Trên thế giới, có rất nhiều các nghiên cứu định lượng ước lượng xác suất vỡ nợ của khách hàng dựa trên xếp hạng tín dụng của các tổ chức uy tín như Standard&Poor, Moodys’, Fitch,… đã được thực hiện. Bảng 2.2. trình bày tóm tắt một số nghiên cứu
liên quan của nhiều nhà nghiên cứu trong nước và trên Thế Giới với thời gian, đối tượng nghiên cứu và phương pháp định lượng khác nhau.
Bảng 2.2 Tổng quan các nghiên cứu định lượng về xác suất trả nợ vay của KHDN Tác giả Đối tượng và thời
gian nghiên cứu
Phương pháp
nghiên cứu Kết quả nghiên cứu
Altman (1968)
66 công ty, bao gồm: 33 công ty nộp đơn xin phá sản trong giai đoạn 1946-1965 và 33 công ty vẫn còn tồn tại tại thời điểm phân tích (Năm 1968) Phương pháp phân tích biệt thức với mô hình chỉ số Z-score Các biến: Vốn lưu động/Tổng tài sản (TTS); Lợi nhuận giữ lại/TTS; EBIT/TTS; Giá trị vốn hóa thị trường/ giá trị tổng nợ sổ sách; Doanh thu/TTS đều tác động cùng chiều (+) đến chỉ số tổng thể (Z)
Altman
&Lavalle (1981)
54 công ty niêm yết trong ngành sản xuất và phân phối ở Canada
Phương pháp phân tích phân biệt với mô hình chỉ số Z-score
Các biến: Tài sản ngắn hạn/Nợ ngắn hạn; Lợi nhuận/Tổng nợ; Tốc độ tăng trưởng giá trị vốn hóa sổ sách/tốc độ tăng trưởng tài sản sẽ tác động cùng chiều (+) đến chỉ số tổng thể (Z); Tổng nợ/Tổng tài sản lại có tác động ngược chiều (-)
Rashid & Abbas (2011) 52 công ty thuộc ngành phi tài chính ở Pakistan, trong đó có 26 công ty phá sản và 26 công ty không phá sản Phương pháp phân tích phân biệt với mô hình chỉ số Z-score
Các biến: Doanh thu/Tổng tài sản; Lợi nhuận trước thuế và lãi vay/Nợ ngắn hạn sẽ tác động cùng chiều (+) đến chỉ số tổng thể (Z);
Tác giả Đối tượng và thời gian nghiên cứu
Phương pháp
nghiên cứu Kết quả nghiên cứu
là phá sản
Z >= 0,724: Công ty được coi là không phá sản
Đào Thị Thanh Bình & Nguyễn Anh Đức (2012)
Mẫu dữ liệu đã được làm sạch bao gồm 285 khách hàng có phát sinh quan hệ tín dụng tại HabuBank trong 3 năm (từ năm 2008 đến 2010)
Phương pháp phân tích phân biệt với mô hình chỉ số Z-score
Các biến: Vốn lưu động/TTS; Lợi nhuận giữ lại/TTS; Lợi nhuận sau thuế/Tổng tài sản; Giá vốn hóa thị trường/tổng nợ phải trả; Tổng nợ phải trả/TTS; Lợi nhuận sau thuế/Doanh thu thuần sẽ tác động cùng chiều (+) đến chỉ số tổng thể (Z); Chỉ riêng đối với biến Giá trị vốn hóa thị trường/Giá trị sổ sách lại có tác động ngược chiều (-) Đào Thị Thanh Bình (2013) 60 công ty sản xuất niêm yết trên sàn HOSE hoặc HNX tại Việt Nam
Phương pháp phân tích phân biệt với mô hình chỉ số Z-score
Các biến: Vốn lưu động/ TTS; Giá trị vốn hóa thị trường/tổng nợ; giá trị vốn hóa trên thị trường/giá trị vốn hóa trên sổ sách; lợi nhuận ròng/Doanh thu và Lợi nhuận ròng/Tài sản cố định sẽ tác động cùng chiều (+) đến chỉ số tổng thể (Z);
