác suất vỡ nợ của khách hàng – PD

Quản lý rủi ro là một điều kiện tiên quyết cho sự ổn định của hệ thống ngân hàng nói chung và đảm bảo cho sự tồn tại của mỗi ngân hàng nói riêng Nó đòi hỏi các ngân hàng phải phân bổ nguồn vốn một cách hợp lý để đạt được sự cân bằng giữa rủi ro và

lợi nhuận Nhận thức được vấn đề này, Ủy ban Basel đã đề xuất tỷ lệ an toàn vốn cho các hoạt động ngân hàng, trong đó khuyến khích các ngân hàng phát triển và sử dụng

mô hình định lượng chính xác cho đo lường rủi ro - một cơ sở quan trọng cho việc thực hiện các quyết định quản lý rủi ro - qua đó đảm bảo đủ vốn cho hoạt động kinh doanh ngân hàng trên cơ sở đánh giá rủi ro

Trên thế giới hiện nay, có nhiều mô hình ước lượng xác suất vỡ nợ của khách hàng dựa trên xếp hạng tín dụng của các tổ chức uy tín như Standard&Poor, Moodys’, Fitch,… Trong đó có thể nói mô hình Z-score ước lượng xác suất vỡ nợ của Altman từ năm 1968 được áp dụng khá phổ biến và rộng rãi Tiếp đến là rất nhiều những nghiên cứu sử dụng mô hình Logit dự báo xác suất vỡ nợ của đối tượng là khách hàng vay vốn Như trong nghiên cứu của Irakli Ninua (2008), tác giả đã đánh giá rủi ro tín dụng của khoản vay thông qua một biến phụ thuộc - tỷ lệ khoản vay không hoàn trả (LLR) Chiara Pederzoli và Costanza Torricelli (2010) đã sử dụng các chỉ số tài chính và năng lực tài chính để dự đoán xác suất trả nợ của các DN nhỏ bao gồm bốn chỉ tiêu chính: tỷ

lệ nợ dài hạn/tổng tài sản; lợi nhuận trước lãi và thuế/tổng tài sản; tổng vốn cổ phần/tổng tài sản và tổng doanh thu/tổng tài sản Kết quả ước tính cho thấy rằng tất cả các biến đều nghịch biến với xác suất vỡ nợ (PD) Có thể thấy, đã có rất nhiều phương pháp, mô hình được đề xuất, áp dụng và thu được những kết quả khá tốt trong thực tiễn Tuy nhiên, mô hình Logit lại được đánh giá cao nhất trong quá trình phát triển các

mô hình đánh giá khả năng trả nợ trong nghiên cứu cũng như thực tế xếp hạng

Hiện nay các ngân hàng thương mại ở Việt Nam chủ yếu vẫn đo lường rủi ro tín dụng dựa trên các khoản nợ xấu, nợ quá hạn và đánh giá khả năng trả nợ của khách hàng dựa trên kinh nghiệm chủ quan của cán bộ tín dụng (CBTD) để phân tích từng hồ

sơ mà chưa chú trọng chuẩn hóa các phương pháp ước lượng khả năng trả nợ của khách hàng từ khi khách hàng đề nghị vay vốn đến khi thu hồi nợ

Trong số các ngân hàng tại Việt Nam, Vietcombank hiện đang giữ vị trí thứ 4 trong nhóm "Big Four" về tổng tài sản Bên cạnh đó, Vietcombank cũng là một trong

những ngân hàng có vốn nhà nước lâu đời nhất, đứng thứ ba về dư nợ cho vay và được đánh giá là ngân hàng hiệu quả nhất trên phương diện tổng thể các hoạt động Ngoài ra, Vietcombank - Chi nhánh Thành phố Hồ Chí Minh (VCB.HCM) hiện tại là chi nhánh lớn nhất và hiệu quả nhất trong hệ thống Vietcombank với hơn 1.200 nhân viên, tổng

dư nợ cho vay hơn 60.680 tỷ đồng và thu nhập hoạt động ròng đạt hơn 2.638 tỷ đồng trong năm 2016 Từ năm 2010 VCB.HCM đã xây dựng một hệ thống xếp hạng tín dụng nội bộ làm cơ sở để đưa ra quyết định cho vay Tuy nhiên hệ thống xếp hạng nội

bộ, chính sách tín dụng và quy trình thẩm định tín dụng VCB.HCM đang sử dụng chưa thực sự là công cụ hỗ trợ quản lý tín dụng hiệu quả và ngân hàng chưa xây dựng một

mô hình thống kê để có thể định lượng rủi ro cũng như đánh giá khả năng trả nợ của khách hàng vay Bên cạnh đó, hệ thống xếp hạng tín dụng tại VCB chưa tận dụng kết quả phân tích danh mục tín dụng hiện có tại ngân hàng để khái quát mức độ ảnh hưởng của từng yếu tố đến khả năng trả nợ của KHDN Do đó cán bộ tín dụng chưa thể thấy

rõ yếu tố nào có ảnh hưởng nhiều nhất đến khả năng trả nợ và chưa thể đối chứng tính phù hợp của các trọng số gán cho từng yếu tố Ngoài ra, thì phần chấm điểm phi tài chính trong mô hình XHTD hiện tại chỉ mang tính ước lượng, không có công thức cụ thể, và hầu hết các chỉ tiêu này phụ thuộc vào những đánh giá chủ quan, cảm tính từ phía CBTD

Trong quá trình nghiên cứu các kết quả thực nghiệm đánh giá các nhân tố ảnh hưởng đến khả năng trả nợ của KHDN, học viên nhận thấy ngoài kết quả phân loại nợ của KHDN dựa theo hệ thống XHTD nội bộ của VCB thì kết quả đánh giá khả năng trả

nợ của KHDN còn phụ thuộc vào rất nhiều các nhân tố khác như: quy mô doanh nghiệp, thời gian vay, kinh nghiệm hoạt động của các doanh nghiệp, tài sản bảo đảm…

Do đó, học viên nhận thấy cần phải xây dựng một mô hình có thể đưa cùng lúc biến định lượng và biến định tính trong việc xác định khả năng trả nợ của KHDN

Từ những lý do trên, học viên lựa chọn đề tài: “Các yếu tố ảnh hưởng đến khả năng trả nợ của khách hàng doanh nghiệp tại Ngân hàng TMCP Ngoại Thương Việt

Nam – Chi nhánh Tp.HCM” và sử dụng phương pháp hồi quy Logit trong bài luận văn

để định lượng mức tác động của các yếu tố đến khả năng trả nợ của KHDN tại VCB.HCM Kết quả nghiên cứu sẽ là cơ sở để đưa ra các gợi ý về mặt chính sách trong việc đưa ra quyết định cho vay đối với KHDN

1.2 Mục tiêu và câu hỏi nghiên cứu

Mục tiêu tổng quát của đề tài là tác động của các yếu tố ảnh hưởng đến khả năng trả nợ của KHDN tại VCB.HCM Trên cơ sở kết quả phân tích, luận văn sẽ đưa ra các gợi ý về mặt chính sách trong việc đưa ra quyết định cho vay đối với KHDN tại VCB.HCM

Xuất phát từ mục tiêu trên, đề tài nghiên cứu và trả lời các câu hỏi sau:

Thứ nhất, những yếu tố nào ảnh hưởng đáng kể đến khả năng trả nợ của KHDN

và mức độ tác động của các yếu tố này đến khả năng trả nợ của KHDN tại VCB.HCM như thế nào?

