Đánh giá khả năng vỡ nợ của doanh nghiệp vừa và nhỏ trong quan hệ tín dụng ngân hàng

Mục tiêu của nghiên cứu này nhằm đánh giá khả năng vỡ nợ của các doanh nghiệp vừa và nhỏ khi họ là những con nợ của NHTM. Nhằm giúp các ngân hàng thương mại ngăn ngừa được rủi ro tín dụng, tác giả sử dụng mô hình logistic để xác định những nhân tố gây nên khả năng vỡ nợ của các doanh nghiệp vừa và nhỏ.

ĐÁNH GIÁ KHẢ NĂNG VỠ NỢ CỦA DOANH NGHIỆP VỪA

VÀ NHỎ TRONG QUAN HỆ TÍN DỤNG NGÂN HÀNG

Bùi Kim Yến * , Nguyễn Thị Thanh Hoài **

TÓM TẮT

Mục tiêu của nghiên cứu này nhằm đánh giá khả năng vỡ nợ của các DNVVN khi họ là những con nợ của NHTM Nhằm giúp các NHTM ngăn ngừa được rủi ro tín dụng, tác giả sử dụng

mô hình Logistic để xác định những nhân tố gây nên khả năng vỡ nợ của các DNVVN.

Từ khoá: doanh nghiệp vừa và nhỏ (DNVVN); ngân hàng thương mại (NHTM); rủi ro tín dụng; khả năng vỡ nợ

EVALUATION OF DEFAULT ABILITY OF SME IN THE CREDIT

RELATIONSHIP WITH COMMERCIAL BANKS ABSTRACT

This research aims to evaluate the default ability of Small and Medium Enterprises when they are the borrowers of loans of commercial banks In order helping commercial banks prevent credit risks, we use the Logistic model to determine the factors that cause the default ability of SME.

Key words: Small and Medium Enterprises (SME), commercial banks, credit risk, default ability

1 Đặt vấn đề

Thông qua phân tích thực trạng tín dụng ngân hàng (TDNH) đối với doanh nghiệp vừa và nhỏ (DNVVN) ở Việt Nam thời gian qua để thấy được khả năng tiếp cận vốn vay và khả năng trả nợ của các doanh nghiệp (DN) Ứng dụng mô hình logistic để định lượng khả năng có thể trả được nợ hoặc khả năng vỡ nợ của các DN này Để từ đó có những giải pháp thích hợp cho

cả phía DN và NHTM trong quan hệ TD hạn chế đến mức thấp nhất rủi ro tín dụng (RRTD) đối với DNVVN

Với thực trạng là số lượng DNVVN ở Việt Nam chiếm khoảng hơn 90% tổng số lượng các DN nhưng qui mô vốn thì rất nhỏ DNVVN chủ yếu ở khu vực kinh tế tư nhân có những đóng góp đáng kể cho nền kinh tế xã hội như đóng góp vào ngân sách Nhà nước, giải quyết nạn thất nghiệp Tuy nhiên trong những năm gần đây, do tác động của khủng hoảng kinh tế tài chính, suy thoái kinh tế thế giới cùng với những yếu kém vốn có của nền kinh tế nước ta đã ảnh hưởng lớn đến sự phát triển của nền kinh tế, đến hoạt động sản xuất kinh doanh của các doanh nghiệp nói chung và DNVVN nói riêng Theo báo cáo của Phòng Thương mại và Công

