Sau đây, tác giả sẽ tiến hành phân tích từng yếu tố ảnh hưởng như thế nào đến khả năng trả nợ vay
Yếu tố khả năng thanh toán hiện hành: Khả năng thanh toán hiện hành có hệ số β1 = 0,002 và Exp(β1) = 1,002 với giá trị P0 = 10% cho việc phân tích.
P1 =
Với giả định xác suất khả năng trả nợ vay ban đầu là 10%, khi khả năng thanh toán hiện hành của doanh nghiệp tăng lên 1 đơn vị thì xác suất khả năng trả nợ vay đạt mức 10,02% (tức tăng thêm 0,02%) so với xác suất ban đầu trong khi các yếu tố khác không thay đổi và chỉ xem xét riêng biệt yếu tố khả năng thanh toán hiện hành.
Yếu tố vốn lưu động ròng: Vốn lưu động ròng có hệ số β2 = 0,881 và Exp(β2) = 2,413 với giá trị P0 = 10% cho việc phân tích.
P2 =
Với giả định xác suất khả năng trả nợ vay ban đầu là 10%, khi vốn lưu động ròng của doanh nghiệp tăng lên 1 đơn vị thì xác suất khả năng trả nợ vay đạt mức 21,14% (tức tăng thêm 11,14%) so với xác suất ban đầu trong khi các yếu tố khác không thay đổi và chỉ xem xét riêng biệt yếu tố vốn lưu động ròng.
Yếu tố đòn bẩy tài chính: Đòn bẩy tài chính có hệ số β3 = -0,352 và Exp(β3) = 0,733 với giá trị P0 = 10% cho việc phân tích.
P3 =
Với giả định xác suất khả năng trả nợ vay ban đầu là 10%, khi đòn bẩy tài chính của doanh nghiệp tăng lên 1 đơn vị thì xác suất khả năng trả nợ vay chỉ đạt mức 7,25% (tức giảm đi 2,75%) so với xác suất ban đầu trong khi các yếu tố khác không thay đổi và chỉ xem xét riêng biệt yếu tố đòn bẩy tài chính.
Yếu tố dòng tiền HĐKD: dòng tiền HĐKD có hệ số β4 = 1,061 và Exp(β4) = 2,889, với giá trị P0 = 10% cho việc phân tích.
P4 =
Với giả định xác suất khả năng trả nợ vay ban đầu là 10%, khi dòng tiền HĐKD của doanh nghiệp tăng lên 1 đơn vị thì xác suất khả năng trả nợ vay đạt mức 24,30% (tức tăng thêm 14,30%) so với xác suất ban đầu trong khi các yếu tố khác không thay đổi và chỉ xem xét riêng biệt yếu tố dòng tiền HĐKD.
Yếu tố ROE: Chỉ số ROE có hệ số β5 = 2,587 và Exp(β 5) = 13,287, với giá trị P0 = 10% cho việc phân tích.
P5 =
Với giả định xác suất khả năng trả nợ vay ban đầu là 10%, khi chỉ số ROE của doanh nghiệp tăng lên 1 đơn vị thì xác suất khả năng trả nợ vay đạt mức 59,62% (tức tăng thêm 49,62%) so với xác suất ban đầu trong khi các yếu tố khác không thay đổi và chỉ xem xét riêng biệt yếu tố chỉ số ROE.
Yếu tố ngành nghề kinh doanh: Ngành nghề kinh doanh có hệ số β6 = - 0,457 và Exp(β6) = 0,633, với giá trị P0 = 10% cho việc phân tích.
P6 =
Với giả định xác suất khả năng trả nợ vay của các doanh nghiệp hoạt động lĩnh vực khác là 10%, khi ngành nghề hoạt động từ những ngành nghề khác chuyển sang ngành nghề xây dựng thì xác suất khả năng trả nợ vay đạt mức 6,57% (tức giảm đi 3,43%) so với xác suất ban đầu trong khi các yếu tố khác không thay đổi và chỉ xem xét riêng biệt yếu tố ngành nghề kinh doanh.