Thứ hai, mô hình hồi quy xác định được có khả năng áp dụng trong việc đưa ra

quyết định cho vay của VCB.HCM đối với KHDN hay không?

1.3 Đối tượng và phạm vi 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

Phạm vi nghiên cứu: Đề tài nghiên cứu dựa trên nguồn số liệu thu thập từ các KHDN có quan hệ tín dụng với VCB.HCM trong giai đoạn 2014-2016 VCB.HCM hiện tại là chi nhánh lớn nhất không chỉ trong hệ thống Vietcombank mà còn trong cả

hệ thống ngân hàng thương mại Việt Nam xét 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

- Số lượng đơn vị trong mẫu nghiên cứu là 202 đơn vị, chiếm 32,32% đơn vị của tổng thể (Số liệu tính đến hết 31/12/2016 có 625 đơn vị phát sinh dư nợ tín dụng tại VCB.HCM)

- Số lượng đơn vị trong mẫu đối chứng là 100 đơn vị

Dữ liệu tài chính được thu thập từ các báo cáo tài chính do KHDN cung cấp khi

họ xin vay Sau đó các tỷ số sẽ được tính toán dựa trên các công thức Thông tin về thời gian vay vốn, tỷ lệ tài sản đảm bảo, số năm hoạt động và tình trạng sở hữu sẽ được lấy từ cơ sở dữ liệu quản lý khách hàng của Vietcombank

Nguyên tắc chọn mẫu như sau:

Thứ nhất, các KHDN được chọn trong mẫu là ngẫu nhiên, chi tiết các bước chọn

mẫu nghiên cứu được trình bày tại chương 3

Thứ hai, các KHDN được chọn có dư nợ tín dụng trong giai đoạn 2014-2016; Thứ ba, 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…;

Thứ tư, các KHDN được chọn cung cấp đầy đủ BCTC 3 năm trong giai đoạn

2014-2016, và có kết quả XHTD tại VCB.HCM

1.4 Dữ liệu và phương pháp nghiên cứu

Đầu tiên, tác giả sử dụng phương pháp thống kê, mô tả Phương pháp thống kê là

việc thu thập, tổ chức, trình bày và xử lý số liệu để mô tả các biến được sử dụng trong

mô hình nghiên cứu

Thứ hai, đề tài thực hiện nghiên cứu định lượng Đây là phương pháp chủ đạo

được sử dụng trong nghiên cứu để trả lời cho câu hỏi “Mức tác động của các yếu tố đến khả năng trả nợ của KHDN tại VCB.HCM như thế nào? Cụ thể, đề tài tiến hành xây dựng mô hình hồi quy logit nhị phân trên dữ liệu bảng, sử dụng phần mềm SPSS Sau

đó kết quả của mô hình sẽ được sử dụng để để thực hiện tính xác suất vỡ nợ của KHDN Các bước thực hiện sẽ được nêu chi tiết trong chương 3

Nguồn dữ liệu: Đề tài nghiên cứu dựa trên nguồn dữ liệu thứ cấp thu thập từ hệ thống xếp hạng tín dụng nội bộ của Vietcombank

1.5 Đóng góp của đề tài

Thứ nhất, bằng việc ứng dụng mô hình logit để đo lường khả năng trả nợ của

KHDN tại VCB.HCM, nghiên cứu xác định được các yếu tố có ảnh hưởng đến khả năng trả nợ của KHDN tại VCB.HCM Đồng thời đánh giá mức tác động của các yếu

tố này đến khả năng trả nợ của khách hàng doanh nghiệp

Thứ hai, tác giả kỳ vọng kết quả mô hình nghiên cứu có khả năng áp dụng trong

việc đưa ra quyết định cho vay đối với KHDN vay vốn tại VCB Từ đó đề xuất một số ứng dụng từ mô hình nghiên cứu thực nghiệm vào việc đưa ra quyết định cấp tín dụng đối với khách hàng vay tại VCB.HCM nói riêng và toàn hệ thống Vietcombank nói chung

Cuối cùng, Bài nghiên cứu đưa ra các kiến nghị nhằm ứng dụng kết quả của mô

hình nghiên cứu thực nghiệm vào công tác đánh giá khả năng trả nợ của KHDN và công tác quản lý rủi ro tín dụng tại Vietcombank

1.6 Kết cấu của luận văn

Kết cấu của luận văn gồm 05 chương chính trong đó nội dung cụ thể từng chương như sau:

Chương 1 tiến hành giới thiệu tổng quan về tính cấp thiết của đề tài, mục đích và

phạm vi nghiên cứu cũng như các sơ lược phương pháp nghiên cứu được sử dụng

Chương 2 trình bày những khái niệm về khả năng trả nợ của khách hàng, quy

định của NHNN về việc phân loại nợ và những yếu tố ảnh hưởng đến khả năng trả nợ của doanh nghiệp Tương tự, định nghĩa và các mô hình thường được sử dụng để đánh giá khả năng trả nợ của KHDN cũng được đề cập Đồng thời, chương 2 cũng tổng hợp kết quả nghiên cứu của các mô hình thực nghiệm đo lường khả năng trả nợ của đối tượng là khách hàng vay vốn tại Việt Nam và các nước trên thế giới Để từ đó tập trung xây dựng câu hỏi nghiên cứu liệu những yếu tố nào ảnh hưởng đáng kể đến khả năng

trả nợ của KHDN tại VCB.HCM và lựa chọn các thông tin cần thiết và mô hình phù hợp với bối cảnh của bài nghiên cứu

Chương 3 trình bày chi tiết phương pháp nghiên cứu Bên cạnh việc tập trung thể

hiện tính phù hợp của phương pháp được sử dụng, chương 3 trình bày trình tự thực hiện các bước nghiên cứu cụ thể như cách xác định mẫu, thu thập số liệu, xử lý số liệu, lựa chọn nhân tố từ đó chạy mô hình hồi quy Logit

Chương 4 sử dụng công cụ thống kê mô tả, phân tích các yếu tố ảnh hưởng đến

khả năng trả nợ của KHDN tại VCB HCM, từ đó trả lời câu hỏi nghiên cứu “mức độ tác động của các yếu tố này đến khả năng trả nợ của KHDN tại VCB.HCM như thế nào?”