* PGS.TS GV Trường Đại học Kinh tế thành phố Hồ Chí Minh

** ThS Ngân hàng Công thương Việt Nam

nghiệp Việt Nam (VCCI), năm 2002 nước ta

có 63.000 doanh nghiệp thì từ khi có Luật

doanh nghiệp đến nay tăng lên 694.000 doanh

nghiệp, nhưng tính đến ngày 31/12/2012 chỉ

còn 312.600 Theo số liệu của tổng cục thống

kê, ước tính năm 2013 tổng số doanh nghiệp

đăng ký thành lập mới là 76.955 doanh

nghiệp, tăng 10,1% so với năm 2012, trong

khi số doanh nghiệp gặp khó khăn phải giải

thể hoặc ngừng hoạt động năm nay là 60.737

doanh nghiệp, tăng 11,9% so với năm trước

Đánh giá thực trạng đó đối với DNVVN

có nhiều nguyên nhân từ nhiều khía cạnh, góc

độ khác nhau, song số liệu về doanh nghiệp

giải thể, phá sản đã phản ánh mức độ khó

khăn, thách thức trong điều kiện hiện nay

Một trong những nguyên nhân quan trọng

dẫn đến tình trạng khó khăn của doanh nghiệp

đó là khả năng tiếp cận nguồn vốn Mặc dù

nhu cầu về vốn của các DNVVN là rất lớn,

do DNVVN chiếm hơn 97% tổng số doanh

nghiệp của nước ta; trong khi nguồn cung

về vốn của các ngân hàng là rất lớn do mức

tăng trưởng tín dụng liên tục giảm trong vài

năm trở lại đây Các ngân hàng hiện đang

rất muốn tăng trưởng tín dụng cũng như các

DNVVN hiện đang rất cần vốn; câu hỏi đặt

ra là tại sao chỉ có khoảng 32% DNVVN tiếp

cận được vốn vay ngân hàng thường xuyên,

khoảng 35% phản ánh khó tiếp cận, còn lại

33% không thể tiếp cận được vốn ngân hàng

Do đó, rất cần phải có những nghiên

cứu tìm ra nguyên nhân của vấn đề tại sao

DNVVN ở Việt Nam khó tiếp cận nguồn vốn

ngân hàng Câu trả lời từ phía ngân hàng đó là

vì khu vực này ngoài việc không đủ điều kiện

vay vốn ngân hàng thì đối với những DN từng

vay vốn ngân hàng thì khả năng vỡ nợ rất lớn

Bài viết Đánh giá khả năng vỡ nợ của

doanh nghiệp vừa và nhỏ trong quan hệ tín

dụng ngân hàng nhằm cải thiện mối quan hệ

TDNH giữa NHTM và DNVVN để nâng cao hiệu quả của việc cho vay và đi vay

2 Cơ sở lý luận về tín dụng ngân hàng đối với doanh nghiệp vừa và nhỏ

2.1 Vai trò của TDNH đối với DNVVN

+ Tín dụng ngân hàng góp phần nâng cao hiệu quả sử dụng vốn của các DNVVN Khi sử dụng vốn vay ngân hàng, các doanh nghiệp phải tuân thủ hợp đồng tín dụng, đảm bảo hoàn trả gốc, lãi đúng hạn Để vay được vốn của ngân hàng, các doanh nghiệp phải có phương án kinh doanh khả thi Ngoài ra, trong quá trình cho vay, ngân hàng thực hiện kiểm soát trước, trong và sau khi giải ngân, do vậy các doanh nghiệp phải sử dụng vốn vay đúng mục đích

+ Tín dụng ngân hàng giúp nâng cao khả năng cạnh tranh của các DNVVN trong nền kinh tế thị trường

Nền kinh tế thị trường đòi hỏi các doanh nghiệp luôn phải cải tiến kỹ thuật, thay đổi mẫu mã mặt hàng, đổi mới công nghệ máy móc thiết bị hiện đại để có thể đứng vững và phát triển Tuy nhiên, các DNVVN không thể đảm bảo đủ vốn cho nhu cầu sản xuất kinh doanh Vốn vay từ ngân hàng sẽ tạo điều kiện cho các doanh nghiệp kịp thời đầu tư xây dựng cơ bản, mua sắm máy móc thiết bị, cải tiến phương thức kinh doanh

+ Tín dụng ngân hàng giúp các DNVVN tiếp cận với nguồn hàng hóa từ nước ngoài, máy móc thiết bị hiện đại trên thế giới Thông qua tài trợ thương mại của ngân hàng như bảo lãnh cho các doanh nghiệp mua thiết bị, thanh toán LC trả chậm, nhờ thu… quan hệ quốc tế của các doanh nghiệp được mở rộng, đặc biệt tạo điều kiện thuận lợi cho các doanh nghiệp trong lĩnh vực xuất nhập khẩu

