Trương Đông Lộc và Nguyễn Thanh Bình (2011), nghiên cứu các yếu tố ảnh
hưởng đến khả năng trả nợ vay đúng hạn của nông hộ tỉnh Hậu Giang. Tác giả sử dụng số liệu thu thập bằng cách phỏng vấn trực tiếp 436 nông hộ có vay vốn trong năm 2009 và đến 31/12/2009 vẫn còn dư nợ, phương pháp nghiên cứu mô hình Probit để phân tích các yếu tố ảnh hưởng đến khả năng trả nợ vay đúng hạn của nông hộ. Kết quả cho thấy khả năng trả nợ vay đúng hạn của nông hộ có tương quan thuận với thu nhập sau khi vay và số thành viên trong gia đình có thu nhập, nhưng lại có tương quan nghịch với lãi suất đi vay. Ngoài ra, kết quả phân tích cho thấy trình độ học vấn của chủ hộ càng cao thì khả năng trả nợ đúng hạn của họ càng cao. Cuối cùng, kết quả phân tích định lượng còn cho thấy rằng khả năng trả nợ đúng hạn của những hộ đi vay vốn phục vụ cho sản xuất nông nghiệp có xác suất trả nợ cao hơn những hộ vay vốn sử dụng cho mục đích phi nông nghiệp.
Lê Khương Ninh và Lê Thị Thu Diềm (2012), Nghiên cứu dùng phương pháp
định lượng để khảo sát những yếu tố ảnh hưởng đến khả năng trả nợ vay của doanh nghiệp. Tác giả dùng phương pháp chọn mẫu ngẫu nhiên các doanh nghiệp trên địa bàn thành phố Cần Thơ, mẫu khảo sát gồm 214 doanh nghiệp, tác giả sử dụng thông tin BCTC của doanh nghiệp gồm ba phần: Bảng cân đối kế toán, báo cáo kết quả HĐKD và báo cáo lưu chuyển tiền tệ. Sau khi tính toán các chỉ số tài chính, tác giả đưa vào mô hình hồi quy để ước lượng ảnh hưởng của chúng đến khả năng trả nợ của doanh nghiệp.
KNTRANO[P(Y=1)/P(Y=0)] = β0 + β1DBTC + β2DTTD + β3ROE + β4ROA +
β5DT+ β6VLD+ β7TK+ β8KNHD + β9QUYMO+
β10KN + β11CN+ β12TM+ ε
Kết quả cho thấy có 3 nhân tố ảnh hưởng đến khả năng trả nợ doanh nghiệp đó là đòn bẩy tài chính có ảnh hưởng tiêu cực đến khả năng trả nợ doanh nghiệp, ROA càng cao thì khả năng trả nợ của doanh nghiệp càng tốt, dòng tiền mạnh sẽ có khả năng thanh toán nợ vay tốt hơn.
Đoàn Thị Xuân Duyên (2013), tác giả đã nghiên cứu dạng mô hình Logit để
đo lường khả năng trả nợ của KHDN tại MHTM cổ phần Á Châu. Tác giả đã thu thập số liệu từ năm 2010-2012 của 2.951 mẫu nghiên cứu trên 22.215 mẫu tổng thể.
Kết quả nghiên cứu cho thấy có 870 khách hàng không trả nợ tốt, 2.081 khách hàng trả nợ tốt; 464 khách hàng không có khả năng trả nợ, 2.487 khách hàng không có khả năng trả nợ.
Yếu tố ảnh hưởng:
- Biến “lai suat tin dung” tác động ngược chiều (-) với khả năng trả nợ của KHDN, phù hợp với giả thiết ban đầu là lãi suất càng cao thì khả năng trả nợ càng kém.
- Biến “quy mo”: tác động ngược chiều (-), quy mô của KHDN càng lớn thì khả năng trả nợ càng kém, trái với giả thiết ban đầu.
- Biến “diem TS” và “TyleTSBD/Chovay”: có ảnh hưởng đến khả năng trả nợ của KHDN, kết quả ngược lại với quan điểm truyền thống về rủi ro KHDN càng cao thì ngân hàng càng yêu cầu TSBĐ.
