Ở bảng 4.10, kiểm định Wald về ý nghĩa của hệ số hồi quy tổng thể của các biến chỉ báo đòn bẩy tài chính (X1) có sig.=0.000, đòn bẩy nợ (X2)= 0.05, tỷ suất tài sản ngắn hạn (X3)=0.049, Tỷ số tăng trưởng (X7) có sig= 0.006, Tỷ suất sinh lời trên VCSH (X8) có sig= 0.012 đều có mức ý nghĩa sig. nhỏ hơn hoặc bằng 0,05 nên ta an toàn bác bỏ giả thiết.
62
H0:β1 = 0; H0: β2=0; H0: β3=0; H0: β7=0; H0: β8=0
Như vậy các hệ số hồi quy tìm được có ý nghĩa và mô hình đã đưa ra có thể sử dụng để dự báo.
4.5.6 Kết quả nghiên cứu đƣa ra mô hình Binary Logistic
Từ kết quả hồi quy từ mô hình trên, ta đưa ra kết luận từ mô hình có thểđược thống kê ở bảng 4.14 như sau:
Bảng 4.12: Tóm tắt kết luận kết quả mô hình
STT Ký hiệu biến Biến đầu vào Mức ý nghĩa
1 X1 Chỉ báo đòn bẩy tài chính 5%
2 X2 Đòn bẩy nợ 5%
3 X3 Tỷ suất tài sản ngắn hạn 5%
4 X4 Hiệu suất sử dụng tài sản Không có ý nghĩa thống kê
5 X5 Kỳ thu tiền bình quân Không có ý nghĩa thống kê
6 X6 Tỷ suất sinh lợi trên doanh thu Không có ý nghĩa thống kê
7 X7 Tỷ số tăng trưởng 5%
8 X8 Tỷ suất sinh lời trên VCSH 5%
Nguồn: Tổng hợp từ kết quả phân tích
Nhận xét: Trong 8/8 biến được kỳ vọng đưa vào mô hình, 5/8 biến thể hiện có khả năng giải thích rõ về rủi ro tín dụng của DNNVV trong quá trình nghiên cứu đó là các biến chỉ báo đòn bẩy tài chính(X1), đòn bẩy nợ (X2), tỷ suất tài sản ngắn hạn(X3), tỷ số tăng trưởng (X5), tỷ suất sinh lời trên VCSH (X6)và 3/8 biến chưa cho thấy sự giải thích rõ ràng, có ý nghĩa trong việc giải thích rủi ro tín dụng của DNNVV đó là các biến hiệu suất sử dụng tài sản(X4), kỳ thu tiền bình quân(X5), tỷ suất sinh lợi trên doanh thu (X6).
63
Đồng thời từ kết quả nghiên cứu trên cũng đưa ra mô hình Binary Logistic như sau:
Loge ( 𝐏𝐢
𝟏−𝐏𝐢 )= 10,991 - 18,919X1 + 1,648X2 - 3,348X3 + 52,373X7 - 24,271X8
Trong đó, các biến độc lập, các hệ số hồi quy và mức ý nghĩa của từng biến được thể hiện chi tiết ở bảng sau:
Bảng 4.13: Tác động của từng biến độc lập trong mô hình đến rủi ro tín dụng
STT Ký hiệu
biến Biến độc lập Hệ số hồi quy (βi) Mức ý nghĩa
1 X1 Chỉ báo đòn bẩy tài chính -18,919 0,000
2 X2 Đòn bẩy nợ 1,648 0,050
3 X3 Tỷ suất tài sản ngắn hạn -3,348 0,049
4 X7 Tỷ số tăng trưởng 52,373 0,006
5 X8 Tỷ suất sinh lời trên VCSH -24,271 0,012
Với mức ý nghĩa thống kê cho phép (Sig < 0,05) các biến có khả năng giải thích tốt nhất về khả năng trả nợ của các DNNVV là các biến X1, X2, X3, X7, X8.