2.2 Rủi ro tín dụng

Về phía DN đi vay, khi xảy ra khả năng vỡ

nợ có nghĩa là không có khả năng thanh toán

tiền lãi hoặc vốn gốc vào đúng kỳ hạn định

Về phía NH cho vay, tình trạng vỡ nợ của DN

đi vay là nguyên nhân chính và chủ yếu gây

RRTD cho NH

Theo Worldbank, RRTD là nguy cơ mà

người đi vay không thể chi trả tiền lãi, hoặc

hoàn trả vốn gốc so với thời hạn đã ấn định

trong hợp đồng tín dụng

RRTD được Ngân hàng nhà nước quy

định thông qua định nghĩa về RRTD tại Thông

tư 02/2013/TT- NHNN ngày 21/01/2013:

“RRTD trong hoạt động ngân hàng là tổn thất

có khả năng xảy ra đối với nợ của tổ chức

tín dụng, chi nhánh ngân hàng nước ngoài do

khách hàng không thực hiện hoặc không có

khả năng thực hiện một phần hoặc toàn bộ

nghĩa vụ của mình cam kết”

3 Nguyên nhân dẫn đến khả năng vỡ

nợ của các DNVVN tại Việt Nam

+ Nguyên nhân khách quan:

Theo Tổng cục Thống kê, số doanh nghiệp

phải giải thể hoặc ngừng hoạt động năm 2013

là 60.737 doanh nghiệp, tăng 11,9% so với

năm 2012 Nguyên nhân là do tình hình kinh

tế thế giới năm 2013 vẫn còn nhiều bất ổn,

gây ảnh hưởng không nhỏ đến hoạt động của

các doanh nghiệp nước ta Đặc biệt đối với

các doanh nghiệp hoạt động trong các lĩnh

vực xuất khẩu

Mặt khác, tình hình kinh tế trong nước gặp

nhiều khó khăn, ảnh hưởng đến thu nhập của

người lao động, do đó sức mua của các mặt

hàng giảm sút, gây khó khăn cho các doanh

nghiệp sản xuất trong nước

Sự bất ổn trên thị trường tài chính, ngân

hàng: biến động về tỷ giá và lãi suất ngoại tệ

Cùng lúc đó lãi suất tăng cao đã khiến cho các

doanh nghiệp Việt Nam rơi vào tình trạng thiếu

vốn, kinh doanh thua lỗ, không có khả năng chi trả lãi, đây là một trong những nguyên nhân dẫn đến chất lượng nợ xấu tăng cao

+ Nguyên nhân từ phía doanh nghiệp Khách hàng thiếu thiện chí trả nợ: khi xảy

ra nợ quá hạn, một số khách hàng không hợp tác với ngân hàng trong việc thu hồi nợ; thiếu hợp tác với ngân hàng trong việc xử lý tài sản dẫn đến việc thu hồi nợ tốn nhiều thời gian và công sức, thậm chí không thu hồi được Khách hàng sử dụng vốn sai mục đích: DNVVN có xu hướng sử dụng vốn sai mục đích để đầu tư vào các dự án có mức độ rủi ro cao để tìm kiếm tỷ suất lợi nhuận cao hơn so với phương án kinh doanh ban đầu như khách hàng dùng vốn vay kinh doanh thông thường

để đầu tư vào chứng khoán, bất động sản, vay

bổ sung vốn lưu động nhưng lại đầu tư trung dài hạn; hoặc đầu tư thêm vào các lĩnh vực mới ngoài khả năng quản lý của khách hàng, việc thiếu kinh nghiệm trong lĩnh vực kinh doanh mới ảnh hưởng xấu đến khả năng trả

nợ đúng hạn, thậm chí có nguy cơ không trả được nợ

Năng lực tài chính yếu kém, thiếu minh bạch: DNVVN thường có vốn tự có nhỏ, tỷ nợ/vốn chủ sở hữu cao Hoạt động kinh doanh của các DNVVN chủ yếu dựa vào nguồn vốn vay của ngân hàng Do đó, khi chịu bất kỳ tác động xấu nào ảnh hưởng đến hoạt động kinh doanh của DNVVN sẽ dẫn đến thua lỗ, không trả được nợ ngân hàng

Báo cáo tài chính không minh bạch, hệ thống thông tin kế toán không đầy đủ, thiếu độ tin cậy ảnh hưởng Do đó, khi nhân viên ngân hàng phân tích tình hình tài chính của doanh nghiệp dựa trên số liệu do doanh nghiệp cung cấp thường thiếu tính thực tế làm ảnh hưởng xấu đến quyết định tín dụng, tiềm ẩn nguy cơ RRTD cao