Yếu tố dòng tiền vào tài khoản ngân hàng: Dòng tiền vào tài khoản ngân hàng có hệ số β7 = 0,929 và Exp(β7) = 2,533, với giá trị P0 = 10% cho việc phân tích.
P7 =
Với giả định xác suất khả năng trả nợ vay ban đầu là 10%, khi kòng tiền vào tài khoản ngân hàng của doanh nghiệp tăng lên 1 đơn vị thì xác suất khả năng trả nợ vay đạt mức 21,96% (tức tăng thêm 11,96%) so với xác suất ban đầu trong khi các yếu tố khác không thay đổi và chỉ xem xét riêng biệt yếu tố lòng tiền vào tài khoản ngân hàng.
Yếu tố mục đích sử dụng vốn vay: Mục đích sử dụng vốn vay có hệ số β8 = 2,105 và Exp (β8) = 8,207, với giá trị P0 = 10% cho việc phân tích.
P8 =
Với giả định xác suất khả năng trả nợ vay ban đầu là 10%, khi mục đích sử dụng vốn vay của doanh nghiệp tăng lên 1 đơn vị thì xác suất khả năng trả nợ vay đạt mức 47,70% (tức tăng thêm 37,70%) so với xác suất ban đầu trong khi các yếu tố khác không thay đổi và chỉ xem xét riêng biệt yếu tố mục đích sử dụng vốn vay.
Yếu tố lãi suất cho vay: Lãi suất vay có hệ số β9 = -3,755 và Exp (β9) = 0,027 với giá trị P0 = 10% cho việc phân tích.
P9 =
Với giả định xác suất khả năng trả nợ vay ban đầu là 10%, khi lãi suất vay của doanh nghiệp tăng lên 1 đơn vị thì xác suất khả năng trả nợ vay chỉ đạt mức 0,30% (tức giảm đi 9,70%) so với xác suất ban đầu trong khi các yếu tố khác không thay đổi và chỉ xem xét riêng biệt yếu tố lãi suất vay.
Yếu tố số tiền cho vay: Số tiền vay có hệ số β10 = -1,756 và Exp(β10) = 0,173 với giá trị P0 = 10% cho việc phân tích.
Với giả định xác suất khả năng trả nợ vay ban đầu là 10%, khi số tiền vay của doanh nghiệp tăng lên 1 đơn vị thì xác suất khả năng trả nợ vay chỉ đạt mức 1,89% (tức giảm đi 8,11%) so với xác suất ban đầu trong khi các yếu tố khác không thay đổi và chỉ xem xét riêng biệt yếu tố số tiền vay.
Thông qua việc đánh giá mức độ ảnh hưởng của các yếu tố độc lập (khả năng
thanh toán hiện hành, vốn lưu động ròng, đòn bẩy tài chính, dòng tiền từ HĐKD, ROE, ngành nghề kinh doanh, dòng tiền vào tài khoản ngân hàng, mục đích sử dụng vốn vay, lãi suất vay, số tiền vay) đến yếu tố phụ thuộc khả năng trả nợ vay,
tác giả sẽ tiến hành sắp xếp vị trí ảnh hưởng của các yếu tố như sau:
Bảng 4.13: Mức độ ảnh hưởng đến khả năng trả nợ vay của các yếu tố
STT Yếu tố Hệ số
β Exp(β)
Xác suất ban đầu 10% Tốc độ tăng (giảm) Mức độ ảnh hưởng Xác suất lúc sau 1 TTHH .002 1.002 10,02% +0,02% 10 2 VLDR .881 2.413 21,14% +11,14% 5 3 DBTC -.352 .703 7,25% -2,75% 9 4 DTKD 1.061 2.889 24,30% +14,30% 3 5 ROE 2.587 13.287 59,62% +49,62% 1 6 NNKD -.457 .633 6,57% -3,43% 8 7 DTNH .929 2.533 21,96% +11,96% 4 8 MDVV 2.105 8.207 47,70% +37,70% 2 9 LSCV -3.755 .023 0,30% -9,70% 6 10 STCV -1.756 .173 1,89% -8,11% 7 Nguồn: Tác giả tổng hợp
