Biến Số quan sát Trung bình Giá trị nhỏ nhất Giá trị lớn nhất
Y 215 0.391 0.000 1.000 OSIZE 215 14.299 11.751 17.863 TLTA 215 0.512 0.060 0.935 WCTA 215 0.432 0.002 0.985 CLCA 215 0.289 0.012 0.760 NITA 215 0.034 -0.287 0.174 FLITL 215 -0.005 -0.613 0.255 INTWO 215 0.121 0.000 1.000
CHIN 215 -0.122 -79.691 30.563
Nguồn: Tác giả tự tính tốn
Cơ cấu vốn thể hiện ở tỷ lệ nợ/tài sản của các doanh nghiệp trung bình 0.512 nghĩa là các khoản nợ của các doanh nghiệp này chiếm 51,2% trên tổng tài sản. Có thể thấy tỷ lệ này khá thấp cho thấy các doanh nghiệp phải độc lập về tài chính cao, điều này thể hiện nguồn vốn chủ sở hữu dồi dào. Tuy nhiên, chỉ số này cũng phản ánh huy động vốn của các doanh nghiệp càng khó khăn. Mặc dù, các doanh nghiệp đang chủ động tìm kiếm các nguồn vốn khác nhau nhưng do tâm lý nhà đầu tư đang e ngại khiến con đường gọi vốn của các doanh nghiệp đi vào ngõ cụt. Hiện nay, các doanh nghiệp đang phải tự xoay xở theo cách riêng của mình để có vốn thực hiện dự án kinh doanh, trong đó, các doanh nghiệp thường sử dụng các hợp đồng tín dụng đối với ngân hàng thơng qua thế chấp tài sản như hàng hố, nhà xưởng, máy móc và giấy tờ sở hữu đất đai.
Thực tế, cơ cấu nguồn vốn của các doanh nghiệp lại không ổn định, chủ yếu dựa vào nguồn vốn vay ngân hàng chiếm khoảng 70%. Khi các NHTM thực hiện việc điều chỉnh chính sách tài chính, doanh nghiệp có thể sẽ rơi vào trạng thái bị động, rất khó khăn để ứng phó. Lãi suất cho vay tăng cao, nhiều doanh nghiệp khó khăn trong việc xoay xở cân đối các chi phí hoạt động SXKD, chuỗi hoạt động của các doanh nghiệp bị tắc nghẽn dẫn đến kiệt quệ tài chính và vỡ nợ.
Tỷ lệ vốn lưu động của các doanh nghiệp chiếm 43.2% trên tổng tài sản, trong khi các khoản nợ ngắn hạn của các doanh nghiệp này chiếm 28.9%. Điều này cho thấy tỷ lệ nợ ngắn hạn/nợ ngắn hạn lớn <1 cho thấy sức khỏe tài chính của doanh có thể có nguy cơ đối mặt với nguy cơ khơng có có khả năng thanh tốn các khoản nợ ngắn hạn. Mặc dù, các doanh nghiệp có lợi thế cạnh tranh nhất định, tuy nhiên việc dịng tiền kinh doanh khơng khỏe mạnh và rất ít nợ vay dẫn thanh khoản thấp. Các khoản nợ vay chủ yếu của doanh nghiệp chủ yếu từ nguồn vay vốn ngân hàng, do đó áp lực thanh tốn là khơng hề nhỏ, rủi ro tiềm ẩn có thể dẫn đến kiệt quệ tài chính.
Vấn đề đáng chú ý của các doanh nghiệp ngành là câu chuyện dù báo lãi, nhiều doanh nghiệp lại báo cáo dòng tiền từ hoạt động kinh doanh âm liên tục nhiều năm
và theo chiều hướng gia tăng, tập trung ở các khoản phải thu, hàng tồn kho và chi phí trả trước. trong khi nhu cầu đầu tư, tiêu dùng của người dân thay đổi khi dịch bệnh Covid-19 xảy ra theo xu hướng tiết kiệm, gia tăng tỷ trọng tiền mặt nhiều hơn. Có thể thấy, doanh thu, lợi nhuận của nhiều doanh nghiệp chỉ đơn thuần là cơng tác hạch tốn khi bàn giao nhà theo quy định kế tốn, cịn dịng tiền từ các dự án cũ thì đã ghi nhận các năm trước. Hay nói cách khác, doanh nghiệp báo lãi trên BCTC khơng có nghĩa là có dịng tiền mới chảy về, đây có thể hiểu là điều mà các NĐT cần đặc biệt chú ý khi lựa chọn đầu tư nhóm cổ phiếu này.