4 Phương pháp nghiên cứu

4.1 Mô hình nghiên cứu

+ Mô hình đánh giá khả năng vỡ nợ của

các DNVVN

Mô hình hồi quy Logistic nghiên cứu sự

phụ thuộc của một biến nhị phân vào các biến

độc lập khác Nghiên cứu này sẽ vận dụng mô

hình Logistic để dự đoán xác xuất trả được nợ

của doanh nghiệp dựa vào thông tin các biến

độc lập được đưa vào mô hình

Bảng 4.1: Cấu trúc dữ liệu của mô hình

Phụ thuộc Nhị phân

Độc lập Lệ thuộc hoặc rời rạc

Phương trình:

log𝑒𝑃(𝑦 = 1) = 𝛽0 + 𝛽1𝑋1 + 𝛽2𝑋2 + 𝛽3𝑋3 +

𝛽4𝑋4 + 𝛽5𝑋5 + 𝛽6𝑋6 + ⋯+ 𝛽𝑛𝑋𝑛

𝑃(𝑌 = 0)

4.1.1 Các biến nghiên cứu

+ Biến phụ thuộc

Mô hình nghiên cứu đo lường xác suất vỡ

nợ của DNVVN, do đó biến phụ thuộc trong nghiên cứu này là xác xuất trả được nợ của doanh nghiệp

Trong đó, Y là biến nhị phân:

Y=0: nếu không trả được nợ (có rủi ro tín dụng)

Y=1: nếu trả được nợ (không có rủi ro tín dụng)

Theo Basel II, doanh nghiệp có RRTD khi xuất hiện ít nhất một trong các dấu hiệu sau:

- Không có khả năng thực hiện nghĩa vụ tín dụng với đối tác

- Vốn lưu động ròng < 0

- Giá thị trường của doanh nghiệp < Tổng

nợ phải trả

+ Biến độc lập

Bảng 4.2 Các biến độc lập được sử dụng trong mô hình

Thanh

Khoản

X2 Nợ phải trả/Nợ ngắn hạn Nợ phải trả/Nợ ngắn hạn + X3 Hệ số thanh toán ngắn hạn Tài sản ngắn hạn/Nợ ngắn hạn + Đòn bẩy X4 Nợ ngắn hạn/Vốn chủ sở hữu Nợ ngắn hạn/Vốn chủ sở hữu

-Hoạt động

X6 Vòng quay Vốn lưu động

Doanh thu thuần * 2 / (Tài sản ngắn hạn đầu kỳ+Tài sản ngắn hạn cuối kỳ)

+

X7 Doanh thu/Tổng tài sản Doanh thu/Tổng tài sản +

-Hiệu quả X9

Lợi nhuận chưa phân phối/

Tổng tài sản

Lợi nhuận chưa phân phối/

(+/-: tác động cùng chiều/ngược chiều đến khả năng trả nợ)

Nguồn: Nghiên cứu của tác giả

Dự kiến dấu của hệ số 𝛽 của các biến

độc lập:

𝛽1 sẽ mang dấu dương, do chỉ tiêu Tiền/

Tổng tài sản có mối quan hệ tương quan thuận

với biến phụ thuộc Y (biến trả được vốn vay),

do khi tỷ lệ Tiền/Tổng tài sản càng cao, khả

năng thanh toán các khoản nợ khi đến hạn

càng tốt

𝛽2 sẽ mang dấu dương, do chỉ tiêu Nợ

phải trả/Nợ ngắn hạn có mối quan hệ tương

quan thuận với biến phụ thuộc Y (biến trả

được vốn vay) Chỉ số này càng cao, nguy cơ

vỡ nợ của doanh nghiệp càng thấp hơn theo

nghiên cứu của Athaide (2009)