Tác giả Đối tượng và thời gian nghiên cứu
Phương pháp
nghiên cứu Kết quả nghiên cứu
lại/Tổng tài sản; Lợi nhuận ròng/Tổng tài sản; Tổng nợ/Tổng tài sản lại có tác động ngược chiều (-)
Jimenez
&Saurina (2004)
Với hơn 3 triệu dữ liệu quan sát tại các TCTD ở Tây Ban Nha với giá trị món vay hơn 6.000 EUR
Dữ liệu được thu thập theo từng tháng trong 5 năm: 1987; 1990; 1993; 1997; 2000 Mô hình hồi quy Logit nhị thức Khoản vay có TSĐB có xác suất vỡ nợ cao hơn so với khoản vay không có TSĐB Các khoản vay ngắn hạn là những khoản vay có nguy cơ vỡ nợ cao nhất và ngược lại đối với các khoản vay dài hạn (trên 5 năm) Khoản vay càng lớn thì khả năng vỡ nợ càng thấp Irakli Ninua (2008) 600 quan sát từ tập dữ liệu gồm 35.568 DN vay vốn tại ProCreditBank của Georgia (Mỹ) trong khoảng thời gian 2004- 2007
Mô hình hồi quy Logit nhị thức
Biến phụ thuộc là: Tỷ lệ khoản vay không trả nợ (LLR)
Kết quả: Các biến TSĐB; Loại khách hàng (TYPECLIENT) ; Số lượng nhân viên của khách hàng có tác động cùng chiều đến LLR. (+)
Còn lại các biến: Giá trị khoản vay; thời gian cho vay; Tỷ lệ chấp thuận số tiền cho vay có
Tác giả Đối tượng và thời gian nghiên cứu
Phương pháp
nghiên cứu Kết quả nghiên cứu
tác động ngược chiều đến LLR (-)
Andrea Ruth Coravos (2010)
Bộ dữ liệu gồm 530 khoản vay của các khách hàng có quy mô nhỏ tại CDFIs trong giai đoạn từ 2002-2007
Mô hình hồi quy Logit nhị thức
Biến phụ thuộc: Khả năng trả nợ
Kết quả: Các biến: kinh nghiệm quản lý; điểm FICO cá nhân; thời gian kinh doanh tác động cùng chiều đến khả năng trả nợ (+)
Trong khi các biến: Thời gian vay; Tỷ lệ thất nghiệp lại có tác động ngược chiều đến khả năng trả nợ (-) Chiara Pederzoli và Costanza Torricelli (2010) Các DN vừa và nhỏ ở Ý Mô hình hồi quy Logit nhị thức Tất cả các chỉ tiêu: Nợ dài hạn/TTS; Lợi nhuận trước lãi và thuế/TTS; Vốn chủ sở hữu/TTS và Tổng doanh thu/TTS đều tác động cùng chiều (+) đến khả năng trả nợ của khách hàng
(Hay ngược chiều (-) với xác suất trả nợ của khách hàng) Mô hình hồi Biến phụ thuộc: Khả năng
Tác giả Đối tượng và thời gian nghiên cứu
Phương pháp
nghiên cứu Kết quả nghiên cứu
Nguyễn Thùy Dương, Nguyễn Thanh Tùng (2013) Bao gồm 490 khách hàng tại các NHTM Việt Nam từ năm 2007 - 2011
quy Logit nhị thức
không trả được nợ
Giá trị khoản vay; tài sản đảm bảo có tác động cùng chiều đến khả năng không trả được trả nợ của khách hàng;
Tương tự DNNN cũng có tác động cùng chiều đến khả năng không trả được nợ
Phan Đình Anh & Nguyễn Hòa Nhân (2013)
Mẫu bao gồm 290 DN dùng để hồi quy,phân tích; và 170 doanh nghiệp
dùng để kiếm tra lại khả năng dự báo.
