exp 1 X12 * 0.00641 X9 * 3.07236 X8 * 56.83048 - X6 * 1.20072 X3 * 0.95874 - exp pi (2.2) Trong đó: X3: Khả năng thanh toán nhanh; X6: Tỷ số nợ/VCSH; X8: Tổng lợi nhuận sau thuế trên doanh thu; X9: Lợi nhận sau thuế/VCSH (ROE); X12: Kỳ thu tiền bình quân.
Qua mô hình trên có thể thấy tình trạng nợ của doanh nghiệp phụ thuộc - 0.95874 vào khả năng thanh toán nhanh, 1.20072 vào Tỷ số nợ/VCSH, - 56.83048 vào tổng lợi nhuận sau thuế trên doanh thu, 3.07236 vào tổng lợi nhuận sau thuế/VCSH (ROE), 0.00641 vào kỳ thu tiền bình quân. Trong đó, Khả năng thanh toán nhanh, tổng lợi nhuận sau thuế trên doanh thu tác động âm tới tình trạng nợ của doanh nghiệp. Tỷ số nợ/VCSH, tổng lợi nhuận sau thuế/VCSH (ROE), kỳ thu tiền bình quân tác động dương đến tình trạng nợ của doanh nghiệp.
2.2.2.3 Nghiên cứu của Lê Tất Thành “Ứng dụng Logistic phân loại tín dụng các doanh nghiệp sản xuất Việt Nam”.
Dữ liệu tác giả tập hợp gồm 26 doanh nghiệp có nợ xấu- đó là những doanh nghiệp nợ thuế trên 90 ngày gồm 43 báo cáo tài chính và 17 doanh nghiệp không có nợ xấu- những công ty đang niêm yết trên sàn HOSE và HASTC gồm 33 báo cáo tài chính được sử dụng. Do khó khăn trong tiếp cận dữ liệu về trạng thái của các doanh nghiệp nên tác giả đã lập luận rằng các doanh nghiệp có nợ xấu là các doanh nghiệp đã nợ tiền thuế quá 90 ngày và các doanh nghiệp không có nợ xấu là các doanh nghiệp có kết quả kinh doanh tốt và đang niêm yết trên thị trường chứng khoán Việt Nam. Tác giả cho những doanh nghiệp nợ thuế trên 90 ngày là doanh nghiệp có nợ xấu vì theo tác giả lập luận rằng các doanh nghiệp nợ thuế phải chịu phạt 0,05%/ngày tương đương 18%/năm có thể coi như ngang bằng lãi suất cho vay trong thời gian nghiên cứu. Mặc khác doanh nghiệp chậm nộp thuế trên 90 ngày cũng phải chịu các biện pháp cưỡng chế truy thu thuế như thu hồi mã số thuế, đình chỉ sử dụng hóa đơn, kê biên, phát mãi tài sản như các doanh nghiệp vay vốn thế chấp tài sản.
Từ các tỷ số dòng tiền mà S&P, Fitch và Moody’s đang sử dụng; các tỷ số trong chỉ số Z và mô hình Zeta® của Atman, tác giả đã sử dụng 17 chỉ tiêu tài chính của 77 báo cáo tài chính của 43 doanh nghiệp sản xuất trên để tiến hành nghiên cứu. Mặc dù nghiên cứu có hạn chế về thông tin của dữ liệu nhưng bằng phương pháp Hồi quy Logistic tác giả đã rút ra được mô hình để đo lường rủi ro tín dụng của các doanh nghiệp. Mô hình đó là: -0.95874*X3 1.20072*X6 -56.83048*X8 3.07236*X9 0.00641*X12 exp 1 X12 * 0.00641 X9 * 3.07236 X8 * 56.83048 - X6 * 1.20072 X3 * 0.95874 - exp pi (2.3)
Trong đó: X3: Lợi nhuận giữ lại/Doanh thu thuần; X6: Vốn lưu động ròng/Tổng tài sản; X8: Lợi nhuận sau thuế/Doanh thu thuần; X9: VCSH/Tổng nợ; X12: Doanh thu thuần/Khoản phải thu bình quân.
