Theo kết quả của mô hình nghiên cứu tại Bảng 4.17, có 5/12 biến tác động đến Khả năng trả nợ của doanh nghiệp có ý nghĩa thống kê ở mức 5% là biến Mục đích sử dụng vốn vay, Kinh nghiệm người điều hành, Giá trị tài sản đảm bảo, Số lượng ngân hàng cấp tín dụng, Loại hình doanh nghiệp. Kết quả hồi quy các biến độc lập Mục đích sử dụng vốn vay, Kinh nghiệm người điều hành, Giá trị tài sản đảm bảo, Số lượng ngân hàng cấp tín dụng, Loại hình doanh nghiệp đúng với mô hình kỳ vọng dấu ban đầu, riêng biến Kinh nghiệm người điều hành có chiều tác động tái với kỳ vọng ban đầu và đây là kết quả phản ánh đúng thực trạng của vấn đề cần nghiên cứu. Các biến Mục đích sử dụng vốn vay, Giá trị tài sản đảm bảo, Loại hình doanh nghiệp mang dấu dương và là các yếu tố tác động làm gia tăng Khả năng trả nợ của doanh nghiệp nếu các biến này tăng lên một đơn vị trong điều kiện các biến còn lại không thay đổi. Riêng Kinh nghiệm người điều hành, Số lượng ngân hàng cấp tín dụng mang dấu âm và là các yếu tố tác động làm giảm Khả năng trả nợ của doanh nghiệp.
Bảng 4.20: Tóm tắt kết quả nghiên cứu và kiểm định giả thuyết
Giả thuyết Kết quả nghiên cứu Kết luận
Giả thiết H1: Có mối quan hệ đồng biến giữa việc sử dụng vốn vay đúng mục đích và khả năng trả nợ vay đúng hạn của khách hàng.
Kết quả phân tích hồi quy giá trị β1 = 0.807 và sig.(β1) = 0.047<0.05
Chấp nhận giả thuyết H1
Giả thiết H2: Có mối quan hệ nghịch biến giữa lãi suất vay của doanh nghiệp và khả năng trả nợ vay đúng hạn của khách hàng
Kết quả phân tích hồi quy giá trị β2 = 0.210 và sig.(β2) = 0.567>0.05
Bác bỏ giả thuyết H2
Giả thiết H3: Có mối quan hệ đồng biến giữa kinh nghiệm người điều hành và khả năng trả nợ vay đúng hạn của khách hàng
Kết quả phân tích hồi quy giá trị β3 = -0.973 và sig.(β3) = 0.040<0.05
Chấp nhận giả thuyết H3
Giả thiết H4: Có mối quan hệ đồng biến giữa người điều hành là nữ và khả năng trả nợ vay đúng hạn của khách hàng.
Kết quả phân tích hồi quy giá trị β4 = 0.586 và sig.(β4) = 0.255>0.05
Bác bỏ giả thuyết H4
Giả thiết H5: Có mối quan hệ đồng biến giữa quy mô doanh nghiệp và khả năng trả nợ vay đúng hạn của khách hàng.
Kết quả phân tích hồi quy giá trị β5 = -0.348 và sig.(β5) = 0.291> 0.05
Bác bỏ giả thuyết H5
Giả thiết H6: Có mối quan hệ đồng biến giữa lợi nhuận doanh nghiệp và khả năng trả nợ vay đúng hạn của khách hàng.
Kết quả phân tích hồi quy giá trị β6 = 0.058 và sig.(β6) = 0.236>0.05
Bác bỏ giả thuyết H6
Giả thiết H7: Có mối quan hệ đồng biến giữa Dòng tiền vào tài khoản ngân hàng
Kết quả phân tích hồi quy giá trị β7 = -0.392 và sig.(β7) = 0.827>0.05
Bác bỏ giả thuyết H7
và khả năng trả nợ vay đúng hạn của khách hàng
Giả thiết H8: Có mối quan hệ đồng biến giữa giá trị tài sản đảm bảo và khả năng
trả nợ vay đúng hạn của khách hàng
Kết quả phân tích hồi quy giá trị β8 = 0.813 và sig.(β8) = 0.027<0.05
Chấp nhận giả thuyết H8
Giả thiết H9: Có mối quan hệ nghịch biến giữa Số lượng tiền vay của doanh nghiệp và khả năng trả nợ vay đúng hạn
của khách hàng.
