3.1. Lựa chọn biến số 3.1.1 Biến phụ thuộc
Từ bảng kết quả xếp hạng cho các khách hàng pháp nhân ta thấy có 10 kết quả đó là: AAA, AA, A, BBB, BB, B, CCC, CC, C, D biểu thị các mức rủi ro khác nhau, các kết quả này lần lượt được mã hoá bởi các số từ 1 tới 10 là giá trị của biến “XHTD” trong quá trình nhập dữ liệu.
Xuất phát từ thực tế trong quá trình thẩm định đề xuất cho vay khi chấm điểm xếp hạng của VCB Quảng Ninh và hạn chế số lượng của mẫu số liệu mà ta thu thập được cho từng kết quả xếp hạng nên ta chia nhóm kết quả này ( chia biến “XHTD”) thành ba nhóm ( ba biến) biểu thị các nhóm thứ hạng tín dụng của các khách hàng pháp nhân và lấy ba biến đó làm biến phụ thuộc để đưa vào mô hình phân tích cụ thể như sau.
Nhóm 1: Được thành lập từ biến định tính kết quả “xếp hạng tín dụng”
mã hoá tương ứng: 1,2,và 3 trong biến “XHTD”. Dùng thủ tục compute của phần mềm SPSS để tạo biến “N1” từ biến “XHTD” ta được.
1: Nếu biến “XHTD” nhận các giá trị 1,2 và 3 N1=
0: Nếu biến “XHTD” nhận các giá trị còn lại
- Ý nghĩa biến phụ thuộc N1: gồm những quan sát mà kết quả XHTD của các doanh nghiệp xếp loại tốt rủi ro thấp, khả năng tự chủ tài chính cao, hoạt động có hiệu quả gân hàng ưu tiên cấp tín dụng.
Nhóm 2: Được thành lập từ biến định tính kết quả “xếp hạng tín dụng”
(XHTD) của các khách hàng pháp nhân của VCB trong thời kỳ nghiên cứu. Ký hiệu biến: N2 nhận các kết quả xếp hạng gồm: BBB, BB, B được mã hoá tương ứng: 4,5,và 6 trong biến “XHTD”. Dùng thủ tục compute của phần mềm SPSS để tạo biến “N2” từ biến “XHTD” ta được.
1: Nếu biến “XHTD” nhận các giá trị 1,2 và 3 N2=
0: Nếu biến “XHTD” nhận các giá trị còn lại
- Ý nghĩa biến phụ thuộc N2: Các doanh nghiệp có kết quả xếp hạng trung bình, Khả năng tự chủ tài chính bình thường, rủi ro trung bình, kết quả xếp hạng gồm: BBB, BB, B, nhóm khách hàng có thể cấp tín dụng.
Nhóm 3: Được thành lập từ biến định tính kết quả “xếp hạng tín dụng”
(XHTD) của các khách hàng pháp nhân của VCB trong thời kỳ nghiên cứu. Ký hiệu biến: N3 nhận các kết quả xếp hạng gồm: BBB, BB, B được mã hoá tương ứng: 4,5,và 6 trong biến “XHTD”. Dùng thủ tục compute của phần mềm SPSS để tạo biến “N3” từ biến “XHTD” ta được.
1: Nếu biến “XHTD” nhận các giá trị 1,2 và 3 N3=
quả xếp hạng gồm: CCC, CC, C, D), mất khả năng tự chủ tài chính, nguy cơ vỡ nợ cao, nhóm khách hàng không được cấp tín dụng.
Như vậy ta có ba biến phụ thuộc N1, N2, N3 là các biến nhị nguyên 0-1 biểu thị các thứ hạng tín dụng của các khách pháp nhân.
3.1.2. Biến độc lập
Sau khi lựa chọn biến phụ thuộc, bước tiếp theo ta phai xác định biến độc lập sẽ được sử dụng trong phân tích. Biến độc lập được lựa chọn dựa vào các thông tin có được thông qua quá trình chấm điếm xếp hạng tín dụng doanh nghiệp đã trình bày ở Chương II. Gồm các biến biểu thị các thông tin về tài chính (các biến định lượng) được khai thác qua các chỉ số tài chính trên các báo cáo tài chính cùng với các thông tin phi tài chính (các yếu tố định tính) của các doanh nghiệp lấy từ yếu tố đầu vào mà VCB Quảng Ninh dùng để chấm điểm xếp hạng tín dụng cho doanh nghiệp trong quá trình thẩm định cho vay.