2.2.3 Thiết kế mô hình
2.2.3.1 Lựa chọn và định nghĩa biến
a) Biến phụ thuộc
- Biến phụ thuộc Y trong nghiên cứu này được lựa chọn như sau:
Yi=0 nếu khách hàng không có khả năng trả được nợ (có rủi ro tín dụng) Yi= 1 nếu khách hàng có khả năng trả được nợ (không có rủi ro tín dụng) - Định nghĩa về khả năng trả được nợ.
Vay nợ và trả nợ là hiện tượng kinh tế khách quan trong nền kinh tế thị trường hiện nay. Nếu việc vay nợ mà không diễn ra trả nợ sẽ dẫn đến hậu quả là sự xung đột lợi ích của khách hàng và ngân hàng. Và khi ngân hàng cho khách hàng vay đều tìm ẩn khả năng là khách hàng không trả được nợ vay, đây chính là rủi ro cho ngân hàng.
Theo quy định của ngân hàng nhà nước tại thông tư 02/2013/TT-NHNN ngày 21/01/2013 Quy định về phân loại tài sản có, mức trích lập dự phòng rủi ro và việc sử dụng dự phòng để xử lý rủi ro hoạt động thì các ngân hàng phải đánh giá và phân loại khách hàng của mình thành các nhóm nợ để theo dõi và trích lập dự phòng thích hợp. Theo đây nêu rõ “nợ xấu” (nợ nhóm 3 trở lên) là các khoản nợ được đánh giá là không có khả năng thu hồi gốc và lãi khi đến hạn, và có khả năng tổn thất một phần nợ gốc và lãi.
Như vậy, có thể xác định các khách hàng không có khả năng trả được nợ là các khách hàng đang có nợ nhóm 3 trở lên tại các tổ chức tín dụng, và đây là những khoản nợ mang lại rủi ro cho ngân hàng. Tuy nhiên, để giảm thiểu tối đa rủi ro tín dụng, ngân hàng cần phải quan tâm các khách hàng từ lúc họ gặp khó khăn về khả năng trả nợ nên bài nghiên cứu này sẽ xem các khách hàng đang có nợ quá hạn nhóm 2 trở lên là biến phụ thuộc tức là khách hàng không có khả năng trả được nợ.
Vậy có thể kết luận, một khách hàng không có khả năng trả được nợ khi được xếp vào nhóm 2 trở lên của ngân hàng, lúc này biến phụ thuộc Y= 0. Ngược lại một khách hàng có khả năng trả được nợ khi đang ở nhóm 1 theo sự phân nhóm của ngân hàng, lúc này Y=1.
b) Biến độc lập
Việc lựa chọn biến độc lập thường được tiến hành theo hai cách: Cách thứ nhất là dựa trên cơ sở lý thuyết và các nghiên cứu trước đây. Cách thứ hai là dựa trên cơ sở kiến thức của các chuyên gia và trực giác lựa chọn của nhà nghiên cứu.