Từ kết quả mô hình nghiên cứu, tác giả tiến hành chạy mô hình đối chứng Sau đó

so sánh việc xếp loại khách hàng này với thực tế trả nợ của họ xem tỷ lệ đúng là bao nhiêu và thực hiện các kiểm định cần thiết để đo độ chính xác của mô hình dự báo

Chương 5 dựa trên kết quả phân tích các yếu tố ảnh hưởng đến khả năng trả nợ

của KHDN và mức độ tác động của các yếu tố này đã được trình bày ở chương 3 và chương 4, chương 5 tóm lược lại các nội dung cơ bản Từ đó đề xuất kiến nghị nhằm ứng dụng kết quả mô hình nghiên cứu vào công tác quản lý rủi ro và định hướng tín dụng phù hợp với hoạt động cho vay tại VCB HCM nói riêng và toàn hệ thống Vietcombank nói chung

CHƯƠNG 2 CƠ SỞ LÝ THUYẾT, CÁC NGHIÊN CỨU TRƯỚC

Mục tiêu của chương 2 là trình bày những nội dung cơ bản về khả năng trả nợ của khách hàng bao gồm khái niệm khả năng trả nợ của khách hàng cũng như một số yếu

tố tác động đến khả năng trả nợ của khách hàng và các mô hình nghiên cứu thường được áp dụng để xác định khả năng trả nợ của KHDN Phần tiếp theo tác giả sẽ dẫn chiếu lý thuyết, nghiên cứu thực nghiệm có liên quan đến đề tài nghiên cứu Từ đó xác định được mục tiêu nghiên cứu cũng như hình thành nên câu hỏi nghiên cứu và định hướng các biến sẽ đưa vào mô hình nghiên cứu

2.1 Khái quát về khả năng trả nợ của khách hàng

“Khả năng trả nợ của khách hàng” là mức độ của khả năng một khách hàng vay ngân hàng sẽ có thể thực hiện nghĩa vụ trả nợ đầy đủ và đúng theo các điều khoản đã thỏa thuận Phương pháp xác định khả năng trả nợ của khách hàng thường dựa trên một tiêu chuẩn nhất định do từng ngân hàng lựa chọn như: năng lực tài chính, lịch sử giao dịch tín dụng, thiện chí trả nợ của khách hàng hoặc năng lực quản lý của lãnh đạo công ty… Hiện nay, các chuyên gia tài chính tại Việt Nam và trên thế giới vẫn chưa đạt được sự thống nhất về khái niệm "Khả năng trả nợ của khách hàng“ Bên cạnh đó, họ chỉ tập trung vào việc phân loại để đánh giá khách hàng là "không có khả năng trả nợ" hoặc có khả năng trả nợ

Theo tài liệu Basel Committee on Banking Supervision -2006, Ủy Ban Basel đã định nghĩa “default-không có khả năng trả nợ” là những khách hàng thuộc một hoặc tất

cả các trường hợp sau: khách hàng 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 để thu nợ hoặc/và khách hàng có khoản nợ xấu có thời gian quá hạn trên 90 ngày

Cũng theo Quỹ Tiền tệ Quốc tế (2004), các khoản vay được coi là

“nonperforming loan – nợ xấu” 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; hoặc các khoản thanh toán đã quá hạn dưới 90 ngày nhưng có khả năng khoản vay sẽ không được thanh toán đầy đủ

Ở Việt Nam, các tổ chức tín dụng phân loại nợ thành 5 nhóm theo quy định tại Quyết định số 493/2005/QĐ-NHNN về ngày 22 tháng 4 năm 2005 Từ năm 2005 đến năm 2015, Ngân hàng Nhà nước Việt Nam (NHNN) 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 trong hoạt động ngân hàng của tổ chức tín dụng Văn bản cập nhật mới nhất là thông tư số 22/VBHN-NHNN về ngày 04 tháng 6 năm 2014 với một sửa đổi mới nhất của phân loại nợ, được tóm tắt như sau:

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 và tổ chức tín dụng đánh giá là có khả năng thu hồi đầy đủ gốc và lãi bị quá hạn và thu hồi đầy đủ gốc và lãi đúng thời hạn 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 (đối với khách hàng là doanh nghiệp, tổ chức thì tổ chức tín dụng phải có hồ sơ đánh giá khách hàng về khả năng trả nợ đầy đủ nợ gốc và lãi đúng kỳ hạn được điều chỉnh lần đầu)

Nhóm 3: (Nợ dưới tiêu chuẩn) bao gồm:

- Các khoản nợ quá hạn từ 91 ngày đến 180 ngày;

- Các khoản nợ cơ cấu lại thời hạn trả nợ lần đầu, trừ các khoản nợ điều chỉnh kỳ hạn trả nợ lần đầu phân loại vào nhóm 2 theo quy định

- 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;

Do đó, dựa trên khái niệm và quy định ở Việt Nam và nhiều nước khác, Bảng 2.1 trình bày cơ sở phân loại khách hàng và khả năng thanh toán của khách hàng

Bảng 2.1 Phân loại khách hàng và khả năng thanh toán

Có khả năng trả nợ - Không có nợ quá hạn

2.2 Những yếu tố ảnh hưởng đến khả năng trả nợ của khách hàng doanh nghiệp

2.2.1 Năng lực tài chính

Năng lực tài chính của một công ty chủ yếu được thể hiện qua các chỉ tiêu được tính toán dựa trên số liệu báo cáo tài chính như: tỷ lệ sinh lời từ tài sản, suất sinh lời trên vốn chủ sở hữu, giá trị DN trên thị trường… Các nghiên cứu thực nghiệm về rủi

ro tín dụng đều đi đến một kết luận rằng các chỉ số tài chính là hữu ích trong việc đo lường khả năng trả nợ của KHDN Nhìn chung, các chỉ số về khả năng thanh toán, lợi nhuận được sử dụng khá phổ biến Các nghiên cứu này đã minh chứng được tính hiệu quả trong đo lường rủi ro tài chính và rủi ro tín dụng theo thời gian Cụ thể:

Theo Beaver (1966) kết luận rằng phân tích chỉ số có thể hữu ích trong việc dự đoán sự thất bại trong ít nhất năm năm trước khi thất bại Altman (1968) kết hợp phân tích chỉ số để phát triển một mô hình cho thấy những tác động đáng kể về năng lực tài chính về xác suất trả nợ của một công ty có khả năng dự đoán trong một năm trước khi trở nên mất khả năng thanh toán Nhìn chung, các chỉ số tài chính thường được chia thành bốn loại: lợi nhuận, thanh khoản, hiệu quả hoạt động, và cơ cấu vốn

2.2.2 Quy mô doanh nghiệp

Các DN nhỏ, các DN mới thành lập thường có rủi ro cao hơn so với các DN quy

mô lớn Nguyên nhân là do khả năng quản lý và nguồn lực tài chính yếu kém của những DN nhỏ này rất dễ bị tác động bởi các yếu tố tiêu cực trên thị trường Ohlson (1980) đã sử dụng tổng tài sản để đo lường quy mô DN và trong mô hình của ông cũng

sử dụng biến độc lập là quy mô doanh nghiệp Từ đó ông chứng minh được rằng những

DN nhỏ hơn có khả năng dẫn đến nguy cơ vỡ nợ cao hơn

Đã có rất nhiều nhà nghiên cứu cho rằng quy mô DN có tác động cùng chiều đến khả năng trả nợ vay của KHDN Trong nghiên cứu của mình Cassar (2004) đã đưa ra

nhận định rằng các DN quy mô nhỏ phải đối mặt nhiều với khó khăn hơn trong việc giải quyết các vấn đề bất cân xứng thông tin với ngân hàng để có thể được cấp tín dụng Hơn nữa, bởi vì các tài sản của DN nhỏ thường có trị giá thấp Do đó, trên thực

tế các DN này rất khó khăn trong việc chứng mình với người cho vay rằng họ có đủ khả năng để thực hiện các cam kết giữa hai bên Bên cạnh đó, Amato & Furfine (2004)