Kết quả phân tích hồi quy giá trị β9 = -0.179 và sig.(β9) = 0.642> 0.05
Bác bỏ giả thuyết H9
Giả thiết H10: Có mối quan hệ đồng biến giữa Số lượng ngân hàng cấp tín dụng và khả năng trả nợ vay đúng hạn
của khách hàng
Kết quả phân tích hồi quy giá trị β10 = -1.432 và sig.(β10) = 0.042<0.05 Chấp nhận giả thuyết H10
Giả thiết H12: Có mối quan hệ nghịch biến giữa loại hình doanh nghiệp nhà nước và khả năng trả nợ vay đúng hạn
của khách hàng
Kết quả phân tích hồi quy giá trị β11 = 1.085 và sig.(β11) = 0.041<0.05 Chấp nhận giả thuyết H11
Giả thiết H12: Có mối quan hệ đồng biến giữa Số năm hoạt động của doanh nghiệp và khả năng trả nợ vay đúng hạn của khách hàng
Kết quả phân tích hồi quy giá trị β12 = -0.479 và sig.(β12) = 0.373>0.05 Bác bỏ giả thuyết H12 Kết luận chương 4
Bằng kỹ thuật phân tích kinh tế lượng đã được đề cập, chương 4 đã ước lượng được mô hình hồi quy từ bộ dữ liệu thu thập được. Kết quả nghiên cứu là phù hợp với thực tế. Các biến Mục đích sử dụng vốn vay, Kinh nghiệm người điều hành, Giá trị tài sản đảm bảo, Số lượng ngân hàng cấp tín dụng, Loại hình doanh nghiệp tác động đến Khả năng trả nợ của doanh nghiệp. Kết quả mô hồi quy cho thấy hình phù hợp.
CHƯƠNG 5: KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ 5.1 Tóm tắt kết quả nghiêm cứu
Theo kết quả nghiên cứu có 5/12 biến tác động đến Khả năng trả nợ của doanh nghiệp có ý nghĩa thống kê ở mức 5% là biến Mục đích sử dụng vốn vay, Kinh nghiệm người điều hành, Giá trị tài sản đảm bảo, Số lượng ngân hàng cấp tín dụng, Loại hình doanh nghiệp. Các biến Mục đích sử dụng vốn vay, Giá trị tài sản đảm bảo, Loại hình doanh nghiệp mang dấu dương và là các yếu tố tác động làm gia tăng Khả năng trả nợ của doanh nghiệp nếu các biến này tăng lên một đơn vị trong điều kiện các biến còn lại không thay đổi. Riêng Kinh nghiệm người điều hành, Số lượng ngân hàng cấp tín dụng mang dấu âm và là các yếu tố tác động làm giảm Khả năng trả nợ của doanh nghiệp.
Bên cạnh đó giá trị -2LL = 72.060 của mô hình là không cao lắm, như vậy kết quả đã thể hiện mức độ phù hợp rất tốt của mô hình tổng thể. Hệ số tương quan Cox & Snell R Square đạt 0.627, trong khi đó hệ số tương quan Nagelkerke R Square là 0.847 cho thấy rằng 84.7% Khả năng trả nợ được giải thích bởi các biến đưa vào trong mô hình.
5.2 Kiến nghị
5.2.1 Đối với Ngân hàng TMCP Bưu Điện Liên Việt
Kết quả nghiên cứu của luận văn cho thấy các biến Mục đích sử dụng vốn vay, Kinh nghiệm người điều hành, Giá trị tài sản đảm bảo, Số lượng ngân hàng cấp tín dụng, Loại hình doanh nghiệp mang tính chỉ báo mạnh hơn đối với khả năng trả nợ đúng hạn của doanh nghiệp. Do đó để tăng khả năng nhận diện khách hàng trả nợ tốt, Ngân hàng TMCP Bưu Điện Liên Việt có thể xem xét, chú trọng hơn về việc xây dựng, hoàn thiện và tập trung kiểm soát hệ thống cảnh báo sớm về tình hình của doanh nghiệp, cụ thể:
sẽ làm giảm thiểu khả năng doanh nghiệp sử dụng vốn không đúng mục đích, hoặc ngân hàng kịp thời có được biện pháp xử lý phù hợp khi phát hiện sớm tình trạng doanh nghiệp không thực hiện đúng cam kết, từ đó giảm được khả năng doanh nghiệp phát sinh trả nợ vay không đúng hạn.