Tóm lại, sau khi đưa ra mô hình bằng phần mềm SPSS để đo lường khả năng trả nợ của các DNNVV phụ thuộc vào 05 chỉ tiêu (biến) theo hình sau:
Chỉ báo đòn bẩy tài chính (X1) Đòn bẩy nợ (X2) Tỷ suất tài sản ngắn hạn (X3) Tỷ số tăng trƣởng (X7)
Tỷ suất sinh lợi trên VCSH (X8) Ảnh hƣởng khả năng trả nợ Hình 4.4: Các yếu tố ảnh hƣởng đến khả năng trả nợ
64
4.5.7 Diễn dịch ý nghĩa các hệ số hồi quy Binary Logistic
Đối với 5/8 biến có ý nghĩa trong việc giải thích rủi ro tín dụng của các DNNVV cho thấy sự phù hợp về cả phương pháp và kết quả theo các nghiên cứu của Tabeb, A..(2005)., Edward, I. A., & Gabriele, S..(2007). Tại việt Nam, nghiên cứu này cũng phù hợp với nghiên cứu của Hoàng Tùng (2011) với hệ thống biến được lấy chủ đạo, mô phỏng theo nghiên cứu Altman (2000). Diễn dịch ý nghĩa các hệ số hồi quy Binary Logistic như sau:
Hệ số hồi quy biến chỉ báo đòn bẩy tài chính (β1):
Khi hệ số đòn bẩy tài chính càng cao cho thấy vốn chủ sở hữu công ty càng thấpvà DN có thể gặp trục trặc trong thanh khoản cao trong tương lai. Tuy nhiên, một số DN có tỷ lệ này cao cũng có thể là biểu hiện của sự mở rộng thị trường nhanh chóng. Kết quả nghiên cứu cho thấy hệ số tác động(hệ số hồi quy âm [-]) thể hiện sự biến thiên ngược chiều giữa hai chỉ tiêu chỉ báo đòn bẩy tài chính và khả năng xảy ra rủi ro tín dụng. Cũng từ mô hình, nếu chỉ báo đòn bẩy tài chính của DN tăng lên 01 đơn vị với điều kiện chỉ báo đòn bẩy nợ, tỷ suất tài sản ngắn hạn, tỷ số tăng trưởng, tỷ suất sinh lợi trên VCSH là không đổi thì loge của tỷ lệ xác suất có khả năng trả nợ và xác suất không có khả năng trả nợ của doanh nghiệp sẽ giảm đi 18,919 đơn vị.
Hệ số hồi quy biến chỉ báo đòn bẩy nợ (β2):
Khi tỷ số nợ phải trả trên vốn chủ sở hữu càng lớn thì khả năng gặp khó khăn trong việc trả nợ hoặc gặp phá sản của DN càng lớn. Trên thực tế nếu nợ phải trả chiếm quá nhiều so với nguồn vốn chủ sở hữu có nghĩa là DN đi vay mượn nhiều hơn số vốn hiện có, nên doanh nghiệp có thể gặp rủi ro trong việc trả nợ, đặc biệt là DN càng gặp nhiều khó khăn hơn khi lãi suất ngân hàng ngày một tăng cao. Theo kết quả kỳ vọng „chỉ tiêu chỉ báo đòn bẩy nợ‟ khi phân tích trong mô hình có mối tương quan thuận với khả năng trả nợ, kết quả trên được phản ánh khá phù hợp trong kết quả phân tích về mối quan hệ tác động cùng chiều giữa hai chỉ tiêu chỉ báo đòn bẩy nợ và rủi ro tín dụng. Hệ số tác động (hệ số hồi quy dương) đã cho thấy sự phù hợp trên.
65
Như vậy nếu tỷ số nợ trên vốn chủ sở hữu tăng thêm 1 đơn vị với điều kiện „chỉ báo đòn bẩy tài chính‟, „tỷ suất tài sản ngắnhạn‟, „tỷ số tăng trưởng‟,„tỷ suất sinh lợi trên VCSH‟là không đổi thì thì loge của xác suất có khả năng trả nợ và xác suất không có khả năng trả nợ sẽ tăng 1,648 đơn vị.
Hệ số hồi quy biến tỷ suất tài sản ngắn hạn (β3):
Chỉ số này thể hiện khả năng hoàn trả các khoản nợ ngắn hạn của doanh nghiệp. Trong kết quả trên được phản ánh khá phù hợp với kết quả phân tích về mối quan hệ tác động ngược chiều giữa tỷ suất tài sản ngắn hạn so với khả năng không trả được nợ vay. Nếu „tỷ suất tài sản ngắn hạn‟ tăng thêm 1 đơn vị với điều kiện chỉ báo đòn bẩy tài chính, chỉ báo đòn bẩy nợ, tỷ số tăng trưởng, tỷ suất sinh lợi trên VCSH là không đổi thì thì loge của xác suất có khả năng trả nợ và xác suất không có khả năng trả nợ sẽ giảm 3,348 đơn vị.
