Ket quả thu được từ mô hình quy có 6 biến/10 biến trong mô hình có tác động đến khả năng trả nợ của KHDNNVV tại Ngân hàng TMCP Đầu tư và Phát triển Việt Nam chi nhánh Chợ Lớn. Các biến này bao gồm: Thời gian vay trung bình của KHDNNVV đối với từng sản phẩm tín dụng cụ thể (THOIGIAN), Lãi suất tín dụng trung bình của KHDNNVV tại BIDV (LAISUAT), Tỷ lệ TSBĐ trên tổng dư nợ của KHDNNVV tại BIDV-CN Chợ Lớn (TYLETSBD), Tổng dư nợ của KHDNNVV tại thời điểm đánh giá khả năng trả nợ (DUNO), Thời gian quan hệ với BIDV
(THOIGIANQH), Doanh thu thuần/ Tổng tài sản (DTTTTS). Còn lại 4 biến bị loại ra khỏi bao gồm: Thời gian kinh doanh tính từ ngày thành lập (TGIANKD), Kinh nghiệm của người quản lý, điều hành doanh nghiệp (KNGHIEMQL), Nợ/VCSH (HESONO), Vốn chủ sở hữu/ Tổng tài sản (VCSH/TTS).
5.1.1 Những kết quả đạt được của nghiên cứu
Luận văn đã tổng hợp và trình bày khái quát về cơ sở lý thuyết khả năng trả nợ của KHDNNVV và phân tích, làm rõ mối quan hệ giữa khả năng trả nợ và rủi ro tín dụng của một khách hàng.
Luận văn đã thống kê được các mô hình đang áp dụng trên thế giới dùng để đánh giá khả năng trả nợ của KHDN: ưu và nhược điểm của từng mô hình. Từ đó, tác giả đã lựa chọn mô hình phù hợp với thực tế tại BIDV-Chợ Lớn.
Sơ lược các kết quả nghiên cứu trên thế giới, luận văn đã tập hợp và chọn lọc cac yếu tố tiềm năng để đưa vào mô hình nghiên cứu và tìm ra nhửng yếu tố tác động khả nợ năng trả nợ của KHDNNVV tại BIDV Chợ Lớn,
Đánh giá thực trạng công tác khả năng trả nợ của KHDNNVV tại BIDV-Chợ Lớn thông qua phân tích tín dụng doanh , thành tựu và hạn chế của phương pháp, công cụ đo lường khả năng trả nợ hiện đang sử dụng. Qua đó, tìm ra nguyên nhân gây nên những hạn chế đó.
Kết quả từ mô hình nghiên cứu thông qua hồi quy Logit cho thấy các nhân tố sau ảnh hưởng đến khả năng trả nợ của KHDNNVV tại BIDV-Chợ Lớn: thời gian cho vay, lãi suất, tỷ lệ TSBĐ, dư nợ, thời gian quan hệ BIDV, Doanh thu thuần/ Tổng tài
62
sản. Kết tùa nghiên cứu của luận văn cũng đa phần khá tương đờng với một số nghiên cứu trước đây. Bài nghiên cứu cũng đã bổ sung một số yếu tố thực tế có ảnh hưởng đế khả năng trả của KHDN mà chưa có trước đây trong phần sơ lược nghiên cứu. Bên cạnh đó, luận văn cũng đã kết hợp phương pháp nghiên cứu định lượng nhằm hỗ trợ cho mô hình định tính thông qua việc phát triển các giả thuyết dựa vào các quan sát có được cũng như tiến hành thống kê mô tả đặc điểm của dữ liệu thu được.
Từ kết quả nghiên cứu, luận văn cũng đề xuất một số giải pháp và khuyến nghị đề nhằm ứng dụng mô hình Logit nhằm nâng cao hiệu quả công tác đánh giá khả năng trả nợ của KHDN tại BIDV-Chợ Lớn nói riêng và toàn hệ thống nói chung.