Xuất phát thực tế từ quá trình chấm điểm XHTD tại chi nhánh và sự hạn chế thông tin của các doanh nghiệp nên tác giả chỉ thu thập được các thông tin được biểu thị bởi 32 biến độc lập ( gồm 13 biến là các chỉ số tài chính, 15 biến là các thông tin phi tài chính và 4 biến biểu thị 4 ngành kinh tế cơ bản ) đưa vào trong mô hình phân tích.
Vậy ta có danh sách gồm 27 các biến độc lập liệt kê trong bảng. ... được đưa vào mô hình phân tích xem các yếu tố nào ảnh hưởng đến khả năng các biến phụ thuộc N1, N2, N3 nhận các giá trị bằng 1 một cách có ý nghĩa thống kê hay không?
Riêng đối với 4 biến biểu thị các ngành kinh tế, 2 biến biểu thị quy mô doanh nghiệp (QMO_DNLon, QMO_DNNho) và 2 biến biểu thị hình thức sở hữu của doanh nghiệp( HTSH_NN, HTSHKhac) là các biến nhị nguyên nên để so sánh sự ảnh hưởng của các ngành kinh tế, quy mô doanh nghiệp và hình
rằng các biến ngành Công nghiệp (NGANH_CN), biến hình thức sở hữu khác(HTSHKhac) và biến quy mô doanh nghiệp lớn (QMO_DBLon) có số lượng quan sát là nhiều nhất so với các biến còn lại trong cùng nhóm nên ta bỏ biến này ra khỏi mô hình để so sánh sự ảnh hưởng của các biến trong cùng nhóm với biến của nhóm bị đưa ra khỏi mô hình thông qua tỷ số chênh biểu hiện ở giá trị đã được trình bày trong mục. ...ở chương II.
Bảng 3.2a Danh sách các biến độc lập sử dụng trong nghiên cứu
STT Danh sách các Biến độc lập Loại biến Nhân tố rủi
ro tín dụng Ký Hiệu
1 Khả năng thanh toán ngắn hạn Định lượng Thanh khoản KNTT_Ngh 2 Khả năng thanh toán nhanh Định lượng Thanh khoản KNTT_Nhan 3 Luân chuyển hàng tồn kho Định lượng Hoạt động LCHT_Kho 4 Kỳ thu tiền bình quân Định lượng Hoạt động KTTBQ 5 Hệ số sử dụng tài sản Định lượng Hoạt động HSSD_TSan 6 Nợ phải trả trên tổng tài sản Định lượng Cân nợ NPT_TTSan 7 Nợ phải trả trên VCSH Định lượng Cân nợ NPT_VCSH 8 Thu nhập trước thuế Trên DT Định lượng Thu nhập TNTT_DT 9 Thu nhập trước thuế và lãi vay/ Tổng tài sản Định lượng Thu nhập TNTT_TSan 10 Thu nhập trước thuế trên VCSH Định lượng Thu nhập TNTT_VCSH 11 Hệ số khả năng trả lãi Định lượng Dòng tiền HSKN_TLai 12 Hệ số khả năng trả nợ gốc Định lượng Dòng tiền HSKN_Tgoc 13 Trạng thái luân chuyển tiền tệ Định lượng Dòng tiền TTLC_TTe 14 Thời gian hoạt động của DN Định lượng Uy tín DN TGHDDN 15 Kinh nghiệm trong ngành GĐDN Định lượng Năng lực QLý KNoGD 16 Tầm nhìn củaDN trong Tương lai Định tính Năng lực QLý TAM_ Nhìn 17 Triển vọng ngành của DN Định tính Bên ngoài TRIEN_Vong 18 Uy tín doanh nghiệp Định tính Bên ngoài UTIN_DN 19 Vị thế cạnh tranh Định tính Bên ngoài VTHE_CTranh 20 Hình thức sở hữu nhà nước Nhị nguyên T.TinDN HTSH_NN 21 Hình thức sở hữu khác Nhị nguyên T.TinDN HTSH_TNhan 22 Quy mô doanh nghiệp lớn Nhị nguyên T.TinDN QMO_DNLon 23 Quy mô doanh nghiệp nhỏ Nhị nguyên T.TinDN QMO_DNNho 24 Ngành công nghiệp Nhị nguyên Ngành KT NGANH_CN
25 Ngành xây dựng Nhị nguyên Ngành KT NGANH_XD
26 Ngành thương mại dịch vụ Nhị nguyên Ngành KT NGANH_TMDV 27 Ngànhh nông lâm ngư Nhị nguyên Ngành KT NGANH_NL
3.2. Chọn mẫu
quan trọng trong bất kỳ nghiên cứu thống kê nào, bởi việc lựa chọn số liệu chính xác sẽ mô tả tốt nhất cho việc nhận biết mô hình.