𝛽3 sẽ mang dấu dương, do chỉ tiêu Hệ số

thanh toán ngắn hạn có mối quan hệ tương

quan thuận với biến phụ thuộc Y (biến trả

được vốn vay) Nếu chỉ số này giảm cho thấy

khả năng thanh toán giảm và cũng là dấu hiệu

báo trước những khó khăn về tài chính của

doanh nghiệp

𝛽4 sẽ mang dấu âm, do chỉ số Nợ ngắn

hạn/Vốn chủ sở hữu có mối quan hệ tương

quan nghịch với biến phụ thuộc Y (biến trả

được vốn vay) Chỉ số này đo lường năng lực

sử dụng và quản lý nợ của doanh nghiệp Chỉ

số này càng cao, khả năng xảy ra rủi ro tín

dụng của doanh nghiệp càng lớn

𝛽5 sẽ mang dấu âm, do chỉ tiêu Tổng nợ/

Vốn chủ sở hữu có mối tương quan nghịch với

biến phụ thuộc Y (biến trả được vốn vay), do

khi tỷ lệ này cho biết quan hệ giữa vốn huy

động bằng đi vay và vốn chủ sở hữu Tỷ số này

nhỏ chứng tỏ doanh nghiệp ít phụ thuộc vào

vốn vay Doanh nghiệp chịu rủi ro thấp hơn

𝛽6 sẽ mang dấu dương, do chỉ tiêu Vòng

quay Vốn lưu động có mối quan hệ tương

quan thuận với biến phụ thuộc Y (biến trả

được vốn vay), do tỷ số Doanh thu thuần*2/

(Tài sản ngắn hạn đầu kỳ+Tài sản ngắn hạn

cuối kỳ) đánh giá hiệu quả hoạt động của

doanh nghiệp qua việc sử dụng tài sản lưu

động Số vòng quay tài sản lưu động còn cho

biết mỗi đồng tài sản lưu động đem lại cho

doanh nghiệp bao nhiêu đồng doanh thu Do

vậy, chỉ số này cao chứng tỏ doanh nghiệp đang hoạt động hiệu quả

𝛽7 sẽ mang dấu dương, do chỉ số Doanh thu/Tổng tài sản có mối quan hệ tương quan thuận với biến phụ thuộc Y (biến trả được vốn vay) Chỉ số này đánh giá hiệu quả sử dụng tài sản của doanh nghiệp, chỉ số này càng cao hiệu quả sử dụng tài sản của doanh nghiệp càng cao, khả năng trả nợ của doanh nghiệp càng tốt 𝛽8 sẽ mang dấu âm, do chỉ tiêu Nợ phải trả/ Doanh thu có mối quan hệ nghịch biến với biến phụ thuộc Y (biến trả được vốn vay), do khi tỷ

lệ Nợ phải trả/Doanh thu càng cao, khả năng thanh toán các khoản nợ khi đến hạn càng thấp 𝛽9 sẽ mang dấu dương, do tỷ lệ Lợi nhuận chưa phân phối/Tổng tài sản có mối quan hệ tương quan thuận với biến phụ thuộc Y (biến trả được vốn vay), do khi tỷ lệ Lợi nhuận chưa phân phối/Tổng tài sản càng lớn, hiệu quả hoạt động của doanh nghiệp càng cao, khả năng thanh toán các khoản nợ khi đến hạn càng tốt 𝛽10 sẽ mang dấu dương, do tỷ lệ Lợi nhuận trước thuế và lãi vay/Tổng tài sản càng cao thường cho biết hiệu quả của một doanh nghiệp khi sử dụng tài sản để tạo ra thu nhập Khả năng trả nợ của doanh nghiệp dựa trên khả năng tạo ra lợi nhuận từ các tài sản của doanh nghiệp Tỷ lệ này càng cao, khả năng đáp ứng các nghĩa vụ tài chính của doanh nghiệp càng lớn

+ Mẫu nghiên cứu:

Mẫu nghiên cứu gồm 250 khách hàng là DNVVN, trong đó có 36 khách hàng đang có

nợ xấu

Nhóm 36 khách hàng đang có nợ xấu sẽ nhận giá trị Y=0; Nhóm 214 khách hàng trả

nợ tốt sẽ nhận giá trị Y=1;

Các biến độc lập được tính toán từ báo cáo tài chính của các công ty vào năm 2012 Dự kiến kết quả mô hình:

log𝑒𝑃(𝑦=1)= 𝛽0 + 𝛽1𝑋1 + 𝛽2𝑋2 + 𝛽3𝑋3 + 𝛽4𝑋4 + 𝛽5𝑋5 + 𝛽6𝑋6 + 𝛽7𝑋7 + 𝛽8𝑋8 + 𝛽9𝑋9 + 𝛽10𝑋10

𝑃(𝑌=0)