Theo BCTC của các doanh nghiệp thì tỷ lệ NITA có xu hướng tăng, song lợi nhuận của các doanh nghiệp này không phản ánh đúng thực chất hoạt động kinh doanh kết lõi. Bằng chứng, các doanh nghiệp có lợi lợi nhuận trước thuế và lãi vay (EBIT) giảm mạnh nhất thị trường trong 3 năm trở lại đây. Chỉ tiêu này phản ánh tình hình kinh doanh cốt lõi của doanh nghiệp, không bao gồm các khoản thu nhập tài chính (hoạt động chuyển nhượng cổ phần, dự án). BĐS đang là nhóm ngành đi vay nợ nhiều nhất trên TTCK. Đồng thời, hệ số khả năng trả lãi của nhóm ngành này cũng giảm mạnh, tức lợi nhuận từ hoạt động kinh doanh cốt lõi không đủ để trả lãi vay ngân hàng. Việc dòng tiền từ hoạt động kinh doanh và khả năng trả lãi vay giảm có thể là ngun nhân chính khiến các doanh nghiệp phải vay nhiều hơn để duy trì hoạt động kinh doanh.
2.3.2. Phân tích tương quan
Nghiên cứu tiến hành phân tích tương quan nhằm phát hiện tự tương quan, nhận diện được khuyết tật đa chiều tác động của các biến độc lập đến mơ hình hồi quy (Gujarati, 2004). Kết quả bảng 2.19 cho thấy giá trị sig của hệ số tương quan hâì hết các biến đều nhỏ hơn 0.85, do đó có thể kết luận khơng có hiện tượng tự tương quan giữa các biến xảy ra trong mơ hình nghiên cứu.
Bảng 2.17. Phân tích tương quan
Y OSIZE TLTA WCTA CLCA NITA FLITL INTWO CHIN
Y 1
TLTA 0.088 -0.019 1 WCTA -0.363 0.070 0.217 1 CLCA 0.093 0.105 0.465 0.295 1 NITA -0.204 -0.040 -0.005 0.051 -0.221 1 FLITL -0.108 0.068 -0.043 0.041 0.075 -0.076 1 INTWO 0.200 -0.184 -0.124 -0.072 -0.011 -0.323 0.000 1 CHIN -0.198 0.085 0.093 0.087 0.031 0.540 -0.003 -0.343 1 Nguồn: Tác giả tự tính tốn
2.3.3. Các kiểm định mơ hình đo lường rủi ro vỡ nợ của khách hàng pháp nhân tại Vietcombank Chi nhánh Ba Đình
Như ở phía trên đã trình bày, nghiên cứu sử dụng mơ hình Binary logistic để ước lượng các yếu tố ảnh hưởng đến rủi ro vỡ nợ tại 43 cơng ty có hồ sơ vay vốn tại Vietcombank Chi nhánh Ba Đình và sử dụng các phương pháp kiểm định cho mơ hình. Biến phụ thuộc trong mơ hình này là rủi ro vỡ nợ (nhận hai giá trị vỡ nợ hoặc không vỡ nợ).
2.3.3.1. Kiểm định độ phù hợp tổng quát
Cột Chi2 và sig. thể hiện kết quả kiểm định Chi bình phương, đây là kiểm định để xem hệ số hồi quy các biến động lập có đồng thời bằng 0 hay khơng, nếu sig <0.05 thì mơ hình hồi quy có ý nghĩa thống kê (Hồng Trọng và Chu Nguyên Mộng Ngọc, 2008).Kiểm định Chi2 bảng 4.13 cho thấy các mơ hình nghiên cứu cho thấy P =
0.000 < 0.01 (độ tin cây 99%). Như vây các biến độc lâp có mối quan hệ tuyến tính với biến phụ thuộc trong tổng thể hay mơ hình có ý nghĩa giải thích các yếu tố ảnh hưởng đến rủi ro vỡ nợ của khách hàng pháp nhân tại Vietcombank Chi nhánh Ba Đình. Đồng thời dựa vào giá trị P = 0.000 < 0.1 tức R2 hiệu chỉnh khác 0, các biến được đưa vào phương trình hồi quy Logistic thật sự tác động và giải thích sự thay đổi của biến phụ thuộc nên mơ hình phù hợp.