- Biến “diem phi TC”, “diem XHTD”, “Lnsauthue/TTS”, “Lntruocthue&lai/TTS”, ”Doanhthu/TTS” và “VLD/TTS”. Hầu hết các biến ảnh hưởng cùng chiều phù hợp với năng lực tài chính, phi tài chính càng cao thì khả năng trả nợ của KHDN càng tốt.
Bùi Kim Yến, Nguyễn Thị Thanh Hoài (2015), đã sử dụng mẫu nghiên cứu
gồm 250 khách hàng là SME, trong đó có 36 khách hàng đang có nợ xấu. Nhóm 36 khách hàng đang có nợ xấu sẽ nhận giá trị Y=0; nhóm 214 khách hàng trả nợ tốt sẽ
nhận giá trị Y=1. Có 10 biến độc lập được tính toán từ BCTC của các công ty vào năm 2012 là: Tiền/ Tổng tài sản, Nợ phải trả/ Nợ ngắn hạn, Tài sản ngắn hạn/ Nợ ngắn hạn, Nợ ngắn hạn/ Vốn chủ sở hữu, Tổng nợ/ VSCH, Vòng quay vốn lưu động, Doanh thu/ Tổng tài sản, Nợ phải trả/ Doanh thu, Lợi nhuận chưa phân phối/ Tổng tài sản, EBIT/ Tổng tài sản.
Kết quả nghiên cứu cho thấy phương trình:
LogeP(y = 1)/ P(Y = 0) = −5.5009 + 2.0101*X3 − 0.4111*X4 + 4.4743*X7
Mô hình được lựa chọn do tất cả các biến đều có ý nghĩa thống kê ở mức sai số chuẩn hồi quy bằng 5%. Mô hình đã dự đoán đúng được 52,78% trường hợp doanh nghiệp đang có nợ xấu; còn với các doanh nghiệp đang hoạt động hiệu quả, mô hình dự đoán đúng 97,66% trường hợp. Tỷ lệ dự đoán đúng của mô hình là 91,20%. Kết quả mô hình nghiên cứu cho thấy rằng các chỉ tiêu tài chính ảnh hưởng đến khả năng trả nợ của DNVVN bao gồm: Hệ số thanh toán ngắn hạn, Nợ ngắn hạn/VCSH, Doanh thu/Tổng tài sản.
Mức độ ảnh hưởng: chỉ tiêu có ảnh hưởng lớn nhất là X7: Doanh thu/Tổng tài sản với hệ số hồi quy bằng 4.4743; tiếp theo là X3: Hệ số thanh toán ngắn hạn (Tài sản ngắn hạn/Nợ ngắn hạn) với hệ số hồi quy là 2.0101 và cuối cùng là X4: Nợ ngắn hạn/Vốn chủ sở hữu với hệ số hồi quy là -0.4111. Chỉ tiêu X7 và X3 có tương quan thuận với khả năng trả nợ của SME, chỉ tiêu X4 có tương quan nghịch với khả năng trả nợ của khách hàng. Kết quả này phù hợp với kỳ vọng ban đầu của tác giả, cũng như phù hợp với các nghiên cứu trước đây.
Lê Vũ Lộc (2016), Nghiên cứu các nhân tố ảnh hưởng đến khả năng trả nợ vay
đúng hạn của doanh nghiệp tại NHTM Cổ phần Ngoại thương Việt Nam (Vietcombank), tác giả sử dụng mẫu dữ liệu 710 KHDN có quan hệ tín dụng với Vietcombank trong năm 2014.
Tác giả sử dụng mô hình hồi quy logistic để nghiên cứu:
Y = β0 + β1 USE + β2 ROE + β3 EXP + β4 GENDER + β5 AGE +β6 SIZE +β7 BANK + β8 CASH + β9 YEAR + β10DNNN + β11LS + β12 LOAN +
Trong đó, Biến phụ thuộc Y là khả năng trả nợ của doanh nghiệp, các biến độc lập gồm mục đích sử dụng vốn, thu nhập sau khi vay, kinh nghiệm người điều hành, giới tính người điều hành, tuổi người điều hành, quy mô doanh nghiệp, số lượng ngân hàng cấp tín dụng, dòng tiền vào tài khoản ngân hàng, số năm hoạt động của doanh nghiệp, loại hình doanh nghiệp nhà nước, lãi suất vay, số lượng tiền vay, TSBĐ, vốn lưu động ròng.
