Tính thích hợp của mô hình nghiên cứu trên được kiểm định thông qua các kiểm định về tính phù hợp như: Kiểm định Omnibus (Althose, L.A, 1997), kiểm định Hosmer và Lemershow (Hosmer D.W and Lemeshow S, 1980), giá trị Cox and Snell R bình phương (Cox, D.R. and E.J Snell, 1989) và giá trị Nagelkerke R bình phương (Nagelkerke, N.J.D., 1991),… Trong đó, các kiểm định lần lược như sau:
Kiểm định Omnibus (Omnibus test) (Althose, L.A, 1997) được sử dụng để đánh giá khả năng tác động, giải thích của các biến giải thích đến mô hình bằng không, nghĩa là mô hình không mang tính khả dụng, tất cả các biến giải thích tham gia vào mô hình đều có sự ảnh hưởng kém đến việc giải thích cho biến phụ thuộc. Về cơ bản, kiểm định Omnibus dựa trên nguyên tắt kiểm định Chi bình phương (chi-square) kết hợp với kiểm định Fisher theo hướng đo lường khả năng giải thích của mô hình chia cho phần không được giải thích bởi mô hình. Giá trị kiểm định F (F test) được thiết lập bởi phương trình sau:
= ∑ − /( − 1)
∑ ∑ − /( − )
Kiểm định Omnibus được đặt trên hai giả thuyết cụ thể là (i) tác động của của các biến giải thích đến biến phụ thuộc là bằng không “0”, nghĩa là mô hình không khả dụng. Và giả thuyết đối là có tồn tại ít nhất một biến giải thích tồn tại trong mô hình, trong trường hợp này, tính khả dụng của mô hình là có tồn tại.
Với kết quả tìm được trong quá trình phân tích bằng phần mềm SPSS cho thấy, giá trị mức ý nghĩa của kiểm định Omnibus (SigOmnibus) khá thấp (bằng 0) cho thấy giả thuyết về tính khả dụng của mô hình là tồn tại.
Bảng 3.7: Kiểm định sự phù hợp của mô hình theo kiểm định Omnibus Chi-square df Sig. Step 1 Step 68.713 9 .000 Block 68.713 9 .000 Model 68.713 9 .000 Nguồn: Tổng hợp từ dữ liệu
Kiểm định Hosmer and Lemershow (Hosmer D.W and Lemeshow S, 1980) là kiểm định nhằm đánh giá tính khác biệt giữa giá trị thực tế và giá trị dự đoán. Về cơ bản, kiểm định Hosmer and Lemershow cho sánh sự khác biệt giữa giá trị dự đoán (được xem là giá trị kỳ vọng – Experted) và giá trị quan sát, giá trị dự đoán và được xác định bởi công thức sau:
= ( − )
(1 − )
Trong đó, Og và Eg là các giá trị thực tế và giá trị kỳ vọng (giá trị dự đoán), Ng và πg là giá trị xác xuất p cho trường hợp diễn ra giá trị 1 của giá trị biến phụ thuộc.
Hai giả thuyết của kiểm định Hosmer and Lemershow được giả định: Giả thuyết H0, không có sự khác biệt giữa giá trị thực tế (Og) và giá trị dự đoán (Eg), và giả thuyết đối (H1) mô tả sự khác biệt có ý nghĩa giữa giá trị thực tế và giá trị dự đoán.
Kết quả phân tích cho thấy, mức ý nghĩa của kiểm định Hosmer and Lemershow khá cao và tiến đến giá trị 62,2%. Vì vậy, giả thuyết về không có sự khác biệt giữa giá trị dựđoán và giá trị thực tế được chọn trong kiểm định này.
Bảng 3.8: Kiểm định sự phù hợp của mô hình theo kiểm định Hosmer và Lemershow
Hosmer and Lemeshow Test
Step
Chi-square df Sig.
1 6.228 8 .622
Nguồn: Tổng hợp từ dữ liệu
Với hai kiểm định Hosmer and Lemershow và kiểm định Omnibus cho thấy sự thống nhất về tính khả dụng của mô hình khá cao.
Bên cạnh hai kiểm định trên, mức độ phù hợp của mô hình (goodness of fit) còn được thể hiện qua hai giá trị Cox and Snell R bình phương đạt 23,8% (Cox, D.R. and E.J Snell, 1989) và giá trị Nagelkerke R bình phương đạt 33,6% (Nagelkerke, N.J.D., 1991).
Bảng 3.9: Kiểm định sự phù hợp của mô hình theo kiểm định Cox&Snelll và Nagelkerke
Step -2 Log likelihood
Cox & Snell R Square
Nagelkerke R Square
1 242.226a .238 .336
a. Estimation terminated at iteration number 5 because parameter estimates changed by less than .001.