5.1.2 Ý nghĩa khoa học của đề tài
Nghiên cứu có một số ý nghĩa nhất định đối với lĩnh vực tài chính-ngân hàng nói chung và BIDV-Chợ Lớn nói riêng. Đầu tiên, luận văn đã làm rõ tầm quan trọng và mối quan hệ giữa công tác đánh giá khả năng trả nợ của KHDN đối với quản trị rủi ro tín dụng tác NHTM. Bên cạnh đó, nghiên cứu đóng góp thêm dữ liệu tổng quan về các phương pháp đánh giá khả năng trả nợ cùa KHDN, nhất là phương pháp định lượng cần được áp dụng nhiều hơn phương pháp định tính trong ngành ngân hàng. Thứ hai, luận văn đã đưa ra được các yếu tố có tác động đên khả năng trả nợ của KHDNNVV tại BIDV-Chợ Lớn. Từ đó, gợi mở thêm hương nghiên cứu mới sử dụng các chỉ tiêu phi tài chính và yếu tố môi trường vĩ mô bên cạnh cá chỉ tiêu tài chính có sẵn. Thứ ba, chi nhánh sẽ xây dựng được mô hình đánh giá cụ thể, phù hợp với tình hình thực tế của đơn vị mình, mang tính ứng dụng cao.
5.2 Hàm ý chính sách
5.2.1 Giải pháp nhằm nâng cao hiệu quả công tác đánh giá khả năng trả
nợ của
KHDNNVV tại BIDV Chợ Lớn
Dựa vào kết quả mô hình nghiên cứu các yếu tố tác động đến khả năng trả nợ của KHDNNVV tại BIDV Chợ Lớn, các nhà quản trị và điều hành có thể có những chính sách cụ thể như sau để từng bước nâng cao hiệu quả công tác đánh giá khả năng trả nợ của KHDNNVV thông qua các yếu tố tác động, cụ thể như sau:
5.2.1.1 Đối với lãi suất cho vay
- Áp dụng cơ chế lãi suất linh hoạt, phù hợp với thị trường và chỉ đạo của NHNN, vừa là công cụ để ngân hàng thu hút được khách hàng mới, duy trì
63
khách hàng hiện hữu, vừa là biện pháp để giảm thiểu nguy cơ mất khả năng trả nợ của khách hàng. Bên cạnh đó, mức lãi suất phù hợp với khả năng thanh toán của khách hàng sẽ đảm bảo hiệu quả của dự án phương án sản xuất kinh doanh và mang lại doanh thu, lợi nhuận cho khách hàng.
- Cán bộ quản lý khách hàng tại chi nhánh cần tư vấn rõ, trung thực về chi phí trả nợ hàng tháng, đặc biệt là chương trình lãi suất ngân hàng sẽ áp dụng cho khách hàng. Điều này, sẽ giúp cho doanh nghiệp chủ động hơn về nguồn thanh toán các nghĩa vụ định kỳ và giảm thiểu nguy cơ khách hàng sử dụng vốn sai mục đích.
5.2.1.2 Đối với chính sách về tỷ lệ tài sản bảo đảm
- Quan hệ tín dụng với khách hàng trên cơ sở tăng cường tối đa các biện pháp bảo đảm (gia tăng trách nhiệm của khách hàng đối với ngân hàng, tạo niềm tin cho ngân hàng), hạn chế tín chấp. Khuyến khích khách hàng thế chấp bất động sản, động sản (theo quy định của NHNN), cầm cố các giấy tờ có giá...Các tài sản phải có tính pháp lý rõ ràng, tính thanh toán cao.
- Nâng cao trình độ thẩm định của cán bộ thẩm định tài sản bảo đảm, thường xuyên kiểm tra thực tế và đánh giá lại định kỳ giá trị TSBĐ, đưa ra biện pháp xử lý kịp thời và quản lý khi tài sản có rủi ro biến động giảm giá mạnh trên thị trường.
- Xây dựng tiêu chí rõ ràng, cụ thể đối với những trường hợp trình vượt tỷ lệ cho vayTSBĐ, tránh trường hợp cho vay tràn lan những phương án vượt tỷ lệ quy định, ảnh hưởng đến chất lượng tín dụng của ngân hàng.