Bảng 2.18. Kiểm định sự phù hợp của mơ hình tổng qt
Rủi ro vỡ nợ 62.84 .000
Nguồn: Tác giả tự tính tốn
2.3.3.2. Kiếm định sự phù hợp của mơ hình
Hồi quy Logistic sử dụng chỉ tiêu -2LL (-2 Log Likelihood) để đánh giá độ phù hợp của mơ hình. -2LL càng nhỏ càng thể hiện độ phù hợp cao. Giá trị nhỏ nhất của
-2LL là 0 (tức là khơng có sai số) khi đó mơ hình có độ phù hợp cao. Kết quả Bảng 4.14 cho thấy các giá trị của -2LL cao vừa phải, như vây nó thể hiện mức độ phù hợp ở mức trung bình của mơ hình đo lường rủi ro vỡ nợ của khách hàng pháp nhân tại Vietcombank Chi nhánh Ba Đình.
Bảng 2.19. Kiểm định phù hợp của mơ hình
Mơ hình -2LL (-2 Log
Likelihood)
p-value
Rủi ro vỡ nợ -112.426 0.000
Nguồn: Tác giả tự tính tốn
2.3.3.3. Kiểm định Hosmer and Lemeshow
Để kiểm chứng có hay khơng mơ hình logit là phù hợp, nghiên cứu đã sử dụng phương pháp Hosmer-Lemeshow để kiểm định sự phù hợp của các mơ hình. Kết quả kiểm định cho thấy giá trị Chi2 của Hosmer-Lemeshow là khơng có ý nghĩa (p-value
>0.05). Điều này cho thấy các mơ hình phù hợp tốt với dữ liệu.
Bảng 2.20. Kiểm định Hosmer and Lemeshow
Mơ hình Hosmer and Lemeshow Test
Chi2 Sig.
Rủi ro vỡ nợ 218.8 0.2576
Nguồn: Tác giả tự tính tốn
2.3.3.4. Kiểm định mức độ giải thích của mơ hình
Kiểm định mức độ giải thích của mơ hình là phương pháp xác suất dự đốn đối với biến phụ thuộc rủi ro vỡ nợ của khách hàng pháp nhân tại Vietcombank Chi nhánh Ba Đình.
Bảng 2.21. Mức độ giải thích của mơ hình các nhân tố ảnh hưởng đến rủi ro vỡ nợ của các khách hành pháp nhân tại Vietcombank Chi nhánh Ba Đình
Quan sát Rủi ro vỡ nợ Mức độ chính xác kết quả dự báo (%) Khơng vỡ nợ Vỡ nợ Không vỡ nợ 49 22 69.01% Vỡ nợ 35 109 75.69% Tỷ lê dự báo chính xác 73.49% Nguồn: Tác giả tự tính tốn
Với 43 khách hàng doanh nghiệp tại Vietcombank Ba Đình Việt Nam giai đoạn 2015-2019 tương ứng với 215 mẫu nghiên cứu, xác suất có khả năng rủi ro vỡ nợ được dự đoán đúng 109/144 mẫu dữ liệu, như vậy tỷ lệ dự đoán đúng là 75.69% (Bảng 4.16). Đối với 49/71 mẫu dữ liệu được đánh giá khơng xảy ra vỡ nợ, xác suất mơ hình dự đốn đúng là 69.01 %. Như vây, trong tổng số 215 dữ liệu tài chính của 43 cơng ty có hồ sơ vay vốn tại Vietcombank Ba Đình giai đoạn 2015-2019 thì có 158 mẫu dữ liệu được dự đốn chính xác về khả năng rủi ro vỡ nợ, mơ hình dự đốn đúng với tỷ lệ 73.49%. Điều này cho thấy sự phù hợp của kết quả hồi quy Logistic các nhân tố ảnh hưởng đến rủi ro vỡ nợ của các khách hành pháp nhân tại Vietcombank Chi nhánh Ba Đình.