Bộ số liệu được sử dụng trong đề tài là các thông tin về doanh nghiệp ( gồm các thông tin tài chính định lượng và các thông tin phi tài chính định tính), của các doanh nghiệp là khách hàng pháp nhân của chi nhánh trong vòng 3 năm (từ 2007 đến 2009). Nguồn số liệu được thu thập từ phòng quan hệ khách hàng và phòng quản lý nợ của VCB Quảng Ninh.
* Mô tả mẫu nghiên cứu:
Trong mẫu nghiên cứu có 376 quan sát gồm thông tin nêu trên của 169 doanh nghiệp là khách hàng pháp nhân của VCB Quảng Ninh trong ba năm từ 2007 đến 2009 và đã được chấm điểm XHTD tại chi nhánh và các kết quả XHTD được mã hoá từ 1 đến 10 và được chia theo các 3 nhóm kết quả xếp được mô tả bởi các biến N1,N2,N3 trong đó số lượng của từng nhóm theo các khoản vay, số lượng doanh nghiệp và các ngành kinh tế được thống kê như sau
Bảng 3.2b. Thống kê số lượng các nhóm kết quả XHTD theo số khoản vay và số doanh nghiệp trong mẫu nghiên cứu
Nhóm Số khoản vay Số doanh nghiệp
Nhóm 1 148 77
Nhóm 2 149 62
Nhóm 3 79 30
Tổng số 376 169
Ngành kinh tế Số khoản vay Số doanh nghiệp Ngành công nghiệp 103 81 Ngành xây dựng 116 77 Ngành TM-DV 69 52 Ngành NL- TS 88 53 Tổng số 376 169
( Nguồn: mẫu số liệu nghiên cứu)
Bảng 3.2d Mô tả các biến độc lập (các biến định lượng)
Có thể thấy giá trị của các biến độc lập chênh lệch nhau khá lớn. Điều này thể hiện sự không đồng đều của bộ số liệu thu thập và có thể ảnh hưởng đến kết quả ước lượng.
3.3. Phân tích
3.3. Phân tích
Từ quá trình phân tích lựa chọn biến tư mẫu số liệu ở trên, tác giả đi xây dựng các mô hình hồi quy logicstic tương ứng với các biến phụ thuộc N1,N2,N3 và 24 biến độc lập được liệt kê trong bảng. ...(sau khi đã bỏ 3 biến nhị nguyên ra ngoài để so sánh) để xem xét phân tích mức độ các yếu tố ảnh hưởng đến khả năng doanh nghiệp có kết quả xếp hạng rơi vào một trong ba nhóm đã chia.