5.2.1.3 Đối với dư nợ vay
Cán bộ quản lý khách hàng phải xem xét và tìm hiểu nhu cầu vốn thực tế của khách hàng để tránh trường hợp khách hàng sử dụng nguồn vốn vay của ngân hàng sai mục đích.
5.2.1.4 về mối quan hệ giữa khách hàng-ngân hàng
- Nâng cao công tác tái thẩm định, XHTD và kiểm soát sau cho vay với khách hàng, không rút ngắn quy trình đối với những khách hàng truyền thống, hiện hữu do không có doanh nghiệp nào có thể hoạt động kinh doanh tốt mãi (mỗi doanh nghiệp đều có vòng đời hoạt động).
64
- Xây dựng chính sách khách hàng phù hợp với khách hàng hiện hữu và phù hợp với chu kỳ kinh doanh của khách hàng như sau:
S Tăng cường quan hệ đối với khách hàng có doanh thu, lợi nhuận tăng trưởng đều đặn, thanh toán nợ vay đúng thời hạn.
S Duy trì quan hệ với những khách hàng có kết quả kinh doanh không ổn định, quy mô không tăng trưởng.
S Thoái lui quan hệ đối với những khách hàng có dấu hiệu sụt giảm doanh thu, thường phát sinh nợ quá hạn, sử dụng vốn sai mục đích.
5.2.1.5 về thời gian cho vay
- Xác định vòng quay vốn của DN để tránh trường hợp Ngân hàng tài trợ vốn dài hơn so với vòng quay vốn dẫn tới DN sử dụng nguồn vốn sai mục đích.
- Đối với cho vay ngắn hàng, DN thương mại thường có vòng quay vốn ngắn hơn so với doanh nghiệp sản xuất, chế tạo, trừ một số DN kinh doanh ngành nghề đặc trưng như vali, ghế mát xa,...
- Đối với thời gian vay vốn trung và dài hạn để tài trợ cho dự án, đầu tư máy móc thiết bị.. .cán bộ quản lý khách hàng cần xác định thời gian hoàn vốn, khả năng trả gốc và lãi hằng tháng để xây dựng lên thời gian cho vay thích hợp.
5.2.1.6 về yếu tố doanh thu
- Đánh giá nguồn thu của khách hàng không chỉ đánh giá về mặt giá trị của nguồn thu mà còn phải đánh giá cơ cấu nguồn thu thập (chuyển khoản, nộp tiền mặt,...), tính ổn định và tính triển vọng của nguồn thu tron tương lai.
- Theo dõi chặt chẽ tình hình chuyển doanh thu của khách hàng, đảm bảo tỷ lệ doanh thu chuyển về tài khoản tương ứng với tỷ lệ tài trợ vốn. Nên ghi rõ trong hợp đồng tín dụng ký kết với khách hàng là mức chuyển doanh thu bán hàng tương ứng bao nhiêu % so với tỷ lệ tài trợ vốn. Để có thêm cơ sở đánh giá khách hàng.
- Khối thẩm định và tái thẩm định cần thường xuyên cập nhật các văn bản pháp luật có liên quan đến hoạt động tín dụng, hoạt động kinh tế để cập nhật thường xuyên cho cán bộ quản lý khách hàng, thường xuyên tổ chức những buổi đào tạo chuyên môn và trao đổi kinh nghiệm.
65
- Thường xuyên tiến hành kiểm tra thực tế tình hình sản xuất kinh doanh của khách hàng, tránh đánh giá sơ xài, hình thức qua các chứng từ mà doanh nghiệp cung cấp.
5.2.2 Giải pháp ứng dụng mô hình Logit trong công tác đánh giá khả năng trả
nợ của KHDNNVV tại BIDV-Chi nhánh Chợ Lớn
- Đẩy mạnh công tác nghiên cứu rủi ro tín tại BIDV Chợ Lớn, các bộ phận và phòng ban có liên quan phải xây dựng mô hình đánh giá cụ thể, phù hợp.