Trong bài nghiên cứu này, trên cơ sở các chỉ số từ các mô hình lý thuyết và kết quả từ các nghiên cứu thực nghiệm, nghiên cứu sẽ kết hợp các chỉ số lại với nhau. Cụ thể đó là các chỉ số dòng tiền và cấu trúc vốn của S&P, Fitch và Moody’s, các chỉ số trong mô hình điểm số Z và Zeta® của Atman và các tỷ số đã được kiểm chứng hiệu quả từ các nghiên cứu thực nghiệm. Tuy nhiên, do đa số các báo cáo tài chính của các doanh nghiệp Việt Nam hiện nay không có báo cáo dòng tiền, mặc khác việc xác định dòng tiền của doanh nghiệp là điều rất khó và khó kiểm chứng được tính phù hợp do cách xác định nên nghiên cứu sẽ loại các tỷ số liên quan đến dòng tiền ra. Từ đây nghiên cứu xác định các biến dự định được xem là những biến số có ảnh hưởng đến khả năng phân biệt, cụ thể đó là các chỉ số:
1. Lợi nhuận trước thuế và lãi vay/Tổng tài sản bình quân 2. Lợi nhuận sau thuế/Doanh thu thuần
3. Lợi nhuận sau thuế/Tổng tài sản bình quân 4. Lợi nhuận sau thuế/VCSH bình quân
5. Lợi nhuận hoạt động kinh doanh/Doanh thu thuần 6. Lợi nhuận trước thuế và lãi vay /Doanh thu thuần 7. Tài sản ngắn hạn/Doanh thu thuần
8. Nợ phải trả/Tổng tài sản 9. Tài sản ngắn hạn/Tổng tài sản
10.Khả năng thanh toán ngắn hạn: Tài sản ngắn hạn/Nợ ngắn hạn
11.Khả năng thanh toán nhanh: (Tài sản ngắn hạn – Hàng tồn kho)/Nợ ngắn hạn 12.Lợi nhuận trước thuế và lãi vay/Lãi vay
13.Doanh thu thuần/Tổng tài sản bình quân
14.Kỳ thu tiền bình quân: Doanh thu thuần/Khoản phải thu bình quân 15.Vòng quay hàng tồn kho: Giá vốn hàng bán/Hàng tồn kho bình quân 16.Vốn lưu động ròng/Tổng tài sản
17.VCSH/Tổng nguồn vốn
18.Tài sản cố định và đầu tư dài hạn/Tổng tài sản 19.Nợ ngắn hạn/Tổng tài sản
20.Doanh thu thuần/Nợ ngắn hạn bình quân 21.Quy mô của doanh nghiệp: Tổng tài sản
Như vậy, với một lượng lớn của các biến được tìm thấy là chỉ số quan trọng của các vấn đề của công ty. Tuy nhiên, sau khi phân tích nghiên cứu nhận thấy có một số biến là được tính toán từ các biến khác. ví dụ như các biến sau: 2 x 13 =3; 4 x 17= 3; Do đó, nghiên cứu sẽ loại bỏ các biến có quan hệ tương tác với nhau này vừa làm cho mô hình đơn giản hơn vừa đáp ứng yêu cầu thống kê mà hiệu quả mô hình không bị
ảnh hưởng. Việc loại biến nào và giữ lại biến nào trong phương trình khi chúng có quan hệ với nhau là dựa vào kinh nghiệm rút ra từ những nghiên cứu trước đây, tức là ưu tiên giữ lại những biến mà các nghiên cứu thực nghiệm đã chứng minh là có ảnh hưởng lớn đến khả năng phân biệt rủi ro tín dụng.