-Chú trọng gia tăng tỷ lệ các khoản vay có tài sản đảm bảo, đặc biệt là đối với các doanh nghiệp quy mô nhỏ (vì đặc thù các doanh nghiệp này số liệu báo cáo tài chính có độ tin cậy thấp, không được kiểm toán, hoặc sử dụng 02 hệ thống báo cáo. Do đó các phân tích liên quan đến chỉ số tài chính sẽ không có nhiều ý nghĩa), hoặc khi thông tin về tình hình phi tài chính của công ty có chiều hướng bất lợi như thay đổi người điều hành, hoặc dòng tiền từ hoạt động kinh doanh chuyển dịch sang ngân hàng khác, hay là các ngân hàng khác đang tạm ngừng cấp tín dụng đối với khách hàng...
-Kiểm soát và theo dõi thường xuyên tình trạng tiền về tài khoản khách hàng vay sau khi giải ngân để phát hiện sớm tình trạng doanh nghiệp chuyển dòng tiền thu từ hoạt động kinh doanh sang ngân hàng khác, hoặc doanh nghiệp sử dụng vốn vay không đúng mục đích. Từ đó có biện pháp xử lý kịp thời để giảm thiểu khả năng khách hàng trả nợ không đúng hạn.
5.2.2 Đối với Ngân hàng nhà nước
Hiện nay các NHTM đang áp dụng lãi suất cho vay đối với từng khách hàng theo những mức khác nhau, nhưng về tổng thể vẫn phải nằm trong khung lãi suất doNgân hàng nhà nước quy định (thông qua mức lãi suất cơ bản Ngân hàng nhà nước ban hành từng thời kỳ). Kết quả nghiên cứu của luận văn cho thấy lãi suất là một trong những yếu tố có mối tương quan tỷ lệ nghịch với khả năng trả nợ vay đúng hạn của doanh nghiệp. Đặc biệt, lãi suất cho vay giảm là một tín hiệu rất mừng đối với những doanh nghiệp vừa và nhỏ, bởi gánh nặng lãi suất trong suốt thời gian qua có thể nhẹ bớt và doanh nghiệp mới dám nghĩ tới việc có vay tiếp hay không. Do đó với chức năng và quyền hạn của mình, NHNN có thể xem xét tiếp tục áp dụng chính sách
điều hành lãi suất thị trường ở mức thấp nhằm tạo điều kiện cho doanh nghiệp có nhiều cơ hội phát triển, giúptăng cường khả năng trả nợ vay đúng hạn của doanh nghiệp.
5.3 Hạn chế của đề tài và hướng nghiên cứu mở rộng
Đề tài còn những điểm hạn chế như sau:
Mẫu dữ liệu nhỏ là một trong những hạn chế của đề tài khi phân tích hồi quy Binary Logistic.
Mặt khác, nghiên cứu cũng chưa tính đến tác động của các yếu tố vĩ mô khác như lạm phát, tốc độ tăng trưởng kinh tế của vùng, … Đây cũng là hướng gợi mở cho nghiên cứu tiếp theo trong việc kết hợp các yếu tố vi mô và vĩ mô trong phân tích hồi quy.
Từ các hạn chế trên, bài viết chưa đưa ra được trọn vẹn các nhân tố tác động cũng như mức độ ảnh hưởng của các nhân tố đến khả năng trả nợ của doanh nghiệp thi công công trình bảo trì đường bộ tại Ngân hàng TMCP Bưu Điện Liên Việt, từ đó hạn chế khả năng nhận định và đưa ra các khuyến nghị phù hợp.
TÀI LIỆU THAM KHẢO
Ajah, E. A. and Eyo, E. O. and Ofem U. I., (2014), “Analysis of creditworthiness and loan repayment among bank of agriculture loan beneficiaries (Poultry farmers) in Cross River State, Nigeria”, International Journal of Livestock Production, 5(9), pp.155-164.
Bauer, D. J. (2004), “The Integration of Continuous and Discrete Latent Variable Models: Potential Problems and Promising Opportunities”, Psychological Methods, 9, pp.3-29.
Berger, A.N. và Udell, G.F. (1994), “Lines of credit and relationship lending in small firm finance, Proceedings, Federal Reserve Bank of Chicago”, Financial Institutions Center, tháng Năm, trang 583-599.