+ Kiểm định mô hình

Bước 1: Đưa tất cả các biến đã chọn vào mô hình:

Kết quả ma trận hệ số tương quan như sau:

Bảng 1 Ma trận hệ số tương quan

X1 1.0000

-0.1172 0.0473

-0.0632

-0.0456

-0.0373 0.0844

-0.0736 0.1346 0.0879 X2

-0.1172 1.0000 0.0012

-0.1676 0.0593 0.0860

-0.1096 0.2172

-0.1287

-0.1267 X3 0.0473 0.0012 1.0000

-0.4221

-0.3490

-0.0427 0.0306

-0.1920 0.4013 0.2520 X4

-0.0632

-0.1676

-0.4221 1.0000 0.7563

-0.0225 0.0644 0.2774

-0.3467

-0.2626 X5

-0.0456 0.0593

-0.3490 0.7563 1.0000 0.0077 0.0493 0.2839

-0.1634

-0.1468 X6

-0.0373 0.0860

-0.0427

-0.0225 0.0077 1.0000 0.0568

-0.0346 0.0581 0.0885 X7 0.0844

-0.1096 0.0306 0.0644 0.0493 0.0568 1.0000

-0.3749 0.1128 0.1154 X8

-0.0736 0.2172

-0.1920 0.2774 0.2839

-0.0346

-0.3749 1.0000

-0.2282

-0.2412 X9 0.1346

-0.1287 0.4013

-0.3467

-0.1634 0.0581 0.1128

-0.2282 1.0000 0.8074 X10 0.0879

-0.1267 0.2520

-0.2626

-0.1468 0.0885 0.1154

-0.2412 0.8074 1.0000

Nguồn: Nghiên cứu của tác giả Bảng 2 Kết quả chạy mô hình

Dependent Variable:Y

Method:ML-BinaryLogit(Quadratichill climbing) Date:06/22/14Time:15:19

Sample:1250

Included observations:250

Convergence achieve dafter10iterations

Covarian cematrix computed using second derivatives

C

X1

X2

X3

X4

-5.159843 0.86546 -0.685105 1.958499 -0.694309

2.71472 3.318613 1.46378 0.970515 1.359287

-1.900691 0.26079 -0.468039 2.017999 -0.510789

0.0573 0.7943 0.6398 0.0436 0.6095

X6

X7

X8

X9

X10

0.266898 -0.000389 4.558542 0.26922 7.581613 -1.427822

1.295866 0.001838 1.124955 0.800997 7.553496 3.533368

0.205961 -0.211355 4.0522 0.336106 1.003722 -0.404097

0.8368 0.8326 0.0001 0.7368 0.3155 0.6861 McFaddenR-squared

S.D.dependentvar

Akaikeinfocriterion

Schwarzcriterion

Hannan-Quinncriter.

Restr.deviance

LRstatistic

Prob(LRstatistic)

0.465131 0.351794 0.528902 0.683846 0.591262 206.0794 95.85395 0.000000

Meandependentvar S.E.ofregression Sumsquaredresid Loglikelihood Deviance Restr.loglikelihood Avg.loglikelihood

0.856 0.26229 16.44223 -55.11271 110.2254 -103.0397 -0.220451

ObswithDep=0

ObswithDep=1

36 214

Nguồn: Nghiên cứu của tác giả

Phương trình:

log𝑒𝑃(𝑦 = 1) /𝑃(𝑌 = 0)= − 5.1598 + 0.8654 ∗ X1 − 0.6851 ∗ X2 + 1.9584 ∗ X3

− 0.6943 ∗ X4 + 0.2668 ∗ X5 − 0.0003 ∗ X6 + 4.5585 ∗ X7 + 0.2692 ∗ X8 + 7.5816 ∗ X9 − 1.4278 ∗ X10

Giá trị xác suất của X5=0.8368 > α = 0.05, do đó hệ số của biến này rất có khả năng bằng

0, tiến hành loại bỏ biến X5 ra khỏi mô hình

Sử dụng kiểm định Wald Test để kiểm tra xem có thể loại bỏ biến X5 ra khỏi mô hình không Giả thuyết: H0: C(6) = 0

H1: C(6) ≠ 0

Bước 2: Kiểm định Wald Test:

Bảng 3 Kết quả kiểm định Wald Test

WaldTest:

Equation:Untitled

t-statistic

F-statistic

Chi-square

0.205961 0.042420 0.042420

239 (1,239) 1

0.8370 0.8370 0.8368 NullHypothesis:C(6)=0

NullHypothesisSummary:

Restrictionsarelinearincoefficients.