Sau khi loại bỏ các biến có tương quan, nghiên cứu rút ra được các biến độc lập sau:
Bảng 2.10 Bảng các chỉ số tài chính đề xuất trong nghiên cứu
STT Ký hiệu biến Biến Giả thiết
1. X1 Khả năng thanh toán ngắn hạn: Tài sản ngắn
hạn/Nợ ngắn hạn +
2. X2 Khả năng thanh toán nhanh: (Tài sản ngắn hạn –
Hàng tồn kho)/Nợ ngắn hạn +
3. X3 Khả năng thanh toán lãi vay: Lợi nhuận trước thuế
và lãi vay/Lãi vay +
4. X4 Tỷ suất Lợi nhuận sau thuế/Doanh thu thuần + 5. X5 Tỷ suất Lợi nhuận sau thuế/VCSH bình quân
(ROE) +
6. X6 Tỷ suất Lợi nhuận gộp từ hoạt động kinh
doanh/Doanh thu thuần +
7. X7 Tỷ suất Lợi nhuận trước thuế và lãi vay /Doanh
thu thuần +
8. X8 Hiệu quả sử dụng tài sản: Doanh thu thuần/Tổng
tài sản bình quân +
9. X9 Kỳ thu tiền bình quân: Doanh thu thuần/Khoản
phải thu bình quân +
10. X10 Vòng quay hàng tồn kho= Giá vốn hàng bán/Tồn
kho bình quân +
11. X11 Tỷ suất Vốn lưu động ròng/Tổng tài sản +
12. X12 Tỷ suất VCSH/Tổng nợ +
13. X13 Tỷ suất VCSH/Tổng nguồn vốn +
14. X14 Tỷ suất Tài sản cố định và đầu tư dài hạn/Tổng tài
sản +/-
15. X15 Quy mô doanh nghiệp +
2.2.3.2 Chọn mẫu
a) Cách chọn mẫu
Sau khi xác định các biến, nghiên cứu thực hiện thu thập các báo cáo tài chính và thông tin về trạng thái nợ của các doanh nghiệp kinh doanh BĐS. Hiện nay, có 3 dạng báo cáo tài chính: một là báo cáo lỗ để tránh thuế, một báo cáo lãi để được vay vốn và một báo cáo trung thực chỉ có ban lãnh đạo biết. Do vậy, để giảm thiểu mức sai lệch của dữ liệu nghiên cứu thực hiện thu thập các báo cáo tài chính của những doanh nghiệp kinh doanh BĐS đã niêm yết trên thị trường chứng khoán Việt Nam vì báo cáo tài chính của những doanh nghiệp này đều phải được thông qua bởi kiểm toán độc lập.
Trong nghiên cứu này, vì lý do bảo mật và bị hạn chế trong cách tiếp cận thông tin về nợ xấu của doanh nghiệp tại ngân hàng nên một hướng khác đã được nghiên cứu xem xét về trạng thái nợ của doanh nghiệp.
Theo Basel 2 thì những tiêu chuẩn để xác định mức độ rủi ro tín dụng đó là: - PD-Probability of Default: xác suất khách hàng không trả được nợ. Cơ sở
của xác suất này là các số liệu về các khoản nợ trong quá khứ của khách hàng, gồm các khoản nợ đã trả, khoản nợ trong hạn và khoản nợ không thu hồi được.
- LGD: Loss Given Default - tỷ trọng tổn thất ước tính; đây là tỷ trọng phần vốn bị tổn thất trên tổng dư nợ tại thời điểm khách hàng không trả được nợ. Tổn thất này sẽ là phần vốn không thể thu hồi sau khi đã thực hiện các biện pháp xử lý giá trị tài sản doanh nghiệp. Hai yếu tố giữ vai trò quan trọng nhất quyết định khả năng thu hồi vốn của ngân hàng khi khách hàng không trả được nợ là tài sản bảo đảm của khoản vay và cơ cấu tài sản của khách hàng.
- EAD: Exposure at Default - tổng dư nợ của khách hàng tại thời điểm khách hàng không trả được nợ.
Mặc khác theo Trung tâm thông tin tín dụng Việt Nam-CIC thì tiêu chí cảnh báo về khách hàng vay của CIC để đưa vào dạng cảnh báo tín dụng là khi những khách hàng có phát sinh nợ cần chú ý hoặc/và nợ xấu, có nợ xấu tại nhiều tổ chức tín dụng, có nợ xấu lớn, có biểu hiện đảo nợ, có kết quả XHTD hoặc chấm điểm tín dụng giảm dần qua các năm, có kết quả kinh doanh lỗ nhiều năm liên tiếp, nợ thuế quá hạn, bỏ trốn khỏi trụ sở kinh doanh, đang làm thủ tục giải thể, phá sản...