Kết quả nghiên cứu đạt được như sau:
- Khách hàng sử dụng vốn vay đúng mục đích (USE) có mối quan hệ đồng biến với khả năng trả nợ vay đúng hạn của doanh nghiệp.
- Thu nhập sau khi vay (ROE) có mối quan hệ đồng biến với khả năng trả nợ vay đúng hạn của doanh nghiệp.
- Kinh nghiệm người điều hành (EXP) có mối quan hệ đồng biến với khả năng trả nợ vay đúng hạn của doanh nghiệp.
- Tuổi người điều hành (AGE) có mối quan hệ đồng biến với khả năng trả nợ vay đúng hạn của doanh nghiệp.
- Quy mô doanh nghiệp (SIZE) có mối quan hệ đồng biến với khả năng trả nợ vay đúng hạn của doanh nghiệp.
- Số lượng ngân hàng cấp tín dụng (BANK) có mối quan hệ đồng biến với khả năng trả nợ vay đúng hạn của doanh nghiệp.
- Dòng tiền vào tài khoản (CASH) có mối quan hệ đồng biến với khả năng trả nợ vay đúng hạn của doanh nghiệp.
- Lãi suất vay (LS) có mối quan hệ nghịch biến với khả năng trả nợ vay đúng hạn của doanh nghiệp.
- Giá trị tài sản đảm bảo (COLLATERAL) có mối quan hệ đồng biến với khả năng trả nợ vay đúng hạn của doanh nghiệp.
Bảng 2.1: Tổng hợp các yếu tố ảnh hưởng đến khả năng trả nợ
Stt Yếu tố ảnh
hưởng Biến Nghiên cứu có liên quan
Kết quả nghiên
cứu
1 Khả năng thanh
toán hiện hành TTHH
Bùi Kim Yến, Nguyễn Thị Thanh
Hoài (2015) +
2 Vốn lưu động
ròng VLDR
Lê Vũ Lộc (2016); Bùi Kim Yến,
Nguyễn Thị Thanh Hoài (2015) +
3 Đòn bẩy tài
chính DBTC
Lê Khương Ninh và Lê Thị Thu Diềm (2012); Bùi Kim Yến, Nguyễn
Thị Thanh Hoài (2015) - 4 Dòng tiền từ hoạt động kinh doanh
DTKD Lê Khương Ninh và Lê Thị Thu
Diềm (2012) +
5 Tỷ suất sinh lợi
trên VSCH ROE
Kohansal và Mansoori (2009); Trương Đông Lộc và Nguyễn Thanh Bình (2011); Đoàn Thị Xuân Duyên
(2013); Lê Vũ Lộc (2016)
+
6 Quy mô doanh
nghiệp QMDN Lê Vũ Lộc (2016) +
7 Số năm hoạt
động SNHD Andrea Ruth Coravos (2010) +
8 Ngành nghề
kinh doanh NNKD
Gabriel Jiménez và Jesús Saurina (2004) Ngành xây dựng có khả năng trả nợ thấp nhất
9 Dòng tiền qua
ngân hàng DTNH Lê Vũ Lộc (2016) +
10 Mục đích sử
dụng vốn vay MDVV Lê Vũ Lộc (2016) +
11
Lãi suất cho vay LSCV
Andrea Ruth Coravos (2010); Kohansal và Mansoori (2009); Trương Đông Lộc và Nguyễn Thanh Bình (2011); Đoàn Thị Xuân Duyên
(2013); Lê Vũ Lộc (2016)
-
12 Số tiền cho vay STCV Irakli Ninua (2008); Đoàn Thị Xuân
Duyên (2013) -
13
Tỷ lệ TSBĐ/ Dư
nợ TSBĐ
Irakli Ninua (2008); Gabriel Jiménez và Jesús Saurina (2004); Kohansal và Mansoori (2009); Đoàn
Thị Xuân Duyên (2013); Lê Vũ Lộc (2016)
+