Hệ số hồi quy biến tỷ số tăng trƣởng (β7):
Doanh nghiệp kinh doanh hiệu quả với mức lợi nhuận trên tài sản cao thì khả năng hoàn trả vốn vay cũng cao.Tuy nhiên thực tế tỷ số tăng trưởng còn phụ thuộc vào mùa
vụ kinh doanh và ngành nghề kinh doanh.Kết quả nghiên cứu cho hệ số tác động (hệ
số hồi quy [+]) dương. Theo đó nếu biến tỷ số tăng trưởng tăng thêm 1 đơn vị thì loge
của tỷ lệ xác suất có khả năng trả nợ và xác suất không có khả năng trả nợ sẽ tăng 52,373 đơn vị. Có thể nhận thấy trong các hệ số β thì hệ số hồi quy biến tỷ số tăng trưởng lại có tác động mạnh nhất đến khả năng trả nợ đối với các DN trong mẫu nghiên cứu.
Hệ số hồi quy biến tỷ suất sinh lợi trên vốn chủ sở hữu (β8):
Tỷ suất này càng cao chứng tỏ DN sử dụng hiệu quả hơn đồng vốn chủ sở hữu, có nghĩa DN đã cân đối một cách hài hòa giữa vốn chủ sở hữu với vốn đi vay để khai thác lợi thế cạnh tranh trong quá trình huy động vốn, mở rộng quy mô. Theo kết quả kỳ vọng chỉ tiêu tỷ suất sinh lợi trên vốn chủ sở hữu khi phân tích trong mô hình có mối tương quan nghịch với khả năng trả nợ, kết quả trên được phản ánh khá phù hợp trong kết quả phân tích về mối quan hệ tác động ngược chiều giữa hai chỉ tiêu tỷ suất sinh
66
lợi trên vốn chủ sở hữu và rủi ro tín dụng. Hệ số tác động (hệ số hồi quy âm) đã cho thấy sự phù hợp trên.
Nếu tỷ suất sinh lợi trên vốn chủ sở hữu tăng thêm 1 đơn vị với điều kiện chỉ báo đòn bẩy tài chính, chỉ báo đòn bẩy nợ, tỷ suất tài sản ngắn hạn, tỷ số tăng trưởng không đổi thì loge của tỷ lệ xác suất có khả năng trả nợ và xác suất không có khả năng trả nợ sẽ giảm 24,271 đơn vị.
Kết quả nghiên cứu trên khá phù hợp với những xu hướng trong các mối quan hệ theo các nghiên cứu của Hoàng Tùng (2011), Altman (2000), Tabeb Ahmad (2005), Edward I. Altman & Gabriele Sabato (2007). Riêng mối quan hệ của chỉ tiêu tỷ số tăng trưởng (lợi nhuận sau thuế/Tổng tài sản) vẫn thể hiện mối quan hệ tác động, nhưng ngược chiều so với kỳ vọng cũng cho thấy những đặc thù của hoạt động thực của các DNNVV tại việt Nam nói chung và các doanh nghiệp có tham gia vay vốn tín dụng tại hệ thống của ngân hàng VPBank nói riêng.
Kết quả nghiên cứu cũng chỉ ra rằng các yếu tố về Hiệu suất sử dụng tài sản (X4), Kỳ thu tiền bình quân (X5), Tỷ suất sinh lợi trên doanh thu (X6) trong điều kiện của Việt Nam nói chung và các doanh nghiệp tiếp cận tín dụng tại VPBank nói riêng ít bị tác động và tạo nên khả năng ảnh hưởng tới rủi ro tín dụng của doanh nghiệp.
Những yếu tố tạo nên khả năng rủi ro DNNVV lớn nhất trong điều kiện của nghiên cứu cho thấy, các chỉ tiêu thiên về các yếu tố doanh thu của doanh nghiệp chưa phản ảnh rõ về tình trạng tạo nên khả năng rủi ro của doanh nghiệp. Ngược lại những chỉ tiêu đo lường về lợi nhuận, tài sản của DNVVN, theo kết quả nghiên cứu đã phản ánh khá rõ về khả năng tạo nên những rủi ro của doanh nghiệp. Kết quả trên cho thấy những chỉ tiêu về lợi nhuận phản ảnh sử dụng và cân đối nguồn vốn của doanh nghiệp một cách hiệu quả, cũng như việc sử dụng đòn bẩy tài chính một cách hợp lý nhất là trong điều kiện kinh tế khó khăn hiện nay. Chỉ tiêu trên cũng mô tả sự linh hoạt và khả năng thích hợp của doanh nghiệp với thị trường. Chỉ tiêu này càng cao, thể hiện khả năng quản lý, phân bổ và sử dụng nguồn vốn hiệu quả, tiết giảm chi phí hợp lý, nâng cao lợi nhuận và dẫn đến tỷ lệ nghịch với khả năng xảy ra rủi ro tín dụng. Những chỉ tiêu trên đã cho thấy đôi khi việc tạo ra doanh thu là cần thiết cho doanh nghiệp nhưng
67
trong điều kiện phát triển kinh tế khó khăn thì vấn đề lợi nhuận mới chính là mục tiêu quan trọng nhất trong việc giảm thiểu khả năng rủi ro tín dụng đối với doanh nghiệp.