đã thực hiện đo quy mô DN bằng số lượng nhân viên và cũng đã cho ra kết luận tương tự: các DN nhỏ hơn mặc định sẽ phải chịu rủi ro cao hơn

2.2.3 Thời gian vay

Theo thông tư 39/2016/TT-NHNN của Ngân hàng Nhà Nước Việt Nam thì 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 tổ chức tín dụng và khách hàng Việc kiểm soát rủi ro của các ngân hàng thương mại đối với các khoản vay dài hạn của KHDN sẽ khó khăn hơn Trong nghiên cứu của mình, Flannery (1986) đã lập luận rằng thời gian cho vay là một cơ chế thay thế cho việc giải quyết các vấn đề của lựa chọn bất lợi và rủi ro đạo đức trong mối quan hệ tín dụng Ông cũng cho biết, trong trường hợp thông tin bất cân xứng thì các khách hàng nhận định bản thân DN có rủi ro tín dụng thấp sẽ ưa thích vay ngắn hạn hơn thay vì vay dài hạn nhằm tiết kiệm chi phí lãi vay Do đó, KHDN rủi ro thấp hơn sẽ lựa chọn tài chính ngắn hạn, đồng thời phát tín hiệu rủi ro thấp, khả năng trả nợ tốt

Tuy nhiên, ngược lại với kết quả nghiên cứu của Flannery (1986) Liên quan đến thời gian vay, kết quả trong nghiên cứu của Jimenez và Saurina (2003) cho thấy các khoản vay ngắn hạn là những khoản vay có nguy cơ vỡ nợ cao nhất và ngược lại đối với các khoản vay dài hạn (hơn 5 năm)

2.2.4 Kinh nghiệm hoạt động của các công ty khách hàng

Lê Phương Dung và Nguyễn Thị Nam Thanh (2013) đã nghiên cứu các yếu tố ảnh hưởng đến các khoản vay ngân hàng ngắn hạn của các DN chế biến thực phẩm và sản xuất các ngành công nghiệp Các tác giả tiết lộ rằng kinh nghiệm hoạt động của

DN được đo lường thông qua độ tuổi của DN và loại hình DNNN (DN có vốn đầu tư của nhà nước hay không) Các DN hoạt động lâu năm có nhiều kinh nghiệm trong việc tiếp cận với các xu hướng mới cũng như thích ứng tốt hơn trong thị trường biến động,

và do đó rủi ro hoạt động của các DN này được kiểm soát có hiệu quả Hơn nữa, các

DN lâu năm thường có thị phần tương đối ổn định, vì vậy doanh thu và lợi nhuận của

họ được duy trì đều đặn qua các năm Điều này sẽ có tác động tích cực đến khả năng vay và trả nợ của các DN

2.2.5 Loại hình Doanh nghiệp nhà nước

Nghiên cứu này sử dụng một định nghĩa về DNNN (DNNN) theo quy định tại Nghị định số 99/2012/NĐ-CP về phân công, phân cấp thực hiện các quyền, trách nhiệm và nghĩa vụ của nhà nước cho DNNN được Thủ tướng Chính phủ ban hành vào ngày 15 tháng 11 năm 2012 Nghị định này quy định DNNN là DN trong đó Nhà nước nắm giữ trên 50% vốn điều lệ, bao gồm các công ty trách nhiệm hữu hạn một thành viên (trong đó Nhà nước nắm giữ 100% vốn điều lệ); công ty cổ phần và công ty trách nhiệm hữu hạn hai thành viên trở lên (trong đó Nhà nước nắm giữ trên 50% vốn điều lệ)

Theo báo cáo kinh tế vĩ mô 2014 của Ủy ban Kinh tế Quốc hội công bố ngày 23 tháng 6 năm 2004 với tiêu đề "Cải cách thể chế kinh tế: Chìa khóa để tái cơ cấu" cho thấy hoạt động kém hiệu quả của doanh nghiệp Nhà nước (DNNN) đã dẫn đến sự trì trệ của nền kinh tế quốc gia Nhiều DNNN có hiệu quả đầu tư thấp và khả năng cạnh tranh thấp, đồng thời chất lượng sản phẩm của họ cũng không được đáp ứng yêu cầu của thị trường Điều này có thể được giải thích bởi các lý thuyết về "chi phí đại diện" Báo cáo

này ước tính tổng nợ xấu và nợ cơ cấu lại DNNN khoảng 73.000 tỷ đồng, tương đương khoảng 3,4 tỷ USD Theo thống kê từ Ngân hàng Nhà nước Việt Nam (NHNN), các DNNN chiếm 70% tổng nợ xấu trong năm 2012 Cũng theo Friedrich (2013) thì hầu hết các DNNN có chi phí tài chính lớn, trong khi doanh thu có xu hướng giảm trong tình hình kinh tế khó khăn Điều này dẫn đến sự mất cân bằng tài chính và các khoản vay quá hạn là một hệ quả tất yếu

Trong nghiên cứu của mình, Hà Thị Sáu (2013) cũng đồng quan điểm về loại hình DNNN có đóng góp đáng kể trong tổng nợ xấu ngân hàng Tác giả cũng chỉ ra thực trạng của một số DNNN: khi đang gặp khó khăn về vốn, nhiều DN đã dùng nguồn vay ngắn hạn đầu tư dài hạn Thực tế, việc sử dụng vốn sai nguyên tắc là con đường ngắn nhất dẫn tới nợ quá hạn, nợ xấu cho DN và hệ thống ngân hàng

Cùng quan điểm trên, Nguyễn Thùy Dương và Nguyễn Thanh Tùng (2013) nghiên cứu về lựa chọn mô hình đo lường rủi ro thích hợp cho một khoản vay tập đoàn kinh tế nhà nước tại các NHTM Việt Nam, nghiên cứu sử dụng mô hình hồi quy Logit trên bộ dữ liệu nghiên cứu bao gồm 490 khách hàng có mối quan hệ với các NHTM Việt Nam từ năm 2007 đến năm 2011 Kết quả nghiên cứu cho thấy với độ tin cậy 90%, nếu khách hàng vay là Tập đoàn kinh tế Nhà nước khả năng không hoàn trả nợ vay đúng kỳ hạn và trong vòng 90 ngày cao hơn so với DN khác (Tập đoàn kinh tế Nhà nước thường là đối tượng có mối quan hệ lâu năm với ngân hàng, luôn đáp ứng được các điều kiện đảm bảo tiền vay và điều kiện ràng buộc bổ sung, mục đích vay vốn tập trung vào bất động sản, xây dựng và có giá trị khoản vay thường rất lớn)