2.3.3.5. Tỷ lệ dự báo chính xác (ROC)
Đường cong ROC dự đốn ngẫu nhiên là một đường thẳng tạo một gốc 45 độ với trục hồnh, tính từ phía dưới bên trái đến phía trên bên phải. Mơ hình là hiệu quả nhất khi đạt được điểm ở góc trên bên trái của khơng gian ROC (Nguyễn Đình Thọ, 2011). Mơ hình nào tạo ra kết quả nằm bên trên phía trái của đường dự đốn ngẫu nhiên có khả năng dự báo tốt và ngược lại. Kết quả hình 4.2 cho thấy
Biểu đồ 2.6. Đường cong ROC mơ hình rủi ro vỡ nợ của các khách hành pháp nhân tại Vietcombank Chi nhánh Ba Đình
Nguồn: Tác giả tự tính tốn
2.3.4. Độ nhạy của mơ hình
Hầu hết các mơ hình phân loại (bất kể chúng là mơ hình Binary Logistic hay các cách tiếp cận của Machine Learning) thì kết quả cuối cùng của mơ hình vẫn là “xác suất xẩy ra sự kiện quan tâm” - tức là một con số bất kì nào đó nằm giữa 0 và 1 (Hoàng Trọng và Chu Nguyên Mộng Ngọc, 2008). Hầu hết các phần mềm nếu để mặc định thì ngưỡng được chọn để dán nhãn luôn là 0.5. Bảng 4.10 cho kết quả đánh đổi giữa các tiêu chí đo lường mức độ chính xác và ngưỡng được chọn >0.5 với hầu hết các giá trị Sig. <0.05. Điều này cho thấy các nhân tốtrong mơ hình rủi ro vỡ nợ của các khách hành pháp nhân tại Vietcombank Chi nhánh Ba Đình có độ nhạy tốt, gắn nhãn “Good”. 0. 00 0. 25 0. 50 0. 75 1. 00 0.00 0.25 0.50 1 - Specificity 0.75 1.00 Area under ROC curve = 0.7922
Biểu đồ 2.7. Phân tích độ nhạy mơ hình rủi ro vỡ nợ của các khách hành pháp nhân tại Vietcombank Chi nhánh Ba Đình
Nguồn: Tác giả tự tính tốn 0. 00 0. 50 1. 00 0. 25 0. 75 Sensitivity Specificity 0.00 0.25 0.50 Probability cutoff 0.75 1.00
2.3.5. Kết quả hồi quy và thảo luận tác động của các nhân tố ảnh hưởng đếnrủi ro vỡ nợ của các khách hành pháp nhân tại Vietcombank Chi nhánh rủi ro vỡ nợ của các khách hành pháp nhân tại Vietcombank Chi nhánh Ba Đình
Kết quả hồi quy tại bảng 4.10 cho thấy theo mơ hình lý thuyết có biến tác động đến xác suất rủi ro vỡ nợ của khách hàng pháp nhân tại Vietcombank Chi nhánh Ba Đình với mức ý nghĩa kiểm định khi đưa vào mơ hình (p < 0,1) bao gồm các biến đọc lập và biến phụ thuộc là xác suất rủi ro vỡ nợ của khách hàng pháp nhân tại Vietcombank Chi nhánh Ba Đình. Trong đó hệ số β có tác dụng giải thích chiều tác động của các nhân tố đến sự thay đổi của biến phụ thuộc (Nguyễn Đình Thọ, 2011).
Kết quả phân tích hồi quy bằng hàm Binary logistic với mẫu nghiên cứu bao gồm 43 khách hàng doanh nghiệp tại Vietcombank Ba Đình Việt Nam cho thấy 07/08 nhân tố có ý nghĩa thống kê ở các mức 1%, 5% và 10%.