Nguồn: Nghiên cứu của tác giả

Kết quả kiểm định cho thấy C(6) = 0 do kiểm định F có xác suất bằng 0.8370> 0.05 và kiểm định χ2 có xác suất bằng 0.8368> 0.05; do đó chấp nhận giả thuyết H0

Vì vậy, có thể loại biến X5 ra khỏi mô hình

Tương tự lần lượt loại các biến X6, X1, X8, X10, X2, X9 ra khỏi mô hình

Sau khi chạy dữ liệu mô hình thông qua phần mềm Eviews 8, sử dụng mô hình hồi quy Logit, kết quả như sau:

Bảng4 Kết quả chạy mô hình sau khi loại các biến không có ý nghĩa thống kê

Dependent Variable:Y

Method:ML-BinaryLogit(Quadratichill climbing) Date:06/22/14Time:15:19

Sample:1250

Included observations:250

Convergenc eachieve dafter6iterations

Covariance matrix computed usingsecond derivatives

Variable

C

X3

X4

X7

Coefficient -5.500927 2.010162 -0.411151 4.474368

Std.Error 1.56618 0.89808 0.18822 0.86129

z-Statistic -3.512324 2.23828 -2.184408 5.194972

Prob.

0.0004 0.0252 0.0289 0

Prob(LRstatistic) 0.000000

Phương trình:

log𝑒𝑃(𝑦 = 1)/𝑃(𝑌 = 0)= −5.5009 + 2.0101 ∗ X3 − 0.4111 ∗ X4 + 4.4743 ∗ X7

Mô hình được lựa chọn do tất cả các biến đều có ý nghĩa thống kê ở mức sai số chuẩn hồi quy bằng 5%

4.1.2 Kết quả nghiên cứu và nhận định các chỉ số ảnh hưởng đến khả năng trả nợ

+ Ý nghĩa kết quả của mô hình Ý nghĩa các hệ số trong mô hình:

Sử dụng kiểm định Wald Test để kiểm chứng lại các hệ số của các biến X3, X4 và X7 khác 0 Giả thuyết: H0: C(2) = C(3) = C(4) = 0

H1: C(2) ≠ 0

C(3) ≠ 0

C(4) ≠ 0

Bảng 5 Kết quả kiểm định Wald Test hệ số của các biến có ý nghĩa thống kê

WaldTest:

Equation:Untitled

F-statistic

Chi-square

10.56095 31.68285

(3,246) 3

0.0000 0.0000

Null Hypothesis:C(2)=C(3)=C(4)=0

Null Hypothesis Summary:

C(2)

C(3)

C(4)

2.010162 -0.411151 4.474368

0.898083 0.188221 0.861288 Restrictionsarelinearincoefficients.

Nguồn: Nghiên cứu của tác giả

Kết quả kiểm định Wald Test cho thấy

C(2) ≠ 0, C(3) ≠ 0, C(4) ≠ 0 do kiểm định

F và kiểm định χ2 đều có xác suất bằng

0.0000 < 0.05

Vì vậy chấp nhận giả thuyết H1, bác

bỏ giả thuyết H0 hay các hệ số có ý nghĩa

thống kê

+ Ý nghĩa chung của mô hình

Trong bảng kết quả chạy mô hình, chỉ số

Prob(LR statistic) = 0.0000 < α = 0.05, do

đó mô hình có ý nghĩa hay RRTD đối với

DNVVN chịu ảnh hưởng bởi các chỉ tiêu tài

chính của khách hàng đó là Tài sản ngắn hạn/

Nợ ngắn hạn (X3); Nợ ngắn hạn/Vốn chủ sở

hữu (X4); Số vòng quay tài sản (X7)

+ Độ thích hợp của mô hình

Trong kết quả chạy mô hình, chỉ số

McFadden R-squared = 0.455242; nghĩa là

các chỉ tiêu tài chính được đưa vào mô hình ảnh hưởng đến 45,5242% khả năng xảy

ra RRTD của các khách hàng là DNVVN Thực tế cho thấy rằng khả năng xảy ra RRTD không chỉ phụ thuộc vào các chỉ tiêu tài chính mà còn phụ thuộc nhiều vào các chỉ tiêu phi tài chính