Như vậy, những chỉ tiêu về lợi nhuận, về tỷ suất tài sản ngắn hạn của DNNVV phản ánh mục tiêu nâng cao lợi nhuận là ưu tiên hàng đầu so với mục tiêu mở rộng doanh thu, nâng cao chất lượng hơn là số lượng để duy trì tốt hoạt động của doanh nghiệp trong giai đoạn kinh tế khó khăn. Những chỉ tiêu trên theo tác giả là khá phù hợp với điều kiện hiện nay của kinh tế Việt Nam.
4.6 Vận dụng mô hình hồi quy Binary Logistic
4.6.1 So sánh phân nhóm nợ dựa trên xác xuất khả năng trả nợ
Mô hình xác suất khả năng trả được nợ vay của DNNVV được mô tả như sau:
𝑃(𝑌=1)
𝑃(𝑌=0)=𝑒(10,991 – 18,919X1 + 1,648X2 − 3,348X3 + 52,373X7 – 24,271X8)
P(Y=1)= 𝑒(10,991 –18,919 X 1 + 1,648 X 2 − 3,348 X 3 + 52,373 X 7–24,271 X 8) 1+𝑒(10,991 –18,919 X 1 + 1,648 X 2 − 3,348 X 3 + 52,373 X 7–24,271 X 8)
Các biến tác động đến mức xác suất khả năng trả được nợ bao gồm: - X1: Chỉ báo đòn bẩy tài chính
- X2: Đòn bẩy nợ
- X3: Tỷ suất tài sản ngắn hạn - X7: Tỷ số tăng trưởng
- X8: Tỷ suất sinh lời trên VCSH
Với công thức tính xác suất khả năng trả được nợ ở trên ta tính được xác suất khả năng trả được nợ của 136 DNNVV trong bộ số liệu. (Chi tiết xin xem phụ lục số 02 đính kèm).
Từ kết quả phân tích trên kết hợp với cách xếp hạng tín dụng của VPBank ta có thể đưa ra mối quan hệ giữa xác suất khả năng trả được nợ theo nhóm nợ như sau:
68
Bảng 4.14: Mô tả phân nhóm nợ dựa trên xác suất khả năng trả đƣợc nợ
STT Phân loại nợ Xác suất khả năng trả đƣợc nợ
1 Nhóm 1 0,7 - 1
2 Nhóm 2 0,5 - 0,7
3 Nhóm 3 0,2 -0,5
4 Nhóm 4 0,1 -0,2
5 Nhóm 5 0 - 0,1
4.6.2 Vận dụng mô hình hồi quy Binary Logistic cho xếp hạng tín dụng theo hệ thống xếp hạng tín dụng nội bộ của VPBank dụng theo hệ thống xếp hạng tín dụng nội bộ của VPBank
Bảng 4.15: Mô tả xếp hạng tín dụng dựa trên xác suất khả năng trả đƣợc nợ
STT Xác suất khả năng trả đƣợc nợ
Xếp
loại Đánh giá Nhóm rủi ro
1 0,87 -1 A+ Xuất sắc Thấp
2 0,74 – 0,86 A Tốt Thấp
3 0,61 – 0,73 B+ Trung bình Trung bình
4 0,48 – 0,6 B Dưới trung bình Trung bình
5 0,35 -0,47 C+ Rủi ro không thu hồi cao Cao
6 0 –0,34 C Rủi ro không thu hồi rất cao Cao
Nguồn: Tự thiết kế dựa trên Bảng xếp loại khách hàng của VPBank
4.6.3 Vận dụng mô hình hồi quy Binary Logistic cho mục đích dự báo
Mô hình hồi quy Logistic cũng được vận dụng để dự báo cho khả năng trả nợ của một doanh nghiệp. Lấy ví dụ trường hợp một khách hàng đang có quan hệ tín dụng với VPBank đó là công ty TNHH Cung cấp Suất ăn Công nghiệp Lê Thanh Vân.