Bernhardsen. E(2001), “A Model of Bankruptcy Prediction”, Financial Analysis and Structure Department, 10.
Brigham, F. (2009), “Essentials of Financial Management”, Cengage Learning Asia Pte LTd, ISBN-13: 981-4272-22-3.
Boot, A.W.A. và Thaker, A.V (1994), “Moral hazard and secured lending in an infinitely repeated credit market game”, International Economic Review, số 35, trang 899-920.
Bùi Văn Trịnh và Nguyễn Thị Thùy Phương (2014), “Phân tích các yếu tố ảnh hưởng đến hiệu quả sử dụng vốn vay”, Tạp chí Phát triển Kinh tế địa phương, số 19 (29), trang 87-94.
Bùi Thị Hồng Giang (2014),“Các nhân tố ảnh hưởng đến khả năng trả nợ đúng hạn của nông hộ ở huyện Vị Thủy, Hậu Giang”, Luận văn đại học năm 2010, Đại học Cần Thơ.
Cassar, N. (2004), “Bicarbonate uptake by Southern Ocean phytoplankton”, Global Biogeochemical Cycles, 18, pp.1-10.
Châu Đình Linh (2014), “Mảnh đất màu mỡ của tín chấp tiêu dùng và sự nhập cuộc của các công ty tài chính”, Cafef, có thể tham khảo trên trang:http://cafef.vn/tai- chinh-ngan-hang/manh-dat-mau-mo-cua-tin-chap-tieu-dung-va-su-nhap-cuoc-cua- cac-cong-ty-tai-chinh-201408281221369105.chn
Daniela, F. (2008), “Analysis of the creditworthiness of bank loan applicants”, Economics and Organization, 5(3), pp.273-280.
Diamond, D. (1984), “Financial intermediation and delegated monitoring”,Review of Economic Studies, số 51, trang 393-414
Diệp Vũ (2014), “Moody’s: Nợ xấu ngân hàng Việt Nam ít nhất phải 15%”, Vneconomy, có thể tham khảo trên trang:http://vneconomy.vn/tai-chinh/moodys-no- xau-ngan-hang-viet-nam-it-nhat-phai-15-20140219061233697.htm
Đường Thị Thanh Hải (2014), “Các nhân tố ảnh hưởng đến hiệu quả tín dụng cá nhân ở Việt Nam”, http://tapchitaichinh.vn, có thể tham khảo trên trang:http://tapchitaichinh.vn/thi-truong-tai-chinh/vang-tien-te/cac-nhan-to-anh- huong-den-hieu-qua-tin-dung-ca-nhan-o-viet-nam-49282.html
Friedrich, E., S. (2013), “Bad debt settlement –Critical issues in bank restructuring in VietNam”, Trung tâm thông tin tư liệu, 1/2013, pp.26-53.
Hà Thị Sáu (2013), “Xử lý nợ xấu trong quá trình tái cấu trúc hệ thống ngân hàng Việt Nam”, Tạp chí Khoa học & Đào tạo Ngân hàng, số 131, có thể tham khảo trên trang:http://tapchi.hvnh.edu.vn/5744/news-detail/738259/so-131/xu-ly-no-xau- trong-qua-trinh-tai-cau-truc-he-thong-ngan-hang-viet-nam.html
Hồ Kỳ Minh, Võ Thị Thúy Anh và Lê Thị Hồng Cẩm (2012), “Đánh giá khả năng tiếp cận vốn ngân hàng của doanh nghiệp trên địa bàn miền Trung –Tây Nguyên”, Tạp chí Phát triển kinh tế -xã hội Đà Nẵng, pp.33-39.
Hoàng Tùng (2011), “Phân tích rủi ro tín dụng doanh nghiệp bằng mô hình Logistic”, Tạp chí Khoa học và Công nghệ, 2(43), pp.193-199.
Hoàng Thị Minh Thư (2013), “Vai trò củacác tỷ số tài chính trong phát hiện kiệt quệ tài chính”, Luận văn thạc sỹ kinh tế,Trường Đại học kinh tế TpHCM.
Huang, S. G. H. and Song, F. M. (2002), “The Determinants of Capital Structure: Evidence from China”, School of Economics and Finance and Centre for China Financial Research (CCFR).