2.2.6 Tài sản bảo đảm

Nhằm giảm thiểu rủi ro đạo đức của KHDN trước tình trạng thông tin bất cân xứng tại Việt Nam như hiện nay, các ngân hàng thường đòi hỏi tài sản đảm bảo nhiều hơn để tăng khả năng trả nợ của KHDN Giá trị tài sản đảm bảo các doanh nghiệp thế chấp cho ngân hàng càng lớn càng làm tăng thiện chí trả nợ của các doanh nghiệp cho

Ngân hàng Từ đó giảm thiểu được rủi ro tín dụng trong hoạt động cho vay đối với các NHTM

Tuy nhiên trên thực tế cũng có trường hợp các doanh nghiệp, tập đoàn lớn khi chứng minh được uy tín cũng như kết quả hoạt động kinh doanh hiệu quả thì những doanh nghiệp này sẽ ít phải thế chấp tài sản Manove và Padilla (2001) đã lập luận rằng tài sản thế chấp sẽ giúp sàng lọc bớt các khoản vay của các ngân hàng Theo đó, CBTD thường cho rằng với các khoản vay có tỷ lệ TSĐB cao sẽ giảm thiểu được rủi ro, tổn thất nhiều hơn trong trường hợp khách hàng không có khả năng trả nợ và vì thế trong nhiều trường hợp việc chọn lựa, sàng lọc khách hàng của CBTD là chưa chính xác Đây cũng là một trong những yếu tố chính dẫn đến việc không trả được nợ của các KHDN Bởi lẽ dịch vụ ngân hàng không phải là dịch vụ cầm đồ Chính dòng tiền hoạt động của khách hàng sẽ là yếu tố giúp các ngân hàng thương mại giảm được những thất thoát trong hoạt động cho vay của mình

2.3 Các mô hình thường được sử dụng để đánh giá khả năng trả nợ của khách hàng doanh nghiệp

Theo hướng dẫn của Oesterreichische National Bank về quản lý rủi ro tín dụng thì các mô hình thường được sử dụng trong việc xếp hạng tín dụng các doanh nghiệp bao gồm:

2.3.1 Mô hình chuẩn đoán (Mô hình Heuristic)

Mô hình chuẩn đoán là mô hình thực hiện thu thập và xử lý những đánh giá, dự báo bằng cách tập hợp và hỏi các ý kiến chuyên gia để đưa đến kết luận, nhận định

Mô hình chuẩn đoán sẽ đưa ra những dự báo khách quan về tình hình hiện tại và tương lai phát triển của một lĩnh vực khoa học dựa trên việc xử lý có hệ thống đánh giá các

dự báo của các chuyên gia Có rất nhiều loại mô hình chuẩn đoán và được chia thành:

- Bảng câu hỏi đánh giá cổ điển (“Classic” rating Questionnaires)

- Mô hình định tính (Qualitative Systems)

- Mô hình chuyên gia

- Mô hình Fuzzy Logic

Nhược điểm chung của các mô hình chuẩn đoán là chất lượng của các mô hình này phụ thuộc vào kinh nghiệm chủ quan của các chuyên gia tín dụng Hơn nữa không chỉ các nhân tố liên quan đến khả năng trả nợ được xác định bằng kinh nghiệm mà mức

độ tương quan và các trọng số của các nhân tố trong toàn bộ đánh giá cũng đều dựa trên kinh nghiệm chủ quan của chuyên gia Do đó, trên thực tế mô hình chuẩn đoán ít được sử dụng trong nghiên cứu

2.3.2 Mô hình thống kê (Statistical models)

Mô hình thống kê là một trong những phương pháp nghiên cứu chính xác Phương pháp thống kê là một quá trình, bao gồm điều tra thống kê, khái quát hóa thông tin (tổng hợp thống kê), phân tích và dự báo Mô hình này có khả năng ứng dụng các phương pháp phân tích thống kê nhiều chiều, lý thuyết điều khiển, lý thuyết dự báo… cũng như ứng dụng công nghệ trong quá trình nghiên cứu Sau đây là một số các mô hình được áp dụng tương đối phổ biến

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 được sử dụng để phân loại một quan sát vào một trong vài nhóm định danh dựa theo những đặc điểm cá biệt của các quan sát này Mô hình phân tích biệt thức đơn giản nhất là xây dựng quan hệ tuyến tính của những đặc điểm có thể phân biệt tốt nhất giữa các nhóm công ty Trong mô hình phân tích biệt thức, một sự kết hợp giữa các hệ số biệt thức và các chỉ số định lượng được tạo ra để cho phép phân loại trường hợp tốt và xấu

Mục tiêu chung của mô hình phân tích biệt thức trong đo lường rủi ro vỡ nợ là phân biệt giữa công ty có nguy cơ vỡ nợ và các công ty không có nguy cơ vỡ nợ một cách khách quan và chính xác nhất thông qua hàm biệt thức trong đó các biến số là biến định lượng (số liệu được thu thập từ báo cáo tài chính) Mục tiêu chính là tìm ra

một tổ hợp tuyến tính của các biến nhằm phân biệt các nhóm, các cá thể trong mỗi nhóm gần nhau nhất và các nhóm được phân biệt tốt nhất (xa nhau nhất) Sau đó được chuyển đổi thành một hàm biệt thức, hay còn gọi là hệ số Z Hàm biệt thức này có dạng:

Trong phương trình này:

D = Chỉ số đo lường toàn bộ mức độ rủi ro của người vay

Ki = Các hệ số biệt thức

ai = Các chỉ số tài chính

n = số lượng các chỉ số tài chính

Ưu điểm của mô hình phân tích biệt thức là mô hình này được vận dụng khá

nhiều trong XHTD và có khả năng phân biệt được các nhóm KHDN có khả năng trả nợ hoặc không có khả năng trả nợ Hơn nữa, thực tế cho thấy mô hình này khá đơn giản và

dễ áp dụng

Mặc dù mô hình phân tích biệt thức là một mô hình được đánh giá có khá nhiều

ưu điểm và được nhiều nhà nghiên cứu sử dụng trong việc ước lượng khả năng vỡ nợ của đối tượng là các khách hàng vay vốn tại các TCTD Tuy nhiên mô hình này chỉ thực sự thích hợp với việc phân tích các số liệu là các chỉ tiêu tài chính (chỉ số định lượng) hơn là xem xét phân tích các chỉ tiêu phi tài chính (chỉ tiêu định tính) Và để đánh giá tính thích hợp của mô hình phân tích phân biệt thì các nhà nghiên cứu phải kiểm định xem mô hình có thỏa mãn các giả thiết toán học không, đặc biệt là tính phân phối chuẩn của các nhân tố liên quan tới khả năng trả nợ Nếu giả thiết về tính phân phối chuẩn không được thỏa mãn thì kết quả mô hình là không tối ưu, không đạt được

sự công nhận và ít có ý nghĩa trong sử dụng

2.3.2.2 Mô hình hồi quy

Giống như mô hình phân tích biệt thức, mô hình hồi quy đưa ra một mô hình thể hiện sự phụ thuộc của một biến theo các biến độc lập khác Mục tiêu chính là để xác định xác suất trả nợ vay của khách hàng với một tập hợp các đặc điểm nhất định bằng cách sử dụng khả năng ước lượng tối đa Các mô hình hồi quy thường được sử dụng để đánh giá xác suất vỡ nợ: mô hình hồi quy Probit và Logit Tuy nhiên, nghiên cứu sử dụng mô hình probit và phần mở rộng của nó là khá hạn chế Còn trong mô hình Logit, biến phụ thuộc là biến giả, chỉ nhận giá trị 0 hoặc 1 Mô hình này giúp xác định được khả năng khách hàng sẽ có rủi ro tín dụng (biến phụ thuộc) trên cơ sở sử dụng các nhân

tố có ảnh hưởng đến khách hàng (biến độc lập) Mô hình này được thể hiện như sau:

Trong công thức này:

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:

Thứ nhất, mô hình hồi quy Logit không yêu cầu các nhân tố đầu vào phân phối

chuẩn Điều này cho phép mô hình hồi quy Logit xử lý những nhân tố về nguy cơ phá sản định tính mà không cần sự biến đổi như trước đây (Johnsen & Melicher, 1994)

Thứ hai, các kết quả của mô hình Logit hiển thị một số từ số không đến một, do

đó nó có thể giải thích được xác suất trả nợ của khách hàng Kết quả này cũng được coi

là rõ ràng và chính xác hơn so với những kết quả được đưa ra 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 sử dụng các nguyên tắc tính toán song song bao gồm nhiều quá trình tính toán đơn giản kết nối với nhau Trong mỗi quá trình, các phép tính được thực hiện rất đơn giản, do một nơron đảm trách Tuy nhiên, chính những nơron đơn giản này có thể giải quyết được những nhiệm vụ rất phức tạp khi được kết nối và tổ chức một cách hợp lý và logic

Mạng nơron đặc biệt thích hợp cho các mô tả của mô hình đánh giá phức tạp mà phải lấy nhiều loại thông tin khác nhau Một ưu điểm của mô hình này là nó có thể giải quyết các mối quan hệ phi tuyến tính và chứa thông tin còn thiếu (Charalambous, Charitou & Neophytou, 2000) Tuy nhiên, mô hình mạng nơron vẫn không được sử dụng phổ biến trong thực tế do những lý do sau đây:

Thứ nhất, mô hình mạng nơron đòi hỏi dữ liệu đầu vào lớn, với ít nhất 500 quan

sát hoặc hơn (Kumar & Ravi, 2007)

Thứ hai, các bước thực hiện trong mô hình mạng nơron khá phức tạp và khó sử

dụng đối với người dùng, và do đó dễ xảy ra nhiều vấn đề

2.3.3 Phương pháp quan hệ nhân quả (Causal models)

Phương pháp quan hệ nhân quả thực hiện liên kết để phân tích tín dụng trên cơ

sở lý thuyết tài chính Điều này có nghĩa là phương pháp thống kê không được sử dụng

để kiểm tra giả thuyết từ một tập hợp dữ liệu thực nghiệm

2.3.3.1 Mô hình định giá quyền chọn giá (Option pricing models)

Phương pháp được sử dụng trong trường hợp không tập hợp đủ dữ liệu các trường hợp khách hàng không trả được nợ để phát triển mô hình thống kê Tuy nhiên, phương pháp này đòi hỏi dữ liệu về giá trị thị trường của nợ vay và vốn chủ sở hữu, và đặc biệt là sự biến động bất thường Ý tưởng chính cơ bản mô hình tùy chọn định giá là khách hàng không trả nợ sẽ xảy ra khi giá trị thị trường của khoản vay giảm xuống dưới giá trị của khoản nợ (Merton, 1974)

Có thể thấy ưu điểm của mô hình định giá quyền chọn giá là mô hình này rất thích hợp trong việc XHTD các DN lớn, đã niêm yết trên thị trường chứng khoán Tuy nhiên cũng chính vì ưu điểm này mà mô hình định giá quyền chọn chỉ có thể xác định được khi thu thập đầy đủ các thông số đầu vào cần thiết cho mô hình Vì vậy khi sử dụng mô hình này các nhà nghiên cứu cần phải xem xét độ tin cậy của các thông số đầu vào để đảm bảo mô hình hoạt động hiệu quả

2.3.3.2 Mô hình lưu chuyển tiền tệ

Đặc biệt phù hợp để đánh giá khả năng trả nợ cho các giao dịch cho vay đặc biệt, như nguồn trả nợ của khách hàng phụ thuộc vào dòng tiền phát sinh từ tài sản được tài trợ

Mô hình lưu chuyển tiền tệ là tương đối thích hợp với các khoản vay như tài trợ

dự án có nguồn thu nhập là nguồn trả nợ Yếu tố quyết định sự thành công của mô hình

là tính phù hợp của dòng tiền tương lai và các yếu tố chiết khấu Tuy nhiên nhược điểm của mô hình này đó là mô hình lưu chuyển tiền tệ được tính trực tiếp trên cơ sở giá trị lịch sử, do đó ngân hàng phải đảm bảo rằng các dữ liệu được sử dụng có thể đại diện cho tổng thể

2.3.4 Mô hình kết hợp

Thông qua các phân tích, nhận xét về các mô hình đo lường khả năng trả nợ của KHDN cho thấy không có mô hình nào là hoàn hảo mà mỗi mô hình sẽ thích hợp cho một số nội dung đánh giá nhất định Vì vậy, để tận dụng được những ưu điểm và hạn chế nhược điểm của mỗi mô hình, ngân hàng có thể áp dụng mô hình kết hợp

2.4 Tổng quan các nghiên cứu trước

Trên thế giới, có rất nhiều các nghiên cứu định lượng ước lượng xác suất vỡ nợ của khách hàng dựa trên xếp hạng tín dụng của các tổ chức uy tín như Standard&Poor, Moodys’, Fitch,… đã được thực hiện Bảng 2.2 trình bày tóm tắt một số nghiên cứu

liên quan của nhiều nhà nghiên cứu trong nước và trên Thế Giới với thời gian, đối tượng nghiên cứu và phương pháp định lượng khác nhau

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

Altman (1968)

66 công ty, bao gồm:

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: Vốn lưu động/Tổng tài sản (TTS); Lợi nhuận giữ lại/TTS; EBIT/TTS; Giá trị vốn hóa thị trường/ giá trị tổng nợ

sổ sách; Doanh thu/TTS đều tác động cùng chiều (+) đến chỉ

Các biến: Tài sản ngắn hạn/Nợ ngắn hạn; Lợi nhuận/Tổng nợ; Tốc độ tăng trưởng giá trị vốn hóa sổ sách/tốc độ tăng trưởng tài sản sẽ tác động cùng chiều (+) đến chỉ số tổng thể (Z); Tổng nợ/Tổng tài sản lại có tác động ngược chiều (-)

Rashid & Abbas

(2011)

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);