Bảng 4.13 cho thấy nếu xác suất khả năng trả nợ vay ban đầu là 10%, khi các yếu tố khác không thay đổi và chỉ xem xét riêng biệt từng yếu tố thì yếu tố có tác động đến khả năng trả nợ vay của doanh nghiệp theo thứ tự từ mạnh nhất đến thấp nhất như sau:
Thứ nhất là chỉ số ROE, có sự tác động mạnh nhất và làm cho xác suất khả
năng trả nợ vay tăng lên nhiều nhất. Kết quả này cũng hoàn toàn phù hợp với thực tế vì đối với hầu hết doanh nghiệp, việc trả nợ vay thường là ưu tiên hàng đầu vì nợ vay càng để lâu thì lãi phát sinh càng lớn. Khi ROE càng cao tức là doanh nghiệp HĐKD có hiệu quả, lợi nhuận càng cao thì người đi vay sẽ chủ động trả nợ vay trước hạn nhằm giảm chi phí tài chính. Ngoài ra, xét ở góc độ ngân hàng thì việc trả nợ vay trước hạn của doanh nghiệp sẽ giúp tăng điểm đánh giá của ngân hàng đối với doanh nghiệp, chứng minh doanh nghiệp quản lý tốt dòng tiền của mình, từ đó ngân hàng có thể đưa ra những gói lãi suất, điều kiện cho vay ưu đãi hơn.
Thứ hai là mục đích sử dụng vốn vay, từ kết quả phân tích bằng mô hình Logistic cho thấy mục đích sử dụng vốn có mối tương quan tỷ lệ thuận với khả năng trả nợ vay đúng hạn của doanh nghiệp. Điều này có nghĩa là, doanh nghiệp sử dụng vốn vay đúng mục đích, phục vụ HĐKD chính của mình thì khả năng trả nợ vay đúng hạn sẽ tốt hơn. Bảng 4.11 cho thấy biến này tác động rất mạnh đến khả năng trả nợ vay đúng hạn của doanh nghiệp tại BIDV Ninh Thuận, cụ thể qua thực tế mẫu khảo sát có 35 quan sát phát sinh trả nợ vay không đúng hạn thì có 10 trường hợp khách hàng sử dụng vốn vay không đúng mục đích. Một trong những nguyên nhân chính là BIDV Ninh Thuận thường áp dụng hình thức cho vay theohạn mức tín dụng (doanh nghiệp được vay trả nhiều lần với điều kiện dư nợ không vượt quá hạn mức được cấp) đối với khách hàng doanh nghiệp thay vì cho vay từng lần. Hình thức này cho phép doanh nghiệp chủ động vay trả nợ tùy theo dòng tiền từ HĐKD của mình, giảm thiểu các giấy tờ theo yêu cầu của ngân hàng so với vay từng lần và thời gian giải ngân cho khách hàng nhanh hơn. Tuy nhiên do đặc tính mang lại tính chủ động cho doanh nghiệp trong việc sử dụng tiền nên đồng thời sẽ tăng thêm rủi ro cho ngân hàng, yêu cầu ngân hàng phải kiểm soát được dòng tiền của khách hàng để bảo đảm tiền thu về phải được dùng trả nợ vay cho ngân hàng mà không phải sử dụng cho mục đích khác. Hầu hết các khách hàng này khi nhận được nguồn tiền từ HĐKD về, trong khi chưa đến kỳ hạn trả nợ (do thu được tiền sớm hơn dự kiến, hoặc do ngân hàng xác định kỳ hạn trả nợ dài hơn so với vòng quay vốn của khách
hàng) nên đã dùng tiền cho các mục đích khác như: đầu tư vào tài sản cố định, bất động sản, đầu tư dự án, … với kỳ vọng sẽ thu hồi kịp trước khi đến hạn trả nợ. Tuy nhiên việc thu tiền sau đó lại không đúng tiến độ như kỳ vọng dẫn đến phát sinh không trả nợ đúng hạn cho ngân hàng.