Trường hợpCông ty TNHH Cung cấp Suất ăn Công nghiệp Lê Thanh Vân có các chỉ tiêu tài chính như sau:
Bảng 4.16: Chỉ tiêu đánh giá Công ty TNHH Cung cấp Suất ăn Công nghiệp Lê Thanh Vân
Chỉ tiêu Công thức Mã hóa Giá trị
Chỉ báo đòn bẩy tài chính Tổng nợ/Tổng tài sản X1 0,204
Đòn bẩy nợ Nợ phải trả/VCSH X2 0,256
Tỷ suất tài sản ngắn hạn TSNH/Tổng tài sản X3 0,177
Tỷ số tăng trưởng Lợi nhuận sau thuế/Tổng Tài sản X7 0,036
69
Nguồn: Báo cáo tài chính năm 2013 của công ty TNHH cung cấp suất ăn công nghiệp Lê Thanh Vân
Do đó, xác suất trả nợ củaCông ty TNHH Cung cấp Suất ăn Công nghiệp Lê Thanh Vânlà: E(Y=1/X)= = 𝑒(10,991 – 18,919 ∗0,204 + 1,648 ∗0,256 − 3,348 ∗0,177 + 52,373 ∗0,036 – 24,271 ∗0,045 ) 1+𝑒(10,991 – 18,919 X 1 + 1,648 X 2 − 3,348 X 3 + 52,373 X 7 – 24,271 X 8) = 7,754049 1+7,754049= 0,8857
Như vậy: Mô hình Binary Logistic dự đoán khả năng trả nợ của Công ty TNHH Cung cấp Suất ăn Công nghiệp Lê Thanh Vân tới 88,57%. Như vậy khi cho công ty này vay thì khả năng thu hồi được nợ cao. Một vấn đề lưu ý ở đây là sự dự đoán này khả năng đúng chỉ có 95,6% (Bảng 4.13).
4.7 Đánh giá tính khả thi của mô hình
Ta cũng có thể áp dụng mô hình trên để đánh giá khả năng trả nợ của một khách hàng DNNVV khi phát sinh nhu cầu vay vốn tại VPBank.
Ví dụ Công ty TNHH Sản xuất Thương Mại Nhựa Chấn Kiến Thành - một công ty có nhu cầu vay vốn tại VPBank, với hồ sơ BCTC mà khách hàng cung cấp cho ngân hàng, VPBank có thể đánh giá khả năng trả nợ của khách hàng theo các bước sau:
Bƣớc 1: Theo hệ thống xếp hạng tín dụng nội bộ hiện đang áp dụng tại VPBank, Công ty TNHH Sản xuất Thương Mại Nhựa Chấn Kiến Thành được xếp vào:
- Nhóm nợ: 1 - Xếp loại: A
Bƣớc 2: Căn cứ tổng hợp số liệu từ BCTC, ứng dụng mô hình Binary Logistic trên ta có bảng số liệu sau:
70
Bảng 4.17: Chỉ tiêu đánh giá Công ty TNHH Sản xuất Thƣơng Mại Nhựa Chấn Kiến Thành
Chỉ tiêu Công thức Mã hóa Giá trị
Chỉ báo đòn bẩy tài chính Tổng nợ/Tổng tài sản X1 0,859
Đòn bẩy nợ Nợ phải trả/VCSH X2 6,103
Tỷ suất tài sản ngắn hạn TSNH/Tổng tài sản X3 0,900
Tỷ số tăng trưởng Lợi nhuận sau thuế/Tổng Tài sản X7 0.005
Tỷ suất sinh lời trên VCSH Lợi nhuận sau thuế/Vốn CSH X8 0.0385
Nguồn: Báo cáo tài chính năm 2013 của công ty TNHH Sản xuất Thương Mại Nhựa Chấn Kiến Thành E1(Y=1/X)= 𝑒(10,991 – 18,919 ∗0,859 + 1,648 ∗6,103 − 3,348 ∗0,9 + 52,373 ∗0,0054 – 24,271 ∗0,0385 ) 1+𝑒((10,991 – 18,919 ∗0,859 + 1,648 ∗6,103 − 3,348 ∗0,9 + 52,373 ∗0,0054 – 24,271 ∗0,0385 )) = 3,093 1+3,093= 0,7557
Bƣớc 3: Đối chiếu với Bảng 4.16 và Bảng 4.17, Công ty TNHH Sản xuất Thương Mại Nhựa Chấn Kiến Thànhđược xếp vào nhóm 1, xếp loại: A, xác suất khả năng trả được