Z <= -0,724: Công ty được coi

Tác giả Đối tượng và thời

gian nghiên cứu

Phương pháp nghiên cứu Kết quả nghiên cứu

Phương pháp phân tích phân biệt với mô hình chỉ số Z-score

Các biến: 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; Lợi nhuận sau thuế/Doanh thu thuần sẽ tác động cùng chiều (+) đến chỉ số tổng thể (Z); Chỉ riêng đối với biến Giá trị vốn hóa thị trường/Giá trị sổ sách lại có tác động 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: Vốn lưu động/ TTS; Giá trị vốn hóa thị trường/tổng nợ; giá trị vốn hóa trên thị trường/giá trị vốn hóa trên sổ sách; lợi nhuận ròng/Doanh thu

và Lợi nhuận ròng/Tài sản cố định sẽ tác động cùng chiều (+) 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 (-)

Dữ liệu được thu thập theo từng tháng trong 5 năm: 1987; 1990;

1993; 1997; 2000

Mô hình hồi quy Logit nhị thức

Khoản vay có TSĐB có xác suất vỡ nợ cao hơn so với khoản vay không có TSĐB Các khoản vay ngắn hạn là những khoản vay có nguy cơ

vỡ nợ cao nhất và ngược lại đối với các khoản vay dài hạn (trên

5 năm) Khoản vay càng lớn thì khả năng vỡ nợ càng thấp

Irakli Ninua

(2008)

600 quan sát từ tập dữ liệu gồm 35.568 DN

ProCreditBank của Georgia (Mỹ) trong khoảng thời gian 2004-

2007

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 (-)

Andrea Ruth

Coravos (2010)

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

Biến phụ thuộc: Khả năng trả

nợ Kết quả: Các biến: kinh nghiệm quản lý; điểm FICO cá nhân; thời gian kinh doanh tác động cùng chiều đến khả năng trả nợ (+)

Trong khi các biến: Thời gian vay; Tỷ lệ thất nghiệp lại có tác động ngược chiều đến khả năng trả nợ (-)

Tất cả các chỉ tiêu: Nợ dài hạn/TTS; Lợi nhuận trước lãi

và thuế/TTS; Vốn chủ sở hữu/TTS và Tổng doanh thu/TTS đều tác động cùng chiều (+) 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

- 2011

quy Logit nhị thức

không trả được nợ Giá trị khoản vay; tài sản đảm bảo có tác động cùng chiều đến khả năng không trả được trả nợ của khách hàng;

Tương tự DNNN cũng có tác động cùng chiều đến khả năng không trả được nợ

Phan Đình Anh

& Nguyễn Hòa

Nhân (2013)

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;

Ngược lại các biến: Lợi nhuận sau thuế/VCSH; Lợi nhuận sau thuế/Doanh thu và Doanh thu/TTS đều có quan hệ nghịch biến (-) với rủi ro vỡ nợ của doanh nghiệp

Nguồn: Tổng hợp của tác giả

Bảng 2.2 cho thấy các nghiên cứu trong nước và trên thế giới đã sử dụng nhiều phương pháp khác nhau để ước lượng xác suất trả nợ vay của khách hàng, đi kèm với việc lựa chọn danh mục các biến độc lập khác nhau với các đối tượng và thời gian nghiên cứu khác nhau Có thể thấy mô hình Z-score ước lượng xác suất khách hàng vỡ

nợ của Altman từ năm 1968 được áp dụng khá phổ biến và rộng rãi, mô hình Altman

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)

Tương tự trong nghiên cứu của mình, Altman & Lavalle (1981) đã sử dụng phương pháp phân tích phân biệt với mô hình chỉ số Z-score để xây dựng mô hình ước lượng xác suất vỡ nợ tại Canada bằng cách sử dụng các số liệu tài chính của 54 công ty niêm yết trong ngành sản xuất và phân phối Từ 11 biến độc lập ban đầu các tác giả thu được mô hình cuối cùng với năm chỉ số tài chính và kết quả được thể hiện như sau: các biến tài sản ngắn hạn/nợ ngắn hạn; lợi nhuận/tổng nợ; tốc độ tăng trưởng giá trị vốn hóa sổ sách/tốc độ tăng trưởng tài sản sẽ tác động cùng chiều (+) đến chỉ số tổng thể (Z) Chỉ riêng duy nhất biến tổng nợ/tổng tài sản cho thấy tác động ngược chiều (-) đến chỉ số tổng thể

Hay trong nghiên cứu của Rashid & Abbas (2011), các tác giả đã công bố mô hình sau khi tiến hành nghiên cứu trên mẫu gồm 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 Kết quả cho thấy với trường hợp Z <= -0,724 thì công ty được coi là phá sản và ngược lại Z >= 0,724 thì công ty được coi là không phá sản Thêm vào đó 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);

Ở Việt Nam, hai tác giả Đào Thị Thanh Bình và Nguyễn Anh Đức (2012) đã sử dụng mẫu nghiên cứu bao gồm 285 khách hàng có phát sinh quan hệ tín dụng tại HabuBank trong 3 năm (từ năm 2008 đến 2010) Kết quả mô hình chỉ số Z-score cho kết quả: 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; lợi nhuận sau thuế/doanh thu thuần sẽ tác động cùng chiều (+) đến chỉ số tổng thể (Z) Chỉ riêng đối với biến giá trị vốn hóa thị trường/giá trị sổ sách lại có tác động ngược chiều (-)

Tiếp đến vào năm 2013 tác giả Đào Thị Thanh Bình cũng tiếp tục sử dụng mô hình phân tích phân biệt với mô hình chỉ số Z-score đối với 60 công ty sản xuất niêm yết trên sàn HOSE hoặc HNX tại Việt Nam Trái ngược so với kết quả nghiên cứu trước đó của tác giả đối với 285 khách hàng tại Habubank, kết quả mô hình lần này cho thấy: giá trị vốn hóa trên thị trường/giá trị vốn hóa trên sổ sách tác động cùng chiều và lợi nhuận giữ lại/tổng tài sản lại có tác động ngược chiều với chỉ số tổng thể

Z

Sau đó, rất nhiều nhà nghiên cứu đã sử dụng mô hình Logit để dự báo xác suất vỡ

nợ của các doanh nghiệp như Jimenez &Saurina (2002) với dữ liệu hơn 3 triệu quan sát tại các TCTD ở Tây Ban Nha; Irakli Ninua (2008) với việc sử dụng mô hình hồi quy Logit để đánh giá rủi ro tín dụng của khoản vay thông qua một biến phụ thuộc - tỷ lệ khoản vay không hoàn trả (LLR) và Pederzoli và Torricelli (2010) với việc sử dụng các chỉ số tài chính và năng lực tài chính để dự đoán xác suất trả nợ của các DN nhỏ ở Ý…

Nghiên cứu chứng minh thời gian vay tác động ngược chiều đến khả năng trả nợ của DN có thể kể đến như nghiên cứu của Coravos (2010) Với việc sử dụng mô hình hồi quy Logit, nghiên cứu đã thu thập bộ dữ liệu chứa 530 khoản vay của các DN có quy mô nhỏ trong khoảng thời gian từ 2002-2007 một cách ngẫu nhiên trong danh mục cho vay của Community Development Financial Institutions (CDIs) Kết quả từ nghiên cứu này cho thấy thời gian vay có tác động ngược chiều đến khả năng trả nợ, hay nói cách khác thời gian vay của DN càng dài thì khả năng trả nợ của DN càng kém