Nguồn: Tổng hợp từ dữ liệu phân tích
Kiểm định độ phù hợp của mô hình: Tác giả sử dụng kiểm định Linktest (Pregibon, D, 1980). Kiểm định linktest được sử dụng phục vụ mục tiêu phát hiện sai dạng mô hình của mô hình đang thực hiện. Theo (Pregibon, D, 1980), mô hình sẽ phù hợp về dạng hàm khi sự tác động bởi phần giá trị của nhiễu tạo ra sẽ có tương quan hồi quy mật thiết với biến phụ thuộc (Y). Ngược lại, bình phương của phần dư này không có tương quan hồi quy với biến phụ thuộc (Y).Vì vậy, kết quả kiểm định thỏa mãn linktest (Pregibon, D, 1980) khi kiểm định _hat có ý nghĩa và _hatsq không có ý nghĩa có thể kết luận mô hình phù hợp với nghiên cứu.
Kết quả sau cho thấy, mô hình thỏa mãn linktest (Pregibon, D, 1980) nên có thể kết luận mô hình có thể sử dụng tốt cho nghiên cứu.
Bảng 3.10: Kiểm định tính phù hợp của mô hình (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
Iteration 0: log likelihood = -155.46934 Iteration 1: log likelihood = -122.85213 Iteration 2: log likelihood = -120.56971 Iteration 3: log likelihood = -120.39937 Iteration 4: log likelihood = -120.39897 Iteration 5: log likelihood = -120.39897
Logistic regression Number of obs = 253 LR chi2(2) = 70.14
Prob > chi2 = 0.0000
Log likelihood = -120.39897 Pseudo R2 = 0.2256
--- y | Coef. Std. Err. z P>|z| [95% Conf. Interval] ---+--- _hat | .9069847 .144571 6.27 0.000 .6236308 1.190339 _hatsq | .0960535 .0639558 1.50 0.133 -.0292975 .2214046 _cons | -.0934504 .1976783 -0.47 0.636 -.4808927 .2939919 --- Tất cả các kiểm định trên đều cho thấy, tính khả dụng và mức độ phù hợp của mô hình là khá tốt. Trong kết quả phân loại khả năng dự đoán của mô hình cho thấy khả năng dựđoán của mô hình là khá cao.
Trong trường hợp những doanh nghiệp thực tế được xếp vào không rủi ro tín dụng gồm 77 doanh nghiệp, mô hình đã dự đoán chính xác 42 doanh nghiệp, đạt tỷ lệ 54,5% các quan sát trong trường hợp này.
Trong trường hợp các doanh nghiệp bị xếp vào trường hợp rủi ro tín dụng với tổng số doanh nghiệp là 176, mô hình đã dựđoán chính xác 156 trường hợp, đạt tỷ lệ chính xác đến 88,6%.
Xét chung cho cả mô hình, khả năng chính xác của mô hình đạt 198/253 doanh nghiệp, với tỷ lệ chính xác đạt 78,3% giá trị thực tế.
Bảng 3.11: Khả năng dựđoán của mô hình
Observed Predicted
Y
Percentage Correct Khong rui ro Rui ro
Step 1 Y Khong rui ro 42 35 54.5
Rui ro 20 156 88.6
Overall Percentage 78.3
Nguồn: Tổng hợp từ dữ liệu phân tích
3.4.4. Nhận định kết quả nghiên cứu
Căn cứ vào kết quả mô hình, kết luận từ mô hình có thể được thống kê trong bảng sau. Trong đó, 9/9 biến được kỳ vọng đưa vào mô hình, 4/9 biến thể hiện có khả năng giải thích rõ về rủi ro doanh nghiệp trong quá trình nghiên cứu và 5/9 biến chưa cho thấy sự giải thích rõ ràng, có ý nghĩa trong việc giải thích rủi ro tín dụng của doanh nghiệp. Kết quả cụ thể như sau:
Bảng 3.12: Kết luận kết quả mô hình
STT Ký hiệu biến Biến đầu vào Kết quả từ mô hình