Bảng 2.22. Kết quả hồi quy Logistic mơ hình tác động của các nhân tố ảnh hưởng đến rủi ro vỡ nợ của các khách hành pháp nhân tại Vietcombank Chi
nhánh Ba Đình Nhân tố Β OSIZE 0.0915 [0.62] TLTA 1.567* [1.78] WCTA -4.036*** [-5.60] CLCA 2.075* [1.96] NITA -2.902 [-0.54] FLITL -3.716* [-1.83] INTWO 1.010* [1.86]
CHIN -0.125* [-1.77] Hệ số chặn -1.579 [-0.71] Số quan sát 215 R2 0.2184 Hosmer-Lemeshow 0.2576 Tỷ lệ dự báo chính xác 73.49% Độ phù hợp tổng quát (Chi2) -112.426 (p <0.05)
Độ nhạy ROC “Good”
Nguồn: Tác giả tự tính tốn
Kết quả phân tích kiểm định cho thấy mơ hình nghiên cứu rủi ro vỡ nợ của khách hàng pháp nhân tại Vietcombank Chi nhánh Ba Đình là khá phù hợp và có ý nghĩa khoa học và thực tiễn. Nghiên cứu này đã cho thấy các doanh nghiệp có xác suất rơi vào tình trạng rủi ro vỡ nợ cao khi tỷ lệ vốn luân chuyển/tài sản, lợi nhuận ròng/tài sản, tỷ lệ dòng tiền thuần/tài sản, tăng trưởng doanh thu thấp. Trong khi đó các quy mơ tài sản, tỷ lệ nợ ngắn hạn/tài sản cao và thua lỗ 2 năm liên tiếp thì doanh nghiệp có xu hướng rủi ro vỡ nợ. Cuối cùng, bài viết đưa ra một mơ hình đơn giản, tiện dụng giúp nhà đầu tư ước lượng xác suất rủi ro vỡ nợ của khách hàng doanh nghiệp tại Vietcombank Ba Đình.
Mơ hình dự báo này có tỷ lệ dự báo đúng trên tổng thể là 73.49%. Riêng nhân tố tỷ số địn bẩy tài chính khơng có tác động đến rủi ro vỡ nợ của các khách hàng doanh nghiệp tại Vietcombank Ba Đình. Tuy nhiên, nghiên cứu này có hạn chế là số lượng DN rủi ro vỡ nợ quá ít nên tỷ lệ dự báo đúng trong mẫu nghiên cứu quá lớn, dẫn đến kết quả là tỷ lệ dự báo đúng đối với DN bị rủi ro vỡ nợ chỉ ở mức 79.22%. Do vậy, trong tương lai nghiên cứu sẽ mở rộng mẫu nghiên cứu, bổ sung ngành xây dựng và cơng trình để mơ hình dự báo có tính chính xác cao hơn.
Kết quả nghiên cứu cho thấy địn bẩy tài chính (TLTA) tác động tích cực đến rủi ro vỡ nợ. Kết quả nghiên cứu này đồng với quan điểm Ohlson (1980), Jones (1987), Almamy và cộng sự (2016). Khi tỷ số nợ tỷ tăng thì khả năng rủi ro vỡ nợ cũng tăng. Do đó, doanh nghiệp sử dụng nợ càng nhiều, rủi ro vỡ nợ càng tăng, làm
tăng nguy cơ rủi ro vỡ nợ của doanh nghiệp.có thể thấy trong cơ cấu tài sản tỷ lệ nợ của các công ty khá thấp cho thấy các doanh nghiệp phải độc lập về tài chính cao, điều này thể hiện nguồn vốn chủ sở hữu dồi dào. Tuy nhiên, chỉ số này cũng phản ánh huy động vốn của các doanh nghiệp càng khó khăn. Mặc dù, các doanh nghiệp đang chủ động tìm kiếm các nguồn vốn khác nhau nhưng do tâm lý nhà đầu tư đang e ngại khiến con đường gọi vốn của các doanh nghiệp đi vào ngõ cụt.
WCTA tác động tiêu cực đến xác suất rủi ro vỡ nợ của các doanh nghiệp niêm yết. Điều này có nghĩa là việc gia tăng các khoản ngắn hạn với tỷ lệ tối ưu sẽ giúp doanh nghiệp gia tăng khả năng chống đỡ với thanh khoản ngắn hạn.Rõ ràng, không cân đối được tài sản ngắn hạn gây nên sự mất cân đối trong chính sách tài trợ của doanh nghiệp sẽ gây nên nguy cơ rủi ro vỡ nợ gia tăng (Almamy và cộng sự 2016; Utami và Kartika, 2019; Ashraf và cộng sự, 2019).
CLCA càng cao nghĩa là các doanh nghiệp có thể rơi vào trạng thái mất thanh