Điều này phù hợp với kết quả nghiên cứu của Ciampi & Gordini (2008) và nghiên cứu của Bambang Hermanto & Surasa Gunawidjaja (2014) khi cho rằng một mô hình dự đoán rủi ro tín dụng đối với DNVVN

là tối ưu khi kết hợp giữa các yếu tố tài chính

và các yếu tố phi tài chính

4.2 Kết quả dự đoán của mô hình

Nghiên cứu thực hiện kiểm định tỷ lệ dự báo đúng của mô hình, kết quả thể hiện như sau:

Bảng 6 Kết quả kiểm định tỷ lệ dự đoán đúng của mô hình

WaldTest:

Equation: Untitled

F-statistic

Chi-square

10.56095 31.68285

(3,246) 3

0.0000 0.0000 NullHypothesis:C(2)=C(3)=C(4)=0

NullHypothesisSummary:

C(2)

C(3)

C(4)

2.010162 -0.411151 4.474368

0.898083 0.188221 0.861288 Restrictionsarelinearincoefficients.

Nguồn: nghiên cứu của tác giả

Kết quả dự đoán của mô hình cho thấy mô

hình đã dự đoán đúng được 52,78% trường

hợp doanh nghiệp đang có nợ xấu; còn với

các doanh nghiệp đang hoạt động hiệu quả,

mô hình dự đoán đúng 97,66% trường hợp

Tỷ lệ dự đoán đúng của mô hình là 91,20%

4.3 Nhận định các chỉ số ảnh hưởng đến

khả năng trả nợ của DNVVN

Kết quả mô hình nghiên cứu cho thấy rằng

các chỉ tiêu tài chính ảnh hưởng đến khả năng

trả nợ của DNVVN bao gồm: Hệ số thanh

toán ngắn hạn, Nợ ngắn hạn/Vốn chủ sở hữu,

Doanh thu/Tổng tài sản

Trong đó, chỉ tiêu có ảnh hưởng lớn nhất

là X7: Doanh thu/Tổng tài sản với hệ số hồi

quy bằng 4.4743; tiếp theo là X3: Hệ số thanh

toán ngắn hạn (Tài sản ngắn hạn/Nợ ngắn

hạn) với hệ số hồi quy là 2.0101 và cuối cùng

là X4: Nợ ngắn hạn/Vốn chủ sở hữu với hệ số

hồi quy là -0.4111

Biến X7: Doanh thu/Tổng tài sản với hệ

số hồi quy bằng 4.4743; tiếp theo là X3: Hệ

số thanh toán ngắn hạn (Tài sản ngắn hạn/Nợ

ngắn hạn) với hệ số hồi quy là 2.0101 và cuối

cùng là X4: Nợ ngắn hạn/Vốn chủ sở hữu với

hệ số hồi quy là -0.4111

Chỉ tiêu X7 và X3 có tương quan thuận với khả năng trả nợ của DNVVN, chỉ tiêu X4

có tương quan nghịch với khả năng trả nợ của khách hàng

Kết quả này phù hợp với kỳ vọng ban đầu của tác giả, cũng như phù hợp với các nghiên cứu trước đây

Kết quả nghiên cứu cho thấy rằng một doanh nghiệp đảm bảo được khả năng thanh toán trong ngắn hạn tốt khi Hệ số thanh toán ngắn hạn cao, xác suất vỡ nợ của doanh nghiệp sẽ thấp hơn so với các doanh nghiệp có Hệ số thanh toán ngắn hạn thấp; một doanh nghiệp

có hệ số Nợ ngắn hạn/Vốn chủ sở hữu cao có nghĩa là doanh nghiệp đang gặp khó khăn về quản lý dòng tiền và thanh toán các khoản nợ vay đến hạn, điều này làm ảnh hưởng đến khả năng hoạt động liên tục của doanh nghiệp; cuối cùng, doanh nghiệp nào hoạt động hiệu quả hơn thì xác suất vỡ nợ sẽ thấp hơn Kết quả nghiên cứu cũng cho thấy rằng:

hệ số hồi quy của biến Doanh thu/Tổng tài