pháp nhân có kết quả xếp hạng rơi vào nhóm 1
Ta xây dựng mô hình hồi quy logistic để xem xét phân tích mức độ các yếu tố ảnh hưởng đến khả năng doanh nghiệp có kết xếp hạng rơi vào nhóm 1 (biến N1 nhận giá trị 1)
A/ Ước lượng mô hình
Chạy mô hình hồi quy logistic gồm biến phụ thuộc N1 và ta lựa 24 biến độc lập bằng phần mềm SPSS với phương pháp Enter được kết quả cho trong bảng 3.4.1a và 3.4.1b
Bảng 3.4.1a Kết quả đánh giá mô hình lần 1
mô hình khá tốt. Với độ tin cậy 90% tương ứng với sig nhỏ hơn 0,1 từ bảng kế quả trên ta thấy chỉ có 7 biến ảnh hưởng đến xác suất để biến N1 nhận giá trị 1 một cách có ý nghĩa thống kê, còn 17 biến còn lại đều có sig lớn hơn 0,1 và ta lần lượt xét ý nghĩa kinh tế của 17 biến đó, cho thấy có thể loại bỏ các biến này ra khỏi mô hình xem xét
Tiếp tục ta chạy tiếp mô hình hồi quy logistic với 1 biến phụ thuộc N1 và 7 biến độc lập còn lại được kết quả cho dưới bảng
Cũng dựa vào tỷ số loglikehood và kiểm đinh khi bình phương cho thấy đây là mô hình khá tốt, và ta lấy với độ tin cậy 90% và căn cứ vào bảng kết quả cho thấy hai biến biểu thị hệ số khả năng trả lãi (HSKN_Tlai) và biến biểu thị vị thế cạnh tranh (VTHE_Ctranh) có sig lớn hơn 0,1, nên xét về ý nghĩa thống kê và ý nghĩa kinh tế hai biến nói trên có thể được loại bỏ khỏi mô hình đang xét.
Cuối cùng ta chạy tiếp mô hình hồi quy logistic với 1 biến phụ thuộc N1 và 5 biến độc lập còn lại ta được kết quả cho dưới bảng:
Với bộ số liệu gồm 376 quan sát và không có quan sát nào thiếu thông tin, dựa vào tỷ số loglikelihood và kiểm định khi bình phương cho thấy đây là mô hình tốt. Cũng với độ tin cậy 90% cho thấy cả 5 biến đều có sig nhỏ hơn 0.1 nên cả 5 biến này đều có ảnh hưởng đến xác suất để N1 nhận giá trị bằng 1 một cách có ý nghĩa thống kê, các hệ số có mặt trong mô hình: β0 =-6,729, β1 =0,263, β2 = 0,054, β3 = 1,64; β4 = -0.109, β5 = -0.664.
B/ Phân tích kết quả:
Phương trình toán học biểu thị các yếu tố ảnh hưởng tới xác suất doanh nghiệp được xếp hạng vào nhóm 1 là:
6,729 0,263* _ 0,054* _ 0,1,64* 0,109* _ 0,664* _ 6,729 0,263* _ 0,054* _ 0,1,64* 0,109* _ 0,664* _
1 1)
ˆ(
1
KNTT Ngh LCHT Kho TGHDDN QMO DNNho NGANH NL KNTT Ngh LCHT Kho TGHDDN QMO DNNho NGANH NL
N e p e − + + + − − − + + + − − = = +
Xác suất trong trường hợp các biến giải thích đều bằng 0 là:
, Xác suất để N1 nhận giá trị bằng 1 trong điều kiện các biến giải thích đều 0 là 0,119%, rất nhỏ, có thể coi như các biến giải thích có mặt trong mô hình đã giải thích hoàn toàn được cho biến phụ thuộc
Để đánh giá được sự tác động của từng yếu tố lên xác suất để doanh nghiệp được xếp vào nhóm 1 ta đi xét một doanh nghiệp cụ thể trong dữ liệu mà ta thu thập được:
Xét doanh nghiệp có mã A13 trong tệp dữ liệu tiếp cận, doanh nghiệp thuộc loại hình công ty cổ phần, nhóm ngành nông lâm, quy mô nhỏ, có bảng cân đối kết toán năm 2009 tóm tắt được cho trong bảng 2....