- Xem xét đưa kết quả đánh giá khả năng trả nợ của KHDNNVV theo mô hình Logit vào là tiêu chuẩn tham chiếu song song với kết quả XHTD nội bộ.
- Thành lập một bộ phận chuyên thu thập và đánh giá thông tin đầu vào độc lập với bộ phận quản lý khách hàng nhằm hạn chế rủi ro đạo đức và tính chủ quan, duy ý chí trong việc đánh giá khách hàng.
- Tham khảo thêm ý kiến chuyên gia trong lĩnh vực tài chính-ngân hàng trong và ngoài nước để tìm thêm những yếu tố tiềm năng có thể tác động đến khả năng trả nợ của KHDN nhằm gia tăng tính chính xác của mô hình dự báo.
5.3Hạn chế của đề tài và gợi ý hướng nghiên cứu tiếp theo 5.3.1 Các hạn chế của đề tài nghiên cứu
- Số lượng mẫu đưa vào mô hình còn ít, chỉ đủ đại diện cho tổng thể. Do hai nguyên nhân chính: BCTC của một số KHDNNVV, đặc biệt là các KHDNNVV đang trong tình trạng nợ xấu, chuẩn bị phát mãi tài sản để thu hồi nợ vay không được cập nhật kịp thời và độ chính xác không cao. Thêm vào đó, việc vảo mật thông tin về cơ sở dữ liệu khách hàng theo quy định tại đơn vị và nhà nước khiến cho tác giả không thể thu nhập nhiều hơn dữ liệu để gia tăng kích thước mẫu.
- Luận văn chưa sử dụng hết các chỉ tiêu định tính về KHDN cũng như các yếu tố vĩ mô để đưa vào mô hình.
- Trong quá trình nghiên cứu, tác giả phát hiện ra đã bỏ qua yếu tố là mức độ đóng góp của KHDNNVV vào thu nhập hoạt động tại BIDV Chợ Lớn, số lượng sản phẩm dịch vụ tối đa mà KHDN đã và đang sử dụng, cũng như một số yếu tố vô hình khác trong quá trình quan hệ.
66
- Một hạn chế tiếp theo của nghiên cứu là mô hình Logit cũng như mô hình định lượng khác là phụ thuộc rất nhiều vào nguồn dữ liệu đầu vào. Nếu như KHDN cố tình che đậy thông tin, làm đẹp BCTC hoặc các yếu tố khác thì có thể dẫn đến sai lệch kết quả nghiên cứu.
5.3.2 Gợi ý hướng nghiên cứu tiếp theo
Với những hạn chế ở trên, tác giả đề xuất hướng nghiên cứu tiếp theo cho việc ứng dụng mô hình Logit nhằm đánh giá khả năng trả nợ của KHDNNVV tại BIDV và lớn hơn nữa là tại các NHTM Việt Nam:
- Cần bổ sung thêm kích thước mẫu vào mô hình, tăng số lượng các yếu tố đưa vào mô hình nghiên cứu.
- Các nghiên cứu tiếp theo nên đưa vào mô hình các chỉ tiêu phi tài chính về đặc điểm KHDN và khoản vay song song các chỉ tiêu tài chính truyền thống.
- Với một số tiêu chí nhất định, cần đa dạng hóa về số lượng các chỉ tiêu nhằm thể hiện ở mức cao nhất có thể đặc điểm của từng tiêu chí.
- Cần phải lựa chọn nguồn dữ liệu tin cậy để đem lại kết quả có độ chính xác cao và phù hợp với tình hình thực tế.
KẾT LUẬN CHƯƠNG 5
Dựa trên kết quả mô hình đo lường khả năng trả nợ của KHDNNVV tại BIDV Chợ Lớn đã xây dựng tại chương 4, bài nghiên cứu đã đưa ra các giải pháp nhằm ứng dụng mô hình thiết kế trong hoạt động tín dụng tại BIDV Chợ Lớn.