Các DN này đều được niêm yết trên HOSE và HNX trong giai đoạn 2010-2011 Kết hợp cách tiếp cận quyền chọn và phân tích hồi quy logit
Tỷ suất nợ (Nợ phải trả/TTS) có tác động cùng chiều (+) đến rủi ro vỡ nợ của các doanh nghiệp;
Ngược lại các biến: Lợi nhuận sau thuế/VCSH; Lợi nhuận sau thuế/Doanh thu và Doanh thu/TTS đều có quan hệ nghịch biến (-) với rủi ro vỡ nợ của doanh nghiệp
Nguồn: Tổng hợp của tác giả
Bảng 2.2. cho thấy các nghiên cứu trong nước và trên thế giới đã sử dụng nhiều phương pháp khác nhau để ước lượng xác suất trả nợ vay của khách hàng, đi kèm với việc lựa chọn danh mục các biến độc lập khác nhau với các đối tượng và thời gian nghiên cứu khác nhau. Có thể thấy mô hình Z-score ước lượng xác suất khách hàng vỡ nợ của Altman từ năm 1968 được áp dụng khá phổ biến và rộng rãi, mô hình Altman
Z-score là một phương trình tuyến tính trong đó 5 biến vốn lưu động/tổng tài sản; lợi nhuận giữ lại/tổng tài sản; lợi nhuận trước thuế trước lãi vay/tổng tài sản; giá trị vốn hóa thị trường/giá trị tổng nợ sổ sách và doanh thu/tổng tài sản được đặt trọng số một cách khách quan và tổng hợp lại để đưa ra một điểm số mà dựa vào đó để phân loại các công ty thành các nhóm vỡ nợ và không vỡ nợ. Kết quả ước lượng cho thấy 5 biến này đều tác cùng chiều (+) đến chỉ số tổng thể (Z).
Tương tự trong nghiên cứu của mình, Altman & Lavalle (1981) đã sử dụng phương pháp phân tích phân biệt với mô hình chỉ số Z-score để xây dựng mô hình ước lượng xác suất vỡ nợ tại Canada bằng cách sử dụng các số liệu tài chính của 54 công ty niêm yết trong ngành sản xuất và phân phối. Từ 11 biến độc lập ban đầu các tác giả thu được mô hình cuối cùng với năm chỉ số tài chính và kết quả được thể hiện như sau: các biến tài sản ngắn hạn/nợ ngắn hạn; lợi nhuận/tổng nợ; tốc độ tăng trưởng giá trị vốn hóa sổ sách/tốc độ tăng trưởng tài sản sẽ tác động cùng chiều (+) đến chỉ số tổng thể (Z). Chỉ riêng duy nhất biến tổng nợ/tổng tài sản cho thấy tác động ngược chiều (-) đến chỉ số tổng thể.
Hay trong nghiên cứu của Rashid & Abbas (2011), các tác giả đã công bố mô hình sau khi tiến hành nghiên cứu trên mẫu gồm 52 công ty thuộc ngành phi tài chính ở Pakistan, trong đó có 26 công ty phá sản và 26 công ty không phá sản. Kết quả cho thấy với trường hợp Z <= -0,724 thì công ty được coi là phá sản và ngược lại Z >= 0,724 thì công ty được coi là không phá sản. Thêm vào đó các biến doanh thu/tổng tài sản; lợi nhuận trước thuế và lãi vay/nợ ngắn hạn sẽ tác động cùng chiều (+) đến chỉ số tổng thể (Z);
Ở Việt Nam, hai tác giả Đào Thị Thanh Bình và Nguyễn Anh Đức (2012) đã sử dụng mẫu nghiên cứu bao gồm 285 khách hàng có phát sinh quan hệ tín dụng tại HabuBank trong 3 năm (từ năm 2008 đến 2010). Kết quả mô hình chỉ số Z-score cho kết quả: các chỉ tiêu vốn lưu động/tổng tài sản; lợi nhuận giữ lại/tổng tài sản; lợi nhuận
sau thuế/tổng tài sản; giá vốn hóa thị trường/tổng nợ phải trả; tổng nợ phải trả/tổng tài sản; lợi nhuận sau thuế/doanh thu thuần sẽ tác động cùng chiều (+) đến chỉ số tổng thể (Z). Chỉ riêng đối với biến giá trị vốn hóa thị trường/giá trị sổ sách lại có tác động ngược chiều (-).