Thứ ba và thứ tư lần lượt là yếu tố dòng tiền từ HĐKD và dòng tiền chuyển vào tài khoản ngân hàng, từ kết quả phân tích bằng mô hình Logistic cho thấy hai yếu tố này có mối tương quan tỷ lệ thuận với khả năng trả nợ vay đúng hạn của doanh nghiệp. Thực tế dòng tiền từ HĐKD cũng như dòng tiền chuyển về tài khoản mở tại Ngân hàng cho vay có thể được xem là dấu hiệu cảnh báo sớm trong việc đánh giá khả năng trả nợ vay đúng hạn của doanh nghiệp. Sau khi giải ngân cho doanh nghiệp, cán bộ quản lý khách hàng sẽ phải thường xuyên xem xét tài khoản tiền gửi để đánh giá mức độ luân chuyển dòng tiền của doanh nghiệp xem có tương xứng với tỷ lệ tài trợ vốn vay cho doanh nghiệp hay không. Qua hơn 5 năm kinh nghiệm làm việc tại bộ phận cho vay khách hàng doanh nghiệp của BIDV Ninh Thuận nhận thấy, các doanh nghiệp có giao dịch tiền về tài khoản tại BIDV Ninh Thuận phát sinh đều đặn thì khả năng doanh nghiệp trả nợ đúng hạn cao hơn nhiều so với doanh nghiệp khi nợ đến hạn mới chuyển tiền về trả nợ vì đây là dấu hiệu cho thấy hoạt động của doanh nghiệp vẫn ổn định. Ngược lại, nếu dòng tiền của khách hàng không về đều đặn, ngoài nguyên nhân doanh nghiệp tập trung tiền tại ngân hàng khác, một nguyên nhân khác ảnh hưởng nghiêm trọng hơn đến khả năng trả nợ là doanh nghiệp sử dụng vốn không cho HĐKD hoặc có thể do doanh nghiêp đang gặp khó về đầu ra, hàng tồn kho nhiều, hoặc do công nợ thu hồi chậm, … dẫn đến không có dòng tiền thu về thường xuyên, đây là dấu hiệu khách hàng đang gặp khó khăn.
Thực tế tại BIDV Ninh Thuận, chỉ tiêu dòng tiền từ HĐKD về tài khoản tiền gửi của khách hàng mở tại BIDV như điều kiện cho vay đối với khách hàng. Căn cứ số liệu báo cáo doanh nghiệp có thực hiện đúng cam kết về việc tập trung dòng tiền hay không, BIDV Ninh Thuận sẽ đưa ra các biện pháp cần thiết để hạn chế trường hợp doanh nghiệp vay tại BIDV Ninh Thuận nhưng lại gửi tiền tại ngân hàng khác.
Các biện pháp thường áp dụng (theo mức tăng dần) như làm thông báo nhắc nhở, áp dụng biện pháp giảm dần dư nợ, tiến tới ngưng cấp tín dụng thu hồi nợ vay, … Nhờ có chỉ báo sớm và áp dụng các biện pháp phù hợp, BIDV Ninh Thuận có thể chủ động trong việc quản lý kiểm soát dòng tiền khách hàng để tăng cường khả năng thu hồi nợ vay khi đến hạn.