Theo những căn cứ trên, nghiên cứu sẽ dựa vào các tiêu chí sau để để chia mẫu thu thập ra thành hai nhóm. Nhóm có rủi ro tín dụng và nhóm không có rủi ro tín dụng. Trong đó nhóm có rủi ro tín dụng là khi có các dấu hiệu sau:
- Vốn lưu động ròng <0; và Giá trị thị trường của doanh nghiệp < Tổng nợ phải trả. Trong đó: Giá trị thị trường của Doanh nghiệp = Tổng cổ phiếu lưu hành x Giá thị trường 1 cổ phiếu. Khi doanh nghiệp có vốn lưu động ròng < 0 tức là doanh nghiệp đã sử dụng nguồn vốn ngắn hạn để đầu tư dài hạn, điều này là rất nguy hiểm. Doanh nghiệp có thể mất khả năng thanh toán do giá trị tài sản có thể chuyển đổi thành tiền nhanh chóng không đủ để đáp ứng nghĩa vụ trả nợ, buộc doanh nghiệp phải bán tài sản hoặc thanh lý. Và ở đây, giá trị vốn hóa của doanh nghiệp thể hiện qua giá trị thị trường của doanh nghiệp lại nhỏ hơn tổng nợ phải trả, điều này chứng tỏ doanh nghiệp đang gặp rủi ro tín dụng rất cao. - Hoặc doanh nghiệp có kết quả kinh doanh thua lỗ hơn hai năm liên tiếp: khi
những doanh nghiệp bị thua lỗ liên tiếp sẽ không có lợi nhuận để tiếp tục hoạt động sản xuất kinh doanh cũng như không có nguồn để mở rộng sản xuất. Vì vậy khả năng rủi ro tín dụng của những doanh nghiệp này cũng là rất cao.
b) Kích thước mẫu
Phân tích hồi quy Logistic cũng như các kỹ thuật khác, kết quả của phân tích đều bị ảnh hưởng bởi kích thước mẫu. Kích thước mẫu quá nhỏ có thể dẫn đến những kết luận khó có thể chính xác. Theo Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc (2008) thì để có kết quả nghiên cứu phù hợp với tổng thể thì cần có tối thiểu 5 quan sát cho mỗi biến dự báo. Như vậy với số biến dự định đưa vào mô hình là 15 biến thì số quan sát tối thiểu là 5 x 15 = 75 quan sát. Mẫu quan sát của nghiên cứu này là báo cáo tài chính qua 2 năm 2011 và 2012 của 128 công ty kinh doanh BĐS đang niêm yết trên thị trường chứng khoán Việt Nam (Phụ lục 01) (> 75 quan sát), theo các kết quả nghiên cứu về kích thước mẫu thì mô hình của bài nghiên cứu này là có thể kết luận chính xác để suy ra tổng thể.
Ngoài việc xem xét kích thước mẫu cho toàn bộ mẫu nghiên cứu trong hồi quy Logistic thì cũng cần phải xem xét tới kích thước mẫu của mỗi nhóm phân biệt. Quy tắc là kích thước mẫu của mỗi nhóm phải lớn hơn số biến độc lập. Mẫu của nghiên cứu này là 21 công ty không có khả trả nợ và 107 công ty có khả năng trả nợ. Vì vậy, kích thước mẫu nghiên cứu này được đảm bảo.
Bảng 2.11 Bảng thống kê dữ liệu
Số lượng (Công ty) Tỷ lệ (%) Không có khả năng trả nợ 21 16,4
Có khả năng trả nợ 107 83,6
Bên cạnh thu thập 128 mẫu trên để xây dựng mô hình nghiên cứu, nghiên cứu còn thu thập thêm báo cáo tài chính của 2 doanh nghiệp kinh doanh BĐS tại thời điểm năm 2012 trong đó 1 đã thực hiện cơ cấu nợ (xem như là nợ quá hạn) và 1 đang có nợ nhóm 1 tại ngân hàng TMCP Bưu Điện Liên Việt- Chi nhánh TP.HCM. Mục đích của