Jean Tirole(2006), “The Theory of Corporate Finance”, Princeton University Press, New Jersey
Lakshana. A. M. Ivà Wijekoon. W . M. H. N(2012), “Corporate governance and corporate failure”, Procedia Economics and Finance,2(2012 ), pp. 191 –198.
Lê Phương Dung và Nguyễn Thị Nam Thanh (2013), “Các nhân tố ảnh hưởng đến nợ vay ngắn hạn ngân hàng”, Tạp chí Khoa học Xã hội và Nhân Văn, 8, pp.46- 54.
Lưu Tiến Dũng (2013), “Phân tích các nhân tố ảnh hưởng đến sự hài long của doanh nghiệp đối với cử nhân các ngành khoa học xã hội và nhân văn”, Tạp chí Khoa học Đại học Quốc gia Việt Nam, 2(2013), pp.1-9.
Nguyễn Hoàng Anh, Võ Mạnh Chương (2010),“Các nhân tố ảnh hưởng đến khả năng trả nợ đúng hạn của nông hộ ở huyện Phụng Hiệp, huyện Long Mỹ, tỉnh Hậu Giang”, Luận văn đại học năm 2010, Đại học Cần Thơ.
Nguyễn Minh Phong (2012), “Nợ xấu -nguyên nhân và lời giải”, Tạp chí Quân đội nhân dân, có thể tham khảo trên trang: http://www.qdnd.vn/qdndsite/vi- vn/61/43/phan-tich/bai-2-no-xau-nguyen-nhan-va-loi-giai/215467.html
Nguyễn MinhKiều (2006), “Tài chính công ty”, Nhà xuất bản thống kê, TpHCM, Chương 9
Nguyễn Minh Tân, Võ Thành Danh và Tăng Thị Ngân (2015),“Các nhân tố ảnh hưởng đến hiệu quả hoạt động kinh doanh của doanh nghiệp nhỏ và vừa tại tỉnh Bạc Liêu”, Tạp chí Khoa học trường Đại học Cần Thơ, 38/2015, trang 34-40.
Nguyễn Thị Ngọc Trang và Nguyễn Thị Liên Hoa(2008), “Phân tích tài chính”, Nhà xuất bản Lao Động –Xã Hội, TpHCM, chương 1,7, 10, 12, 13.
Nguyễn Thùy Dương và Nguyễn Thanh Tùng (2013), “Lựa chọn mô hình đo lường rủi ro cho một khoản vay Tập đoàn kinh tế Nhà nước tại các Ngân hàng thương mại Việt Nam”, đề tài nghiên cứu khoa học Học viện Ngân hàng, có thể tham khảo trên trang:http://bank.hvnh.edu.vn/4980/news-detail/818248/nam-hoc-2012- 2013/lua-chon-mo-hinh-do-luong-rui-ro-cho-mot-khoan-vay-tap-doan-kinh-te-nha- nuoc-tai-cac-ngan-hang-thuong-mai-viet-nam-ts-nguyen-thuy.html
Ongena, S. và Smith, D. C. (2001), “The duration of bank relationships”, Journal of Financial Economics, số 61(3), trang 449-475.
Ohlson. J. A (1980), “Financial Ratios and the Probabilistic Prediction of Bankruptcy”, Journal of AccountingResearch, số 18 (1), trang 109-131.
Petersen, M.A. và R.G. Rajan (1994), “The Benefits of Lending Relationship: Evidence from Small Business Data”, Journal of Finance, số 49, trang 3-37.
Phùng Mai Lan (2014), “Đánh giá tác động của các nhân tố tới hiệu quả hoạt động của doanh nghiệp”, Tạp chí Tài chính, số 11.
Trương Đông Lộc (2011), “Các nhân tố ảnh hưởng đến khả năng trả nợ vay đúng hạn của hộ nông nghiệp ở tỉnh Hậu Giang”, Tạp chí công nghệ ngân hàng, 64/2011, pp.39-43.
Trần Hòa Bình (2010), “Quản trị tiền mặt -Thực trạng và giải pháp ở Công ty Việt Hà”.The World Bank (2014), “Điểm lại: Cập nhật tình hình phát triển kinh tế
Việt Nam”, có thể download từ:
http://www.worldbank.org/vi/country/vietnam/publication/takingstockdecember201 4
Vũ Công Ty (2012), “Giải pháp nào cho bài toán nợ xấu Việt Nam”, Tạp chítài