Tương tự, trong nghiên cứu của mình, Irakli Ninua (2008) cũng đã sử dụng mô hình hồi quy Logit để đánh giá rủi ro tín dụng của khoản vay thông qua một biến phụ thuộc – tỷ lệ khoản vay không hoàn trả (LLR) của một mẫu 600 quan sát từ tập dữ liệu gồm 35.568 DN được nhận vốn vay tại ProCreditBank trong khoảng thời gian 2004-

2007 Kết quả ước lượng của mô hình cho kết luận tài sản bảo đảm có mối quan hệ cùng chiều với LLR ở mức ý nghĩa 1% Tác giả cũng lưu ý rằng các khoản vay có TSĐB có xác suất không trả nợ cao hơn so với các khoản vay không có TSĐB Ngược lại, giá trị khoản vay và thời gian vay lại tác động ngược chiều với LLR nhưng ảnh hưởng không đáng kể

Hay trong nghiên cứu của Chiara Pederzoli và Costanza Torricelli (2010) cũng với việc sử dụng mô hình hồi quy logit nhị phân, tác giả đã sử dụng các chỉ số tài chính

và năng lực tài chính để dự đoán xác suất trả nợ của các DN nhỏ ở Ý bao gồm bốn chỉ tiêu chính: tỷ lệ nợ dài hạn/tổng tài sản; lợi nhuận trước lãi và thuế/tổng tài sản; tổng vốn cổ phần/tổng tài sản và doanh thu/tổng tài sản Kết quả ước tính cho thấy rằng tất

cả các biến đều có tác động ngược chiều đến xác suất vỡ nợ (PD)

Tại Việt Nam, cũng đã có nhiều nghiên cứu về việc lựa chọn mô hình đo lường rủi ro cho các khoản vay tại các Ngân hàng thương mại Việt Nam như nghiên cứu của Nguyễn Thùy Dương và Nguyễn Thanh Tùng (2013) đã sử dụng phương pháp hồi quy logit để ước lượng mô hình xác suất với độ tin cậy 90% Kết quả cho thấy các nhân tố ảnh hưởng tới khả năng không hoàn trả nợ đúng hạn hoặc trả nợ trong phạm vi 90 ngày

từ ngày đến hạn bao gồm: mức độ xếp hạng tín dụng, giá trị khoản vay, mục đích của khoản vay, bảo đảm tiền vay & các cam kết ràng buộc bổ sung trong hợp đồng tín dụng, mức độ quan hệ giữa ngân hàng và doanh nghiệp, khách hàng vay có phải là tập đoàn DNNN hay không Với kết quả mô hình cho thấy tất cả các biến độc lập đều có ảnh hưởng chặt chẽ và có mối quan hệ cùng chiều với xác suất vỡ nợ Bên cạnh đó theo kết quả nghiên cứu thì trong số khách hàng không hoàn trả được nợ vay cho ngân

hàng đúng hạn và sau 90 ngày thì khách hàng là Tập đoàn Kinh tế Nhà nước chiếm tới gần 50% nhưng tổng giá trị khoản vay thì chiếm tương ứng hơn 70% trong giá trị khoản vay của mẫu nghiên cứu và mục đích của các món vay đó chủ yếu là dành cho xây dựng và bất động sản

Ngoài ra, còn có nghiên cứu của Phan Đình Anh, Nguyễn Hòa Nhân (Trường Đại học Kinh Tế Đà Nẵng) với việc xây dựng mô hình kết hợp sử dụng phương pháp phân tích hồi quy logistic với biến phụ thuộc là biến nhị phân thể hiện tình trạng rủi ro DN

vỡ nợ và các biến độc lập là các biến đã được nhận diện trong mô hình đo lường rủi ro

DN theo cách tiếp cận quyền chọn nhằm xác định rủi ro vỡ nợ của các DN niêm yết trên thị trường chứng khoán Việt Nam Kết quả cho thấy tỷ suất nợ (nợ phải trả/tổng tài sản) có tác động cùng chiều (+) đến rủi ro vỡ nợ của các DN, ngược lại các biến: lợi nhuận sau thuế/vốn chủ sở hữu; lợi nhuận sau thuế/doanh thu và doanh thu/tổng tài sản đều có quan hệ nghịch biến (-) với rủi ro vỡ nợ của DN

Có thể thấy, các nghiên cứu trước đây đã đề xuất nhiều phương pháp và mô hình, đưa vào áp dụng và thu được những kết quả khá tốt trong thực tiễn Tuy nhiên, mô hình Logit lại được đánh giá cao nhất trong quá trình phát triển các mô hình đánh giá khả năng trả nợ trong nghiên cứu cũng như thực tế xếp hạng xuất phát từ việc ước lượng các tham số là dễ dàng và có thể giải thích được, cũng như ước lượng rủi ro khi thay đổi kích thước mẫu là thấp

Do đó, nhằm kế thừa kết quả những nghiên cứu trước đây, luận văn sẽ tập trung nghiên cứu mô hình định lượng với mục tiêu mô hình thực nghiệm có khả năng dự đoán tốt khả năng trả nợ của KHDN tại VCB.HCM, đồng thời tác giả cũng kỳ vọng mô hình này sẽ được tham khảo sử dụng trong việc ra quyết định cấp tín dụng đối với các KHDN vay vốn tại VCB.HCM

Kết luận chương 2

Qua chương 2, đề tài đã lần lượt trình bày khái quát một số lý thuyết tổng quan về việc đánh giá khả năng trả nợ vay của khách hàng doanh nghiệp, xác định cơ sở lý thuyết mà tác giả sử dụng để đo lường mức độ tác động của các yếu tố đến khả năng trả nợ của khách hàng doanh nghiệp Ngoài ra, kết quả của các nghiên cứu thực nghiệm trước đây về khả năng trả nợ của khách hàng cũng được trình bày trong chương này

Có thể thấy, trên thế giới và Việt Nam đã có một vài nghiên cứu về việc ước lượng khả năng trả nợ của đối tượng là khách hàng vay vốn tại nhiều quốc gia tại nhiều thời điểm khác nhau Tuy nhiên, hiện tại vẫn chưa có một nghiên cứu với mẫu dữ liệu là các KHDN đang có quan hệ tín dụng tại Vietcombank Là một cán bộ tín dụng tại VCB.HCM và được trực tiếp thực hiện các bước trong quy trình XHTD đối với các KHDN, học viên nhận thấy mô hình XHTD Vietcombank đang áp dụng hiện tại chưa thực sự hỗ trợ tốt cho cán bộ tín dụng cũng như toàn hệ thống Vietcombank trong việc quản lý rủi ro tín dụng và ra quyết định cấp tín dụng phù hợp với các đối tượng khách hàng khác nhau Do đó, học viên nhận thấy cần phải xây dựng một mô hình định lượng trong việc xác định khả năng trả nợ của KHDN với kỳ vọng mô hình nghiên cứu thực nghiệm sẽ dự báo tốt khả năng trả nợ của các KHDN này