Thứ năm là yếu tố vốn lưu động ròng, kết quả mô hình cho thấy yếu tố này có
mối tương quan tỷ lệ thuận với khả năng trả nợ vay đúng hạn của doanh nghiệp, điều này đúng với thực tế của các doanh nghiệp đang quan hệ tín dụng tại BIDV Ninh Thuận. Khi phân tích tình hình tài chính của doanh nghiệp, đây là yếu tố mà CB QLKH rất quan tâm, vốn lưu động dương và càng lớn càng tốt, ngược lại nếu vốn lưu động âm cho thấy doanh nghiệp đang mắt cân đối tài chính tức là đang thiếu đảm bảo nợ ngắn hạn (do tài sản ngắn hạn nhỏ hơn nợ ngắn hạn), đây là dấu hiệu doanh nghiệp sử dụng nguồn vốn ngắn hạn đầu tư trung dài hạn. Nếu tình trạng này kéo dài thì doanh nghiệp sẽ mất khả năng thanh khoản, không có khả năng trả các khoản vay ngắn hạn khi đến hạn. Ngoài ra khi vốn lưu động ròng âm thì ngân hàng sẽ đánh giá tình hình tài chính của doanh nghiệp không tốt, điều này ảnh hưởng không tốt đến kết quả xếp hạng tín dụng của khách hàng.
Thứ sáu là yếu tố lãi suất vay, kết quả phân tích bằng mô hình Logistic cho thấy lãi suất có mối tương quan tỷ lệ nghịch với khả năng trả nợ vay đúng hạn của doanh nghiệp. Điều này có ý nghĩa rằng nếu lãi suất càng cao thì khả năng doanh nghiệp trả nợ vay đúng hạn càng thấp và ngược lại. Điều này hoàn toàn phù hợp với thực tế tại BIDV Ninh Thuận, đặc biệt là giai đoạn 2009-2011 khi lãi suất cho vay lên đến mức cao nhất 18%/năm, hầu hết các doanh nghiệp đều kinh doanh không hiệu quả, lợi nhuận không đủ bù đắp chi phí lãi vay dẫn đến nợ quá hạn tại BIDV Ninh Thuận phát sinh rất cao.
Thứ bảy là yếu tố số tiền vay, kết quả phân tích bằng mô hình Logistic cho thấy số tiền vay có mối tương quan tỷ lệ nghịch với khả năng trả nợ vay đúng hạn của doanh nghiệp, tức là số tiền vay càng lớn thì khả năng trả nợ không đúng hạn càng cao. Thực tế tại BIDV Ninh Thuận số tiền vay cũng ảnh hưởng đến khả năng
trả nợ của doanh nghiệp, tuy nhiên mức độ ảnh hưởng không mạnh nếu như số tiền cho vay tương xứng với quy mô doanh nghiệp và phù hợp với nhu cầu vốn cần thiết của doanh nghiệp.
Thứ tám là ngành nghề kinh doanh, kết quả phân tích bằng mô hình Logistic
cho thấy các doanh nghiệp hoạt động trong lĩnh vực xây lắp có mối tương quan tỷ lệ nghịch với khả năng trả nợ vay đúng hạn của doanh nghiệp, điều này phản ánh đúng thực trạng các doanh nghiệp xây lắp tại BIDV Ninh Thuận, do trong những năm gần đây, chính phủ đang thắt chặt đầu tư công, nguồn vốn cho xây dựng cơ bản bị hạn chế nên đã ảnh hưởng không tốt đến khả năng trả nợ của doanh nghiệp. Tuy nhiên sự tác động của ngành nghề kinh doanh đến khả năng trả nợ của doanh nghiệp còn tùy thuộc vào mỗi giai đoạn của nền kinh tế, cũng như đặc thù kinh tế của từng địa phương nơi mà doanh nghiệp hoạt động.
Thứ chín là đòn bẩy tài chính, kết quả phân tích bằng mô hình Logistic cho
thấy yếu tố này có mối tương quan tỷ lệ nghịch với khả năng trả nợ vay đúng hạn của doanh nghiệp, tức là doanh nghiệp sử dụng đòn bẩy tài chính càng cao thì khả năng rả nợ vay đúng hạn càng thấp, thực tế yếu tố này cũng tương tự như yếu tố số