Bên cạnh việc đưa ra các giải pháp ứng dụng mô hình đo lường khả năng trả nợ của KHDNNVV tại BIDV Chợ Lớn, bài nghiên cứu dựa trên tình trạng thực tế của hoạt động tín dụng tại BIDV Chợ Lớn và quản lý tín dụng của NHNN, đưa ra các kiến nghị nhằm nâng cao hiệu quả đánh giá khả năng trả nợ của KHDNNVV.
i
TÀI LIỆU KHAM KHẢO Tài liệu tiếng việt
1. Báo cáo thường niên và thuyết minh báo cáo tài chính từ năm 2014-2019 của Ngân hàng TMCP Đầu tư và Phát triển Việt Nam
2. Hoàng Trọng và Chu Thị Mộng Ngọc, 2008. Phân tích và xử lý số liệu bằng SPSS, tập 1. TP.Hồ Chí Minh: NXB Hồng Đức
3. Hoàng Trọng và Chu Thị Mộng Ngọc, 2008. Phân tích và xử lý số liệu bằng SPAA, tập 2. TP.Hồ Chí Minh:NXB Hồng Đức
4. Hoàng Tùng, 2011. Phân tích rủi ro tín dụng DN bằng mô hình Logit. Tạp chí Khoa học và Công nghệ, Đại học Đà Nang
5. Nguyễn Anh Đức, 2012. Phân tích danh mục tín dụng; Xác suất không trả nợ được-Probability of default (PD). Luận văn thạc sĩ kinh tế. Trường Đại học Quốc gia Hà Nội.
6. Lê Tất Thành, 2012. Cẩm nang xếp hạng tín dụng doanh nghiệp. TP. Hồ Chí Minh: NXB Tổng Hợp TPHCM.
7. Lê Phương Dung & 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, số 8, trang 46-54
8. Tài liệu nội bộ về XHTD của BIDV
9. Trang thông tin NHNN Việt Nam: http://www.sbv.gov.vn
10. Trần Huy Hoàng, 2011. Quản trị ngân hàng thương mại. TP.Hồ Chí Minh: NXB Lao động xã hội
11. Nguyễn Thế Minh, 2011. Phương pháp xác định lãi suất cho vay qua xếp hạng tín dụng doanh nghiệp tại ngân hàng thương mại Việt Nam. Luận văn thạc sỹ kinh tế. Trường Đại học kinh tế TP.Hồ Chí Minh.
Tài liệu tiếng anh
1. Altman, E. I. (1968). Financial ratios, discriminant analysis and the prediction of corporate bankruptcy. The journal of finance, 23(4), 589-609.
2. Andrea Ruth Coravos, 2010. Meauring the Likelihood of Small Business Loan Default: Community Development Financial Institution (CDFIs) and the use of
ii
Credit-Scoring to Minimize Default Risk, Duke University, Durham, North Carolina
3. Basel Committee on Banking Supervision (BCBS), 2001. New Basel Accord: an explannatory note January 2001
4. Basel Committee on Banking Supervision (BCBS), 2005. Studies on the validation of internal rating systems
5. Basel Committee on Banking Supervision (BCBS), 2006. International convergence of capital measurement and capital standards: a revised framework-comprehensive version, Bank for International Settlements
6. Chiara Pederzoli (Italy), Costanza Torricelli (Italy), 2010. A parisimonious default prediction model for Italian SMEs, Banks and Bank Systems, Volume 5, Issue 4, 2010
7. Hosmer & Lemeshow, 2000. Applied Logit regression. New York, NY: John Wiley&Sons Inc.
8. Hyewon Youn&Zheng Gu, 2009. Predicting Korean lodging firm failures: An artificial neural network model along with a Logit regression model. International Journal of Hospitality Management 29.pp.120-127
9. Flannery M.J, 1986. Asymmetric Information and Risk Debt Maturity Choice. The Journal of Finance, Vol.XLI, n 1, pp.19-37
10. Gabriel Jiménez Jesús Saurian, 2002. Loan Characteristics and Credit Risks, Bank os Spain
11. Gabriel Jiménez Jesús Saurian, 2003. Collateral, Type of Lender and