Tiếp đến vào năm 2013 tác giả Đào Thị Thanh Bình cũng tiếp tục sử dụng mô hình phân tích phân biệt với mô hình chỉ số Z-score đối với 60 công ty sản xuất niêm yết trên sàn HOSE hoặc HNX tại Việt Nam. Trái ngược so với kết quả nghiên cứu trước đó của tác giả đối với 285 khách hàng tại Habubank, kết quả mô hình lần này cho thấy: giá trị vốn hóa trên thị trường/giá trị vốn hóa trên sổ sách tác động cùng chiều và lợi nhuận giữ lại/tổng tài sản lại có tác động ngược chiều với chỉ số tổng thể Z.
Sau đó, rất nhiều nhà nghiên cứu đã sử dụng mô hình Logit để dự báo xác suất vỡ nợ của các doanh nghiệp như Jimenez &Saurina (2002) với dữ liệu hơn 3 triệu quan sát tại các TCTD ở Tây Ban Nha; Irakli Ninua (2008) với việc sử dụng mô hình hồi quy Logit để đánh giá rủi ro tín dụng của khoản vay thông qua một biến phụ thuộc - tỷ lệ khoản vay không hoàn trả (LLR) và Pederzoli và Torricelli (2010) với việc sử dụng các chỉ số tài chính và năng lực tài chính để dự đoán xác suất trả nợ của các DN nhỏ ở Ý….
Nghiên cứu chứng minh thời gian vay tác động ngược chiều đến khả năng trả nợ của DN có thể kể đến như nghiên cứu của Coravos (2010). Với việc sử dụng mô hình hồi quy Logit, nghiên cứu đã thu thập bộ dữ liệu chứa 530 khoản vay của các DN có quy mô nhỏ trong khoảng thời gian từ 2002-2007 một cách ngẫu nhiên trong danh mục cho vay của Community Development Financial Institutions (CDIs). Kết quả từ nghiên cứu này cho thấy thời gian vay có tác động ngược chiều đến khả năng trả nợ, hay nói cách khác thời gian vay của DN càng dài thì khả năng trả nợ của DN càng kém.
Tương tự, trong nghiên cứu của mình, Irakli Ninua (2008) cũng đã sử dụng mô hình hồi quy Logit để đánh giá rủi ro tín dụng của khoản vay thông qua một biến phụ thuộc – tỷ lệ khoản vay không hoàn trả (LLR) của một mẫu 600 quan sát từ tập dữ liệu gồm 35.568 DN được nhận vốn vay tại ProCreditBank trong khoảng thời gian 2004- 2007. Kết quả ước lượng của mô hình cho kết luận tài sản bảo đảm có mối quan hệ cùng chiều với LLR ở mức ý nghĩa 1%. Tác giả cũng lưu ý rằng các khoản vay có TSĐB có xác suất không trả nợ cao hơn so với các khoản vay không có TSĐB. Ngược lại, giá trị khoản vay và thời gian vay lại tác động ngược chiều với LLR nhưng ảnh hưởng không đáng kể.
Hay trong nghiên cứu của Chiara Pederzoli và Costanza Torricelli (2010) cũng với việc sử dụng mô hình hồi quy logit nhị phân, tác giả đã sử dụng các chỉ số tài chính và năng lực tài chính để dự đoán xác suất trả nợ của các DN nhỏ ở Ý bao gồm bốn chỉ tiêu chính: tỷ lệ nợ dài hạn/tổng tài sản; lợi nhuận trước lãi và thuế/tổng tài sản; tổng vốn cổ phần/tổng tài sản và doanh thu/tổng tài sản. Kết quả ước tính cho thấy rằng tất cả các biến đều có tác động ngược chiều đến xác suất vỡ nợ (PD).