STT Chỉ tiêu Đơn vị tính Số tiền
A Tài sản lưu động Triệu đồng 40.366
1 Tiền và các khoản tương đương đương tiền Triệu đồng 18.516
2 Đầu tư tài chính ngắn hạn Triệu đồng
3 Các khoản phải thu Triệu đồng 53
Trong đó, phải thu khách hàng Triệu đồng 43
4 Hàng tồn kho Triệu đồng 33
5 Tài sản lưu động khác Triệu đồng 21.764
B Tài sản cố định và đầu tư dài hạn Triệu đồng 32.702
1 Tài sản cố định Triệu đồng 25.227
2 Đầu tư dài hạn Triệu đồng
3 Chi phí xây dựng cơ bản dở dang Triệu đồng 7.475
4 Tài sản dài hạn khác Triệu đồng
C Nợ phải trả Triệu đồng 35.446
1 Nợ ngắn hạn Triệu đồng 26.173
Trong đó, phải trả người bán Triệu đồng 3
2 Nợ dài hạn Triệu đồng
3 Nợ khác Triệu đồng 9.273
D Vốn chủ sở hữu Triệu đồng 5.275
Tổng giá trị tài sản Triệu đồng 73.068
( Nguồn: trích từ dữ liệu tiếp cận của Vietcombank Quảng Ninh)
Kết quả kinh doanh năm 2009 công ty cổ phần A13 đạt doanh thu 10.899 triệu đồng, giá vốn hàng bán là 3.801 triệu đồng, lợi nhuận trước thuế là 4270 triệu đồng và lợi nhuận sau thuế là 3074 triệu đồng. Tổng lãi vay và đã thanh toán cho ngân hàng 2.093 triệu đồng với
Hệ số khả năng trả nợ gốc là: 1,6 lần
Thời gian hoạt động của doanh nghiệp: 11 năm
Từ bảng cân đối kế toán và các kết quả kinh doanh của doanh nghiệp A13 ta tính được các chỉ số tài chính được liệt kê trong bảng. ...
Bảng. .. Các chỉ số tài chính năm 2009 của công ty A13
STT Chỉ tiêu Đơn vị tính Kết quả
A Chỉ tiêu thanh khoản
1 Khả năng thanh toán ngắn hạn Lần 1.35
2 Khả năng thanh khoản nhanh Lần 1.35
B Chỉ tiêu hoạt động
1 Vòng quay hàng tồn kho Vòng 115
2 Kỳ thu tiền bình quân Ngày 1.77
3 Doanh thu/ Tổng tài sản Lần 0.15
3 Nợ quá hạn/ Tổng nợ ngân hàng % 0.00 D Chỉ tiêu thu nhập
1 Thu nhập sau thuế/ Doanh thu % 28,20
2 Tổng thu nhập sau thuế/Tổng TS % 4,207
3 Tổng thu nhập sau thuế/ VCSH % 58,27
(Nguồn: trích từ dữ liệu tiếp cận của Vietcombank Quảng Ninh)
Từ các thông tin của doanh nghiệp ta tính được xác suất mà doanh nghiệp được xếp hạng vào nhóm N1 là 6,729 0,263*1,35 0.054*115 0,164*11 0,109*1 0,664*1 6,729 0,263*1,35 0.054*115 0,164*11 0,109*1 0,664*1 1 1) 0, 7099(70, 99%) ˆ( 1 N e p p e − + + + − − − + + + − − = = = = +
* Ảnh hưởng của chỉ số khả năng thanh toán ngắn hạn (KNTT_Ngh) tới
xác suất rơi vào xếp hạng nhóm 1 của doanh nghiệp.
Nếu các yếu tố khác không đổi và chỉ số khả năng thanh toán ngắn hạn (KNTT_Nghan) tăng lên 1% sẽ làm cho khả năng doanh nghiệp được xếp hạng ở nhóm 1 sẽ thay đổi (tăng) là:
P1= p*(1-p)* β1 = 0.7099*(1-0.7099)*0,263 = 0,0541( 5.41%) Như vậy ta thấy nếu chỉ số khả năng thanh toán ngắn hạn của doanh nghiệp mà càng lớn thì khả năng doanh nghiệp được xếp hạng vào nhóm 1 càng cao. Điều này hoàn toàn phù hợp với thực tế và được lý giải là: khả năng thanh toán ngắn hạn = Tài sản lưu động/Nợ ngắn hạn, chỉ số này cao nói lên rằng tài sản lưu động của doanh nghiệp đủ khả năng thanh toán nhanh các khoản nợ ngắn hạn khi các chủ nợ yêu cầu điều này cũng phản ảnh năng lực tài chính của doanh nghiệp khá tốt.