1 X1 RE/TA=Lợi nhuận giữ lại/Tổng tài sản Không có ý nghĩa thống kê 2 X2 RE/NR=Lợi nhuận giữ lại/Doanh thu thuần Không có ý nghĩa thống kê 3 X3 WC/TA=Vốn luân chuyển/Tổng tài sản Có ý nghĩa thống kê 4 X4 NPM=Lợi nhuận sau thuế/ Doanh thu thuần Không có ý nghĩa thống kê 5 X5 ROE=Lợi nhuận sau thuế/Vốn chủ sở hữu Không có ý nghĩa thống kê 6 X6 NR/STD=Doanh thu thuần/Nợ ngắn hạn Có ý nghĩa thống kê 7 X7 CR: Tỷ số thanh khoản ngắn hạn Không có ý nghĩa thống kê 8 X8 NR/TA=Doanh thu thuần/Tổng tài sản Có ý nghĩa thống kê 9 X9 Log(TA): Log(Tổng tài sản) Có ý nghĩa thống kê
Nguồn: Tổng hợp từ kết quả phân tích
Đối với 4/9 biến có ý nghĩa trong việc giải thích rủi ro tín dụng của các doanh nghiệp cho thấy sự phù hợp về cả về phương pháp và kết quả theo các nghiên cứu của Sittichai Puagwatana and Kennedy D Gunawardana (2005), Tugba Keskinkilic and Gunes Sari (2006). Tại Việt Nam, nghiên cứu này cũng phù hợp với nghiên cứu của Lê Tất Thành (2012) với hệ thống biến được lấy
chủ đạo, mô phòng theo các nghiên cứu của Altman (2000), Lo Ka Wan (2005), Ciaran Walsh (2006). Kết quả nghiên cứu cụ thể như sau:
Tổng vốn luân chuyển/ Tổng tài sản (X3): Chỉ số này đo lường mức độ thua lỗ trong hoạt động kinh doanh của doanh nghiệp. Tỷ số càng thấp thể hiện khả năng thua lỗ càng cao. Chỉ số này thể hiện sự biến thiên ngược chiều với tình trạng rủi ro tín dụng của doanh nghiệp. Kết quả nghiên cứu cho hệ số tác động (hệ số hồi quy âm [-]) đã phần nào mô tả chính xác được những tác động và sự biến thiên của sự tác động trên.
Tổng doanh thu thuần/ Tổng nợ ngắn hạn (X6): Chỉ số X6 mô tả khả năng hoạt động, chỉ số hoạt động của doanh nghiệp. Chỉ số này càng cao, mô tả khả năng rơi vào tình trạng rủi ro doanh nghiệp càng thấp, đây là mối quan hệ ngược chiều giữa chỉ số X6 và tình trạng rủi ro doanh nghiệp. Kết quả nghiên cứu cho hệ số tác động âm (-) đã lý giải được tình trạng tác động và chiều biến thiên của tác động trên.
Tổng doanh thu thuần/ Tổng tài sản (X8): Chỉ số X8 mô tả hiệu suất sử dụng tài sản của doanh nghiệp. Theo kết quả kỳ vọng, chỉ số hiệu suất X8 càng cao, mô tả tình trạng rủi ro tín dụng của doanh nghiệp càng thấp. Tuy nhiên, kết quả nghiên cứu cho thấy, sự biến thiên cùng chiều giữa hai chỉ tiêu về hiệu xuất sử dụng tài sản X8 và rủi ro tín dụng (ngược so với kỳ vọng) là trường hợp khá đặc biệt đối với hệ thống doanh nghiệp được đưa vào trong quá trình nghiên cứu.
Thay đổi trong Tổng tài sản (X9): Thay đổi trong nghiên cứu được xét đến trong trường hợp doanh nghiệp thay đổi theo chiều hướng tăng dần tài sản của doanh nghiệp, doanh nghiệp tiến hành mở rộng quy mô theo thời gian. Vì vậy, chỉ số thay đổi tài sản mô tả một doanh nghiệp càng tăng khối lượng tài sản được kỳ vọng khả năng rơi vào rủi ro tín dụng sẽ càng thấp. Kết quả trên được phản ánh khá phù hợp trong kết quả phân tích về mối quan hệ tác động ngược
chiều của quá trình thay đổi tài sản của doanh nghiệp làm giảm khả năng rủi ro tín dụng. Hệ số tác động (hệ số hồi quy âm) đã cho thấy sự phù hợp trên.
Kết quả nghiên cứu trên khá phù hợp với những xu hướng trong các mối quan hệ theo các nghiên cứu của Lê Tất Thành (2012) và Altman (2000), Lo Ka Wan (2005), Ciaran Walsh (2006). Riêng mối quan hệ giữa Tổng doanh thu thuần/Tổng tài sản (X8) 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 doanh nghiệp tại Việt Nam nói chung và các doanh nghiệp có tham gia vay vốn tín dụng tại hệ thống của ngân hàng Sacombank nói riêng. (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
Kết quả nghiên cứu cũng chỉ ra rằng, các yếu tố về Lợi nhuận giữ lại/Tổng tài sản (X1), Lợi nhuận giữ lại / Doanh thu thuần (X2), Lợi nhuận sau thuế / Doanh thu thuần (X4), Lợi nhuận sau thuế/Vốn chủ sở hữu (X5) và Tỷ số thanh khoản ngắn hạn (X7) trong điều kiện của Việt Nam nói chung và các doanh nghiệp tiếp cận tín dụng tại Ngân hàng Sacombank 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 doanh nghiệp lớn nhất trong điều kiện của nghiên cứu cho thấy, các chỉ tiêu thiên về các yếu tố lợi nhuận 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 doanh thu, tài sản của doanh nghiệp, 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 doanh thu phản ảnh khả năng gắn kết với thị trường, khả năng tìm khách hàng mới trong điều kiện phát triển kinh tế khó khăn hiện nay, chỉ tiêu trên cũng mô tả sự năng động và khả năng thích hợp của doanh nghiệp với thị trường. Chỉ tiêu này càng cao, thể hiện khả năng linh hoạt, tìm kiếm thị trường, nâng cao doanh thu của doanh nghiệp càng cao và dẫn đến tỉ lệ nghịch với rủi ro tín dụng. Những chỉ tiêu trên đã cho thấy đôi khi việc tạo ra lợi nhuận là cần thiết cho doanh nghiệp, nhưng trong điều kiện phát triển kinh tế khó khăn hiện nay, lợi nhuận không là
mục tiêu quan trọng nhất trong việc giảm thiểu khả rủi ro tín dụng của doanh nghiệp.
Như vậy, những chỉ tiêu về doanh thu, những thay đổi trong tài sản của doanh nghiệp theo hướng mở rộng quy mô của doanh nghiệp trong quá trình hoạt động của doanh nghiệp phản ánh tình trạng đánh đổi của doanh nghiệp trong quá trình chuyển từ mục tiêu nâng cao lợi nhuận sang mục tiêu nâng cao doanh thu, duy trì hoạt động của doanh nghiệp trong điều kiện kinh tế khó khăn. Những chỉ tiêu trên đã theo tác giả là khá phù hợp với điều kiện hiện nay của kinh tế Việt Nam.
KẾT LUẬN CHƯƠNG 3
Luận văn ở chương này đã trình bày phương pháp nghiên cứu mô hình hồi quy Logistic. Thu thập, mô tả dữ liệu được tiến hành trên mẫu khảo sát 253 doanh nghiệp, trong đó có 176/253 doanh nghiệp được xếp hạng ở mức rủi ro, chiếm 69,6% tổng số doanh nghiệp được khảo sát. Số doanh nghiệp được xếp vào dạng không rủi ro 77/253 doanh nghiệp, chiếm 30,4%. Với các kết quả kiểm định mô hình nghiên cứu gồm Ma trận tương quan các biến trong mô hình, kết quả hồi quy, tính phù hợp của mô hình cho thấy: Tất cả các kiểm định trên có tính khả dụng và mức độ phù hợp của mô hình là khá tốt. Với hệ thống biến được lựa chọn đưa vào mô hình để nghiên cứu; Chương 4 sẽ cho chúng ta biết được ý nghĩa kết quả nghiên cứu cũng như việc giải thích về rủi ro tín dụng của doanh nghiệp thông qua các biến kỳ vọng đưa vào mô hình.
CHƯƠNG 4
GIẢI PHÁP HẠN CHẾ RỦI RO HOẠT
ĐỘNG TÍN DỤNG DOANH NGHIỆP
Chương này sẽ tóm tắt lại kết quả nghiên cứu và đề xuất một giải pháp hạn chế rủi ro tín dụng đối với doanh nghiệp, ngân hàng thương mại cũng như kiến nghị Chính phủ nhằm hạn chế rủi ro tín dụng cũng như giảm mức nợ xấu, góp phần nâng cao chất lượng tín dụng đối với hệ thống ngân hàng Việt Nam.
4.1. Kết luận
Từ mô hình nghiên cứu kỳ vọng ban đầu với 9 biến đựơc kỳ vọng tác động, giải thích cho rủi ro doanh nghiệp. Với dữ liệu được thu thập từ 253 doanh nghiệp từ nguồn tổng hợp của ngân hàng Sacombank, tác giả đã sử dụng mô hình Logit theo nghiên cứu của Lê Tất Thành (2012), trong đó, hệ thống biến được kế thừa từ những nghiên cứu của Altman (2000), Lo Ka Wan (2005) và Ciaran Walsh (2006).
Thông qua việc sử dụng mô hình hồi quy Logit để phân tích những nhân tố tác động đến rủi ro doanh nghiệp, các loại kiểm định về tính phù hợp của mô hình đã được sử dụng khá đầy đủ thông qua các kiểm định có liên quan đến mô