Tại Việt Nam, cũng đã có nhiều nghiên cứu về việc lựa chọn mô hình đo lường rủi ro cho các khoản vay tại các Ngân hàng thương mại Việt Nam như nghiên cứu của Nguyễn Thùy Dương và Nguyễn Thanh Tùng (2013) đã sử dụng phương pháp hồi quy logit để ước lượng mô hình xác suất với độ tin cậy 90%. Kết quả cho thấy các nhân tố ảnh hưởng tới khả năng không hoàn trả nợ đúng hạn hoặc trả nợ trong phạm vi 90 ngày từ ngày đến hạn bao gồm: mức độ xếp hạng tín dụng, giá trị khoản vay, mục đích của khoản vay, bảo đảm tiền vay & các cam kết ràng buộc bổ sung trong hợp đồng tín dụng, mức độ quan hệ giữa ngân hàng và doanh nghiệp, khách hàng vay có phải là tập đoàn DNNN hay không. Với kết quả mô hình cho thấy tất cả các biến độc lập đều có ảnh hưởng chặt chẽ và có mối quan hệ cùng chiều với xác suất vỡ nợ. Bên cạnh đó theo kết quả nghiên cứu thì trong số khách hàng không hoàn trả được nợ vay cho ngân
hàng đúng hạn và sau 90 ngày thì khách hàng là Tập đoàn Kinh tế Nhà nước chiếm tới gần 50% nhưng tổng giá trị khoản vay thì chiếm tương ứng hơn 70% trong giá trị khoản vay của mẫu nghiên cứu và mục đích của các món vay đó chủ yếu là dành cho xây dựng và bất động sản.
Ngoài ra, còn có nghiên cứu của Phan Đình Anh, Nguyễn Hòa Nhân (Trường Đại học Kinh Tế Đà Nẵng) với việc xây dựng mô hình kết hợp sử dụng phương pháp phân tích hồi quy logistic với biến phụ thuộc là biến nhị phân thể hiện tình trạng rủi ro DN vỡ nợ và các biến độc lập là các biến đã được nhận diện trong mô hình đo lường rủi ro DN theo cách tiếp cận quyền chọn nhằm xác định rủi ro vỡ nợ của các DN niêm yết trên thị trường chứng khoán Việt Nam. Kết quả cho thấy tỷ suất nợ (nợ phải trả/tổng tài sản) có tác động cùng chiều (+) đến rủi ro vỡ nợ của các DN, ngược lại các biến: lợi nhuận sau thuế/vốn chủ sở hữu; lợi nhuận sau thuế/doanh thu và doanh thu/tổng tài sản đều có quan hệ nghịch biến (-) với rủi ro vỡ nợ của DN.
Có thể thấy, các nghiên cứu trước đây đã đề xuất nhiều phương pháp và mô hình, đưa vào áp dụng và thu được những kết quả khá tốt trong thực tiễn. Tuy nhiên, mô hình Logit lại được đánh giá cao nhất trong quá trình phát triển các mô hình đánh giá khả năng trả nợ trong nghiên cứu cũng như thực tế xếp hạng xuất phát từ việc ước lượng các tham số là dễ dàng và có thể giải thích được, cũng như ước lượng rủi ro khi thay đổi kích thước mẫu là thấp.
Do đó, nhằm kế thừa kết quả những nghiên cứu trước đây, luận văn sẽ tập trung nghiên cứu mô hình định lượng với mục tiêu mô hình thực nghiệm có khả năng dự đoán tốt khả năng trả nợ của KHDN tại VCB.HCM, đồng thời tác giả cũng kỳ vọng mô hình này sẽ được tham khảo sử dụng trong việc ra quyết định cấp tín dụng đối với các KHDN vay vốn tại VCB.HCM.
Kết luận chương 2
Qua chương 2, đề tài đã lần lượt trình bày khái quát một số lý thuyết tổng quan về việc đánh giá khả năng trả nợ vay của khách hàng doanh nghiệp